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公开(公告)号：CN110868913A
公开(公告)日：2020-03-06
申请号：CN201880045456.6
申请日：2018-06-26
Applicant: 3M创新有限公司
Inventor： 亚历山大·R·坎利夫 , 古鲁普拉萨德·索马孙达拉姆 , 本杰明·D·西默 , 史蒂文·D·拉斯塔维奇 , 彼得·西伊 , 凯利·L·斯坦
IPC: A61B5/00
Abstract: 本发明公开了通过比较在不同时间获得的牙齿和齿龈的数字3D模型来跟踪牙龈线变化的方法。分割该数字3D模型，以数字地识别牙齿与齿龈，并且比较该分割的数字3D模型，以通过确定它们之间的与牙龈线相关的差异来检测牙龈线变化。还能够通过比较该数字3D模型中的一个与具有牙龈线的预测原始位置的3D模型来估计牙龈线变化。牙龈线变化标测图能够被显示，以示出通过变化的跟踪或估计而确定的牙龈线变化。该数字3D模型还能够被显示为具有设置在其上的牙周测量结果。
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公开(公告)号：CN117897119A
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202280059627.7
申请日：2022-08-08
Applicant: 3M创新有限公司
Inventor： 本杰明·D·西默 , 科迪·J·奥尔森 , 尼古拉斯·A·斯塔克 , 尼古拉斯·J·拉达茨 , 亚历山大·R·坎利夫 , 古鲁普拉萨德·索马孙达拉姆
Abstract: 使用机器学习或深度学习技术生成用于正畸矫治器的中间阶段的方法。该方法接收牙齿的错颌畸形和该牙齿的计划排列位置。该错颌畸形可以通过平移和旋转、或通过数字3D模型来表示。该方法使用一种或多种深度学习方法，在该错颌畸形和该计划排列位置之间生成用于矫治器的中间阶段。该中间阶段可以用于生成以适合用于制造对应矫治器的格式(诸如，数字3D模型)而输出的排列。
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公开(公告)号：CN113226214B
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN201980085679.X
申请日：2019-12-24
Applicant: 3M创新有限公司
Inventor： 亚历山大·R·坎利夫 , 本杰明·D·西默 , 古鲁普拉萨德·索马孙达拉姆 , 迪普蒂·帕乔里 , 乔纳森·D·甘德鲁德 , 阿拉什·桑加里 , 肖娜·L·托马斯 , 南希·M·阿马托
Abstract: 本发明公开了用于自动地消除数字网格对象之间的碰撞并在空间布置之间移动数字网格对象的方法。使用扰动法或网格变形法从一组数字网格对象消除碰撞。在消除碰撞之后，数字网格对象在它们之间没有碰撞的状态下输出。可基于数字网格对象的运动约束以及它们在初始状态和最终状态之间的插值状态使数字网格对象在初始状态和最终状态之间移动。基于约束和插值状态，针对该组数字网格对象共同地或者针对每个网格对象单独地确定该组数字网格对象的移动的状态数量。状态可用作牙科或正畸处理计划的数字设置。
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公开(公告)号：CN113795219A
公开(公告)日：2021-12-14
申请号：CN202080025313.6
申请日：2020-03-31
Applicant: 3M创新有限公司
Inventor： 亚历山大·R·坎利夫 , 古鲁普拉萨德·索马孙达拉姆 , 本杰明·D·西默 , 尼桑·本-加尔恩古延 , 维拉·舒曼 , 南希·M·阿马托 , 肖娜·L·托马斯
Abstract: 本发明提供了一种用于生成和重新使用用于正畸处理路径的数字排列的方法。该方法接收牙齿的数字3D模型，任选地对模型执行邻面去釉，并且生成具有包括初始排列、最终排列和中间排列的阶段的初始处理路径。该方法将初始处理路径划分成牙齿的可行运动的初始步长，从而得到具有与该初始步长相对应的排列的最终处理路径；对于处理重新设计，该方法仅针对初始处理路径的一部分并基于该初始步长计算可行运动的新步长，以及生成具有与该新步长对应的新排列的最终处理路径。该排列可以用于制作正畸器具，诸如隐形托盘对准器。
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公开(公告)号：CN116583243A
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202180082162.2
申请日：2021-12-02
Applicant: 3M创新有限公司
Inventor： 乔纳森·D·甘德鲁德 , 亚历山大·R·坎利夫 , 詹姆士·D·哈森 , 卡梅伦·M·法布里 , 董文博 , 杨恩祖 , 黄建兵 , 希曼舒·纳亚尔 , 古鲁普拉萨德·索马孙达拉姆 , 任吉能 , 约瑟夫·C·丁格尔代因 , 赛义德·阿米尔·侯赛因·侯赛尼 , 史蒂文·C·德姆洛 , 本杰明·D·西默
IPC: A61C13/00
Abstract: 本发明提供了一种应用于各种牙科过程和5解决方案的机器学习或几何深度学习。具体地，生成对抗网络将机器学习应用于微笑设计——完成的微笑、器具渲染、扫描清理、修复器具设计、牙冠和牙桥设计以及虚拟拆除。顶点和边缘分类将机器学习应用于牙龈与牙齿检测、牙齿类型分割以及托架和其他口腔正畸硬件。回归将机器学习应用于坐标系、诊断、案例复杂性和对处理持续时间的0预测。自动化编码器和聚类将机器学习应用于对医生或技术人员和偏好的分组。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110678145B
公开(公告)日：2022-04-01
申请号：CN201880032569.2
申请日：2018-05-09
Applicant: 3M创新有限公司
Inventor： 古鲁普拉萨德·索马孙达拉姆 , 本杰明·D·西默 , 亚历山大·R·坎利夫 , 莫吉塔巴·K·伊莱亚德兰尼 , 阿拉什·桑加里 , 埃文·J·瑞博尼克
Abstract: 本发明提供了一种用于对齐牙弓对(包括下颌和上颌)的数字3D模型以使其处于咬合对齐的方法。该方法估计下颌和上颌3D模型的代表性平面并转换这些模型，使得代表性平面各自与其相应的坐标系对齐并且在水平视图中示出。该方法还转换这些模型，使得下颌和上颌各自与同一坐标系对齐并在前视图中示出。然后使数字3D模型处于咬合对齐，使得下颌与上颌处于闭合或者在接近闭合的距离内。咬合对齐的牙弓对的数字模型也可被转换或旋转，以在前视图中居中显示。
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公开(公告)号：CN113226214A
公开(公告)日：2021-08-06
申请号：CN201980085679.X
申请日：2019-12-24
Applicant: 3M创新有限公司
Inventor： 亚历山大·R·坎利夫 , 本杰明·D·西默 , 古鲁普拉萨德·索马孙达拉姆 , 迪普蒂·帕乔里 , 乔纳森·D·甘德鲁德 , 阿拉什·桑加里 , 肖娜·L·托马斯 , 南希·M·阿马托
Abstract: 本发明公开了用于自动地消除数字网格对象之间的碰撞并在空间布置之间移动数字网格对象的方法。使用扰动法或网格变形法从一组数字网格对象消除碰撞。在消除碰撞之后，数字网格对象在它们之间没有碰撞的状态下输出。可基于数字网格对象的运动约束以及它们在初始状态和最终状态之间的插值状态使数字网格对象在初始状态和最终状态之间移动。基于约束和插值状态，针对该组数字网格对象共同地或者针对每个网格对象单独地确定该组数字网格对象的移动的状态数量。状态可用作牙科或正畸处理计划的数字设置。
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公开(公告)号：CN111315314A
公开(公告)日：2020-06-19
申请号：CN201880065233.6
申请日：2018-09-27
Applicant: 3M创新有限公司
Inventor： 亚历山大·R·坎利夫 , 本杰明·D·西默 , 乔纳森·D·甘德鲁德 , 古鲁普拉萨德·索马孙达拉姆 , 阿拉什·桑加里 , 迪普蒂·帕乔里 , 肖娜·L·托马斯 , 南希·M·阿马托
Abstract: 本发明提供了一种用于生成用于正畸治疗路径的数字排列的方法。所述方法包括接收牙齿的数字3D模型；在所述模型上执行邻面去釉(IPR)，并且在执行所述IPR之后，生成具有包括初始排列、最终排列和多个中间排列的阶段的初始治疗路径。所述方法还包括在所述初始治疗路径的每个阶段计算每颗牙齿的IPR可触及性；基于所计算的IPR可触及性在整个所述初始治疗路径中应用IPR，并且将所述初始治疗路径分成所述牙齿的可行运动的步长，从而得到具有与所述步长相对应的排列的最终治疗路径。所述排列可以用于制作用于所述治疗路径的每个阶段的正畸器具，诸如隐形托盘对准器。
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公开(公告)号：CN110868913B
公开(公告)日：2023-02-10
申请号：CN201880045456.6
申请日：2018-06-26
Applicant: 3M创新有限公司
Inventor： 亚历山大·R·坎利夫 , 古鲁普拉萨德·索马孙达拉姆 , 本杰明·D·西默 , 史蒂文·D·拉斯塔维奇 , 彼得·西伊 , 凯利·L·斯坦
IPC: A61B5/00
Abstract: 本发明公开了通过比较在不同时间获得的牙齿和齿龈的数字3D模型来跟踪牙龈线变化的方法。分割该数字3D模型，以数字地识别牙齿与齿龈，并且比较该分割的数字3D模型，以通过确定它们之间的与牙龈线相关的差异来检测牙龈线变化。还能够通过比较该数字3D模型中的一个与具有牙龈线的预测原始位置的3D模型来估计牙龈线变化。牙龈线变化标测图能够被显示，以示出通过变化的跟踪或估计而确定的牙龈线变化。该数字3D模型还能够被显示为具有设置在其上的牙周测量结果。
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公开(公告)号：CN115697243A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202180037679.X
申请日：2021-05-14
Applicant: 3M创新有限公司
Inventor： 卡梅伦·M·法布里 , 乔纳森·D·甘德鲁德 , 约瑟夫·C·丁格尔代因 , 詹姆士·D·哈森 , 本杰明·D·西默 , 黄建兵
Abstract: 本发明描述了使用神经网络来使牙科修复器具的设计自动化的技术。示例性计算设备接收与牙科修复患者的当前牙科解剖结构相关联的变换信息，将与该牙科修复患者的该当前牙科解剖结构相关联的该变换信息作为输入提供给用变换信息进行训练的神经网络，该变换信息指示牙科器具部件相对于对应的牙科解剖结构的一颗或多颗牙齿的放置，该牙科器具用于该一颗或多颗牙齿的牙科修复处理，以及使用该输入来执行该神经网络，以产生该牙科器具部件相对于该牙科修复患者的当前牙科解剖结构的放置信息。
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