PROBLÉMATIQUE

Notre client souhaitait utiliser de l’intelligence artificielle pour exploiter les données générées par son système de capture 4D de la mâchoire (représentation 3D de la mâchoire + simulation de mouvement) dans le but de réaliser les tâches suivantes :

– Aide au diagnostic des occlusions (zones de contact) qui tienne compte du mouvement 

– Aide à la génération de gouttières pour le patient 

CLIENT

MODJAW, Lyon (FRANCE)

SOLUTION APPORTÉE

A l’aide de données mesh 3D fournies par une caméra intra-orale et des données de mouvement (type mouvement de mastication capturées par le dispositif de notre client), nous avons développé des algorithmes capables de simuler les occlusions et d’aider les praticiens à générer des gouttières.

BÉNÉFICE CLIENT

La solution permet un gain de temps important à ses clients praticiens qui bénéficient d’outils puissants de simulation. La solution leur permet également d’éviter les essais-erreurs en proposant tout de suite une gouttière parfaitement adaptée au patient.

RÉALISATION

Aide au diagnostic des occlusions

Neovision a conçu des algorithmes de segmentation des dents à l’aide de deep learning et de calculs géométriques 3D. Les informations fournies par les experts nous ont permis de développer une fonctionnalité permettant de calculer les occlusions lors de la simulation des mouvements de mastication de la personne. Ces informations d’occlusions permettent ensuite aux praticiens d’adapter les traitements proposés.

Aide à la génération de gouttières

Les praticiens définissent un “smile design” à savoir, une courbe idéale de sourire d’après une photo. À l’aide des données précédemment générées et de la courbe idéale, une image est générée en prenant en compte les caractéristiques esthétiques et fonctionnelles du patient.

En s’appuyant sur des librairies de dents 3D, nos algorithmes proposent un positionnement idéal qui s’adapte à la courbe. Le praticien peut alors simuler la mastication pour vérifier qu’il n’y a pas d’occlusion lors du mouvement.