ES2964855T3

ES2964855T3 - Procedimiento de análisis de una imagen de una arcada dental

Info

Publication number: ES2964855T3
Application number: ES18184457T
Authority: ES
Inventors: Philippe Salah; Thomas Pellissard; Guillaume Ghyselinck; Laurent Debraux
Original assignee: Dental Monitoring SAS
Current assignee: Dental Monitoring SAS
Priority date: 2017-07-21
Filing date: 2018-07-19
Publication date: 2024-04-09
Anticipated expiration: 2038-07-19
Also published as: US20190026599A1; EP3432217B1; FR3069355A1; US10685259B2; FR3069355B1; EP3432217A1

Abstract

Método para enriquecer una base de aprendizaje destinada a entrenar un dispositivo de aprendizaje profundo, preferiblemente una red neuronal, comprendiendo dicho método de enriquecimiento los siguientes pasos: A) en un instante "actualizado", producción de un modelo de una arcada dental de un paciente, o " modelo de referencia actualizado", y segmentación del modelo de referencia actualizado para producir, para cada diente, un "modelo de diente", y para al menos un atributo de diente, asignando un valor de atributo de diente a cada modelo de diente; B) adquisición de al menos una imagen de dicho arco, o "imagen actualizada", en condiciones reales de adquisición; C) para cada imagen actualizada, buscar condiciones de adquisición virtual adecuadas para adquirir una imagen del modelo de referencia actualizado, denominada "imagen de referencia", presentando la máxima concordancia con la imagen actualizada bajo dichas condiciones de adquisición de imágenes virtuales, y adquisición de dicha imagen de referencia. ; D) identificación, en la imagen de referencia, de al menos un área que representa un modelo de diente, o "área de diente de referencia" y, mediante comparación de la imagen actualizada y la imagen de referencia, determinación, en la imagen actualizada, un área que representa dicho diente modelo o "área del diente actualizada"; E) asignar, a dicha área de diente actualizada, el(los) valor(es) de atributo de diente de dicho modelo de diente; F) agregar la imagen actualizada enriquecida con una descripción de dicha área del diente actualizada y su(s) valor(es) de atributo del diente, o "imagen histórica", en la base de aprendizaje. (Traducción automática con Google Translate, sin valor legal)

Description

DESCRIPCIÓN

Procedimiento de análisis de una imagen de una arcada dental

Campo técnico

La presente invención se refiere al campo del análisis de imágenes de arcadas dentales.

Estado de la técnica

Los tratamientos de ortodoncia más recientes utilizan imágenes para evaluar las situaciones terapéuticas. Esta evaluación la lleva a cabo tradicionalmente un ortodoncista, lo que requiere que el paciente transmita estas imágenes al ortodoncista, o incluso que programe una cita.

El documento WO 2016/066651 describe un procedimiento de revisión de los dientes de un paciente comparando una imagen tridimensional inicial y una imagen bidimensional actualizada de los dientes de dicho paciente.

La clasificación de dientes en TC de haz cónico utilizando una red neuronal convolucional profunda, Yuma Miki y col. describe un procedimiento para automatizar la obtención de información dental a partir de imágenes de rayos X.

Existe una necesidad permanente de un procedimiento que facilite el análisis de las imágenes de arcadas dentales de pacientes.

Un objetivo de la invención es satisfacer esta necesidad.

Resumen de la invención

La invención se refiere a un procedimiento de entrenamiento según la reivindicación 1.

El procedimiento de enriquecimiento incluye las siguientes etapas:

A) en un instante "actualizado", realización de un modelo de una arcada dental de un paciente, o "modelo de referencia actualizado", y segmentación del modelo de referencia actualizado para realizar, para cada diente, un "modelo de diente". y para al menos un atributo de diente, asignación de un valor de atributo de diente a cada modelo de diente;

B) preferiblemente menos de 6 meses, preferiblemente menos de 2 meses, preferiblemente menos de 1 mes, preferiblemente menos de 15 días, preferiblemente menos de 1 semana, preferiblemente menos de 1 día antes o después del momento actualizado, preferiblemente sustancialmente en el momento actualizado, adquisición de al menos una, preferiblemente al menos tres, preferiblemente al menos diez, preferiblemente al menos cien imágenes de dicha arcada, o "imágenes actualizadas", en las condiciones reales de adquisición respectivas;

C) para cada imagen actualizada, búsqueda de condiciones de adquisición virtuales adaptadas para una adquisición de una imagen del modelo de referencia actualizado, llamada “imagen de referencia”, que presente la máxima concordancia con la imagen actualizada bajo dichas condiciones de adquisición virtuales, y adquisición de dicha imagen de referencia;

D) identificación, en la imagen de referencia, de al menos una zona que representa un modelo de diente, o “zona de diente de referencia” y, mediante comparación de la imagen actualizada y la imagen de referencia, determinación, en la imagen actualizada, de una zona que representa dicho modelo de diente o “zona de diente actualizada”;

E) asignación, a dicha área de diente actualizada, del o de los valores de atributo de diente de dicho modelo de diente;

F) adición de la imagen actualizada enriquecida con una descripción de dicha zona de diente actualizada y su o sus valores de atributo de diente, o "imagen histórica", en la base de aprendizaje.

En particular, cada ejecución del procedimiento descrito en el documento WO 2016/066651 genera preferiblemente más de tres, más de diez, preferiblemente más de cien imágenes actualizadas que, mediante un procesamiento automatizado utilizando el modelo de referencia actualizado, pueden producir otras tantas imágenes históricas.

El procedimiento de enriquecimiento de una base de aprendizaje puede incluir, en lugar de las etapas A) a C), las siguientes etapas:

A') en un momento inicial, realización de un modelo de una arcada dental de un paciente, o "modelo de referencia inicial", y segmentación del modelo de referencia inicial para realizar, para cada diente, un "modelo de diente", y para al menos un atributo de diente, asignación de un valor de atributo de diente a cada modelo de diente;

B') en un momento actualizado, por ejemplo espaciado más de quince días, preferiblemente más de un mes, o incluso más de dos meses desde el momento inicial, adquisición de al menos uno, preferiblemente al menos tres, preferiblemente al menos al menos diez, preferiblemente al menos cien imágenes de dicha arcada, o “imágenes actualizadas”, en las condiciones de adquisición reales respectivas;

C') para cada imagen actualizada, búsqueda, mediante la deformación del modelo de referencia inicial, de un modelo de referencia actualizado y de condiciones de adquisición virtuales adaptadas para una adquisición de una imagen del modelo de referencia actualizado, llamada "imagen de referencia", presentando una concordancia máxima con la imagen actualizada en dichas condiciones de adquisición virtuales.

Este procedimiento permite ventajosamente, tras la generación del modelo de referencia inicial, preferiblemente por medio de un escáner, enriquecer la base de aprendizaje en diferentes momentos actualizados, sin que sea necesario llevar a cabo un nuevo escaneo, y por lo tanto sin que el paciente tenga que acudir al ortodoncista. De hecho, puede adquirir las imágenes actualizadas por sí mismo, como se describe en el documento WO 2016/066651.

Así, un único tratamiento de ortodoncia puede dar lugar a la producción de cientos de imágenes históricas.

El procedimiento de enriquecimiento puede estar destinado en particular a la implementación de un procedimiento de análisis detallado como se describe a continuación.

Definiciones

Un "paciente" es una persona para quien se implementa un procedimiento según la invención, independientemente de si esta persona se somete a un tratamiento de ortodoncia o no.

Por “Ortodoncista”, se entiende cualquier persona cualificada para proporcionar cuidados dentales, lo que también incluye a un dentista.

Por "pieza dental", en particular "pieza de ortodoncia", se entiende todo o parte de un aparato dental, en particular de ortodoncia.

Una pieza de ortodoncia puede ser en particular una férula de ortodoncia. Tal férula se extiende para seguir los dientes sucesivos de la arcada sobre la que está fijada. Define una férula de forma general en "U", cuya forma se determina para asegurar la fijación de la férula sobre los dientes, pero también en función de un posicionamiento objetivo deseado para los dientes. Más precisamente, la forma se determina para que, cuando la férula está en su posición de servicio, ejerza tensiones que tiendan a desplazar los dientes tratados hacia su posicionamiento objetivo, o a mantener los dientes en este posicionamiento objetivo.

La “posición de servicio” es la posición en la que la pieza dental o de ortodoncia es llevada por el paciente.

Por "modelo", se entiende un modelo tridimensional digital. Por lo tanto, una disposición de modelos dentales es un modelo.

Por "imagen", se entiende una imagen bidimensional, como una fotografía o una imagen extraída de una película. Una imagen está formada por píxeles.

Una "imagen de referencia" es una vista de un modelo de "referencia".

Por “imagen de una arcada”, o “modelo de una arcada”, se entiende una representación de todo o parte de dicha arcada. Preferiblemente, tal representación es en color.

Las "condiciones de adquisición" de una imagen especifican la posición y la orientación en el espacio de un aparato de adquisición de esta imagen en relación con los dientes del paciente (condiciones de adquisición reales) o con un modelo de los dientes del paciente (condiciones de adquisición virtuales), y preferiblemente la calibración de este aparato de adquisición. Se dice que las condiciones de adquisición son "virtuales" cuando corresponden a una simulación en la que el aparato de adquisición se encontraría en dichas condiciones de adquisición (posicionamiento y, preferiblemente, calibración teórica del aparato de adquisición) con respecto a un modelo.

En condiciones de adquisición virtuales de una imagen de referencia, el aparato de adquisición también puede ser calificado de "virtual". De hecho, la imagen de referencia es adquirida por un aparato de adquisición ficticio, que tiene las características del aparato de adquisición "real" utilizado para la adquisición de las imágenes reales y, en particular, de las imágenes actualizadas.

La “calibración” de un aparato de adquisición está constituida por todos los valores de los parámetros de calibración. Un "parámetro de calibración" es un parámetro intrínseco al aparato de adquisición (a diferencia de su posición y de su orientación) cuyo valor influye en la imagen adquirida. Preferiblemente, los parámetros de calibración se eligen entre el grupo formado por la apertura del diafragma, el tiempo de exposición, la distancia focal y la sensibilidad.

La "información discriminatoria" es información característica que se puede extraer de una imagen("image feature"), convencionalmente mediante un procesamiento informático de esta imagen.

La información discriminatoria puede presentar un número variable de valores. Por ejemplo, una información de contorno puede ser igual a 1 o 0 dependiendo de si un píxel pertenece o no a un contorno. Una información de brillo puede tomar una gran cantidad de valores. El procesamiento de imágenes permite extraer y cuantificar información discriminatoria.

La información discriminatoria se puede representar en forma de “mapa”. Así, un mapa es el resultado de un procesamiento de una imagen para revelar la información discriminatoria, por ejemplo, el contorno de los dientes y las encías.

Se denomina "concordancia”("match"o"fit"en inglés) entre dos objetos a una medida de la diferencia entes estos dos objetos. Una concordancia es máxima("best fit")cuando resulta de una optimización que permite minimizar dicha diferencia.

Un objeto modificado para obtener una concordancia máxima puede ser calificado de objeto "óptimo".

Dos imágenes o “vistas” que presentan una concordancia máxima representan sustancialmente al menos un mismo diente, de la misma manera. Dicho de otro modo, las representaciones del diente en estas dos imágenes son sustancialmente superponibles.

La búsqueda de una imagen de referencia que presente una concordancia máxima con una imagen actualizada se lleva a cabo buscando las condiciones de adquisición virtuales de la imagen de referencia que presente una concordancia máxima con las condiciones de adquisición reales de la imagen actualizada.

Por extensión, un modelo presenta una concordancia máxima con una imagen cuando este modelo ha sido elegido entre varios modelos porque permite una vista que presenta una concordancia máxima con dicha imagen y/o cuando esta imagen ha sido elegida entre varias imágenes porque presenta una concordancia máxima con una vista de dicho modelo.

En particular, una imagen actualizada está en concordancia máxima con un modelo de referencia cuando una vista de este modelo de referencia proporciona una imagen de referencia en concordancia máxima con la imagen actualizada.

La comparación entre dos imágenes resulta preferiblemente de la comparación de dos mapas correspondientes. Se denomina convencionalmente “distancia” a una medida de la diferencia entre dos mapas o dos imágenes.

Los métodos "metaheurísticos" son métodos de optimización conocidos. Se eligen preferiblemente entre el grupo formado por

- los algoritmos evolutivos, preferiblemente elegidos entre: las estrategias de evolución, los algoritmos genéticos, los algoritmos de evolución diferencial, los algoritmos de estimación de distribución, los sistemas inmunológicos artificiales, la recomposición de rutas Shuffled Complex Evolution, el recocido simulado, los algoritmos de colonias de hormigas, los algoritmos de optimización de enjambres de partículas, la búsqueda con tabúes y el método GRASP;

- el algoritmo del canguro,

- el método de Fletcher y Powell,

- el método del ruido,

- el túnel estocástico,

- la escalada de colinas con repeticiones aleatorias,

- el método de entropía cruzada, y

- los métodos híbridos entre los procedimientos metaheurísticos mencionados anteriormente.

Se denomina "descripción" de una imagen a una información, en particular, relativa a la definición de las zonas dentales de esta imagen y a los valores de atributos de diente asociados con ellas, y/o relativa a un valor de atributo de imagen de dicha imagen. El número de valores posibles para un atributo de diente o un atributo de imagen no está limitado.

Una imagen “histórica” es una imagen de una arcada dental enriquecida con una descripción. Las zonas dentales de una imagen histórica se calificadas de “zonas dentales históricas”.

Debe interpretarse “que comprende” o “que incluye” o “que presenta” de manera no restrictiva, a menos que se indique lo contrario.

Breve descripción de las figuras

Otras características y ventajas de la invención aparecerán aún con la lectura de la siguiente descripción detallada y con el examen del dibujo adjunto en el que:

- la figura 1 representa, esquemáticamente, las diferentes etapas de un procedimiento de análisis detallado de una imagen;

- la figura 2 representa, esquemáticamente, las diferentes etapas de un procedimiento de enriquecimiento de una base de aprendizaje utilizado en un procedimiento de entrenamiento según la invención;

- la figura 3 representa, esquemáticamente, las diferentes etapas de una variante de un procedimiento de enriquecimiento de una base de aprendizaje, utilizado en un procedimiento de entrenamiento según la invención;

- la figura 5 representa, esquemáticamente, las diferentes etapas de una etapa C) de un procedimiento de enriquecimiento de una base de aprendizaje, utilizado en un procedimiento de entrenamiento según la invención;

- las figuras 6 y 18 representan, esquemáticamente, las diferentes etapas de un procedimiento de modelado de la arcada dental de un paciente;

- la figura 7 representa, esquemáticamente, las diferentes etapas de un procedimiento de evaluación de una situación dental de un paciente;

- la figura 8 representa, esquemáticamente, las diferentes etapas de un procedimiento de adquisición de una imagen de una arcada dental de un paciente;

- la figura 9 representa, esquemáticamente, las diferentes etapas de un procedimiento de evaluación de la forma de una férula de ortodoncia de un paciente;

- la figura 10 representa un ejemplo de una imagen de referencia de un modelo de referencia inicial;

- la figura 11 (11a-11d) ilustra el tratamiento para determinar los modelos de diente en un modelo de referencia inicial, como se describe en el documento WO 2016066651;

- la figura 12 (12a-12d) ilustra la adquisición de una imagen por medio de un separador, una operación de corte de esta imagen y el procesamiento de una imagen actualizada que permite determinar el contorno de los dientes, como se describe en el documento WO 2016066651;

- la figura 13 ilustra esquemáticamente la posición relativa de las marcas 12 de referencia de un separador 10 en imágenes actualizadas 141 y 142, según las direcciones de observación representadas en líneas discontinuas;

- las figuras 14 y 15 representan una férula de ortodoncia, en perspectiva y vista superior, respectivamente;

- la figura 16 ilustra la etapa e) descrita en el documento WO 2016066651;

- la figura 17 ilustra un procedimiento de enriquecimiento utilizado en un procedimiento de entrenamiento según la invención.

Descripción detallada

Se describe un procedimiento de análisis de una imagen, llamada "imagen de análisis", de una arcada dental de un paciente, procedimiento en el que la imagen de análisis se somete a un dispositivo de aprendizaje profundo, preferiblemente una red neuronal, con el fin de determinar al menos un valor de un atributo de diente relativo a un diente representado en la imagen de análisis, y/o al menos un valor de un atributo de imagen relativo a la imagen de análisis.

Análisis por diente

Se describe en particular un procedimiento de análisis detallado de una imagen llamada "imagen de análisis" de una arcada dental de un paciente, incluyendo dicho procedimiento las siguientes etapas:

1) creación de una base de aprendizaje que incluye más de 1.000 imágenes de arcadas dentales, o “imágenes históricas”, incluyendo cada imagen histórica una o más zonas, cada una de las cuales representa un diente, o “zonas dentales históricas”, cada una de las cuales, para al menos un atributo del diente, se asigna un valor de atributo de diente;

2) entrenamiento, según un procedimiento de entrenamiento según la invención, de al menos un dispositivo de aprendizaje profundo, preferiblemente una red neuronal, por medio de la base de aprendizaje;

3) entrega de la imagen de análisis a dicho al menos un dispositivo de aprendizaje profundo para que determine al menos una probabilidad relativa a un valor de atributo de al menos un diente representado en un zona que representa, al menos parcialmente, dicho diente en la imagen de análisis, o "zona de diente de análisis” ;

4) determinación, en función de dicha probabilidad, la presencia de un diente de dicha arcada en una posición representada por dicha zona de diente de análisis, y el valor de atributo de dicho diente.

En particular, se puede implementar un primer dispositivo de aprendizaje profundo, preferiblemente una red neuronal, para evaluar una probabilidad relativa a la presencia, en un lugar de dicha imagen de análisis, de una zona de diente de análisis.

Un segundo dispositivo de aprendizaje profundo, preferiblemente una red neuronal, puede implementarse en particular para evaluar una probabilidad relativa al tipo de diente representado en una zona de diente de análisis.

Como se verá con más detalle más adelante en la descripción, un procedimiento de análisis detallado permite ventajosamente reconocer inmediatamente el contenido de la imagen de análisis.

Ventajosamente, la imagen de análisis se puede clasificar de forma automática. También puede ser utilizado inmediatamente por un programa informático.

Dicho procedimiento de análisis detallado se basa en la utilización de un dispositivo de aprendizaje profundo, preferiblemente una red neuronal, cuyo rendimiento está directamente vinculado a la riqueza de la base de aprendizaje. Por lo tanto, existe también la necesidad de un procedimiento que permita enriquecer rápidamente la base de aprendizaje.

El llamado procedimiento de análisis detallado requiere la creación de una base de aprendizaje. Esta creación implementa un procedimiento que comprende las etapas A) a F), o, en un modo de realización, en lugar de las etapas A) a C), preferiblemente las etapas A') a C').

Primer modo de realización principal del procedimiento de enriquecimiento.

La etapa A) está destinada a la realización de un modelo de referencia actualizado que modele una arcada del paciente. Preferiblemente comprende una o más de las características de la etapa a) del documento WO 2016066651 para realizar un modelo de referencia inicial.

El modelo de referencia actualizado se crea preferiblemente con un escáner 3D. Tal modelo, llamado “3D”, se puede observar desde cualquier ángulo. Una observación del modelo, según un ángulo y a una distancia determinados, se denomina “vista” o “imagen de referencia”.

La Figura 11a es un ejemplo de una imagen de referencia.

El modelo de referencia actualizado se puede preparar a partir de mediciones llevadas a cabo en los dientes del paciente o en un molde de sus dientes, por ejemplo un molde de yeso.

Para cada diente, se define, a partir del modelo de referencia actualizado, un modelo de dicho diente, o “modelo de diente” (figura 11d). Esta operación, conocida en sí misma, se denomina “segmentación” del modelo de referencia actualizado.

En el modelo de referencia actualizado, un modelo de diente está preferiblemente delimitado por un borde gingival que se puede descomponer en un borde gingival interior (en el lado del interior de la boca en relación con el diente), un borde gingival exterior (orientado hacia el exterior de la boca en relación con el diente) y dos bordes gingivales laterales.

Uno o más atributos de diente están asociados con modelos de diente en función de los dientes que modelan.

El atributo de diente se elige preferiblemente entre un número de diente, un tipo de diente, un parámetro de forma del diente, por ejemplo una anchura de diente, en particular una anchura mesiopalatina, un grosor, una altura de la corona, un índice de desviación mesial y distal del borde incisal, o un nivel de abrasión, un parámetro de apariencia del diente, en particular un índice de translucidez o un parámetro de color, un parámetro relativo al estado del diente, por ejemplo "desgastado", "roto", "cariado" o " fijo" (es decir, en contacto con un aparato dental, preferiblemente de ortodoncia), una edad del paciente o una combinación de estos atributos. Un atributo de diente es preferiblemente un atributo que sólo concierne al diente modelado por el modelo de diente.

Se puede asignar un valor de atributo de diente a cada atributo de diente de un modelo de diente particular.

Por ejemplo, el atributo de diente "tipo de diente" tendrá el valor "incisivo", "canino" o "molar" dependiendo de si el modelo de diente es el de un incisivo, de un canino o de un molar, respectivamente.

La asignación de valores de atributo de diente a los modelos de diente puede realizarse de forma manual o, al menos en parte, automática. Por ejemplo, si el valor de un atributo de diente es el idéntico independientemente del modelo de diente, como para el atributo de diente "edad del paciente", puede ser suficiente asignar un valor a un modelo de diente para determinar el valor de este atributo para los otros modelos de dientes.

Del mismo modo, los números de diente se asignan convencionalmente según una regla estándar. Por lo tanto, basta con conocer esta regla y el número de un diente modelado mediante un modelo de diente para calcular los números de los demás modelos de diente.

En un modo de realización preferido, se analiza la forma de un modelo de diente particular para definir su valor de atributo de diente, por ejemplo su número. Este reconocimiento de forma se realiza preferiblemente por medio de un dispositivo de aprendizaje profundo, preferiblemente una red neuronal. Preferiblemente, se crea una biblioteca de modelos de diente históricos, teniendo cada modelo de diente histórico un valor para el atributo de diente, como se describe a continuación (etapa a), el dispositivo de aprendizaje profundo se entrena con vistas de modelos de diente históricos de esta biblioteca y luego se analizan una o más vistas del modelo de diente particular con el dispositivo de aprendizaje profundo entrenado para determinar el valor de atributo de diente de dicho modelo de diente particular.

La asignación de los valores de atributo de diente se puede realizar entonces totalmente sin intervención humana.

La etapa B) está destinada a la adquisición de una o preferiblemente varias imágenes actualizadas. La etapa B) comprende preferiblemente una o más de las características de la etapa b) del documento WO 2016066651.

La adquisición de imágenes actualizadas se realiza por medio de un aparato de adquisición de imágenes, elegido preferiblemente entre un teléfono móvil, una cámara llamada "conectada", un reloj llamado "inteligente" o "smartwatch", una tableta o un ordenador personal, fijo o portátil, que incluye un sistema de adquisición de imágenes, como una cámara web o una cámara. Preferiblemente el aparato de adquisición de imágenes es un teléfono móvil.

Más preferiblemente, el aparato de adquisición de imágenes está separado de la arcada dental más de 5 cm, más de 8 cm o incluso más de 10 cm, lo que evita la condensación de vapor de agua sobre la óptica del aparato de adquisición de imágenes y facilita la puesta a punto. Además, preferiblemente el aparato de adquisición de imágenes, en particular el teléfono móvil, no está provisto de ninguna óptica específica para la adquisición de las imágenes actualizadas, lo que es posible especialmente debido a la separación entre las arcadas dentales durante la adquisición.

Preferiblemente, una imagen actualizada es una fotografía o una imagen extraída de una película. Preferiblemente es en colores, preferiblemente en colores reales.

Preferiblemente, la adquisición de la o de las imágenes actualizadas la lleva a cabo el paciente, preferiblemente sin la utilización de un soporte, apoyándose en el suelo e inmovilizando el aparato de adquisición de imágenes, y en particular sin trípode.

En un modo de realización, la activación de la adquisición es automática, es decir sin intervención de un operador, tan pronto como las condiciones de adquisición son aprobadas por el aparato de adquisición de imágenes, en particular cuando el aparato de adquisición de imágenes ha determinado que está observando una arcada dental y/o un separador y que las condiciones de observación son satisfactorias (nitidez, luminosidad o incluso dimensiones de la representación de la arcada dental y/o del separador).

El intervalo de tiempo entre las etapas A) y B) es lo más corto posible para que los dientes no se hayan desplazado significativamente entre la realización del modelo actualizado y la adquisición de las imágenes actualizadas. Se pueden adquirir entonces imágenes de referencia concordantes con las imágenes actualizadas observando el modelo de referencia actualizado.

Preferiblemente, se utiliza un separador dental 10 durante la etapa B), como se ha representado en la Figura 12a. El separador incluye convencionalmente un soporte provisto de un reborde que se extiende alrededor de una abertura y dispuesto para que los labios del paciente puedan descansar allí mientras se permite que los dientes del paciente aparezcan a través de dicha abertura.

En la etapa C), se explora el modelo de referencia actualizado para encontrar, para cada imagen actualizada, una imagen de referencia que presente una concordancia máxima con la imagen actualizada.

La etapa C) puede comprender una o más de las características de las etapas c), d) y e) del documento WO 2016 066651, en la medida en que se refieren a tal exploración.

Para cada imagen actualizada, se determina preferiblemente, de manera aproximada, un conjunto de condiciones de adquisición virtuales que se aproximan a las condiciones de adquisición reales durante la adquisición de dicha imagen actualizada. Dicho de otro modo, se estima la posición del aparato de adquisición de imágenes con respecto a los dientes en el momento en que tomó la imagen actualizada (posición del aparato de adquisición en el espacio y orientación de este dispositivo). Esta evaluación aproximada permite ventajosamente limitar el número de pruebas en condiciones de adquisición virtuales durante las siguientes operaciones y, por lo tanto, permite acelerar considerablemente estas operaciones.

Para llevar a cabo esta evaluación aproximada se utilizan preferiblemente una o más reglas heurísticas. Por ejemplo, preferiblemente, se excluyen las condiciones de adquisición virtuales susceptibles de ser probadas durante las siguientes operaciones, las condiciones que corresponden a una posición del aparato de adquisición de imágenes detrás de los dientes o a una distancia de los dientes superior a 1 m.

En un modo de realización preferido, como se ha ilustrado en la figura 13, se utilizan marcas de referencia representadas en la imagen actualizada, y en particular marcas 12 de referencia del separador, para determinar una región del espacio sustancialmente cónico que delimita las condiciones de adquisición virtuales susceptibles de ser probadas durante operaciones posteriores, o "cono de prueba".

Más precisamente, se dispone preferiblemente de al menos tres marcas 12 de referencia no alineadas en el separador 10, y se mide con precisión sus posiciones relativas en el separador.

A continuación, las marcas de referencia se ubican en la imagen actualizada, como se describió anteriormente. Los cálculos trigonométricos simples permiten determinar aproximadamente la dirección en la que se tomó la imagen actualizada.

A continuación, para cada imagen actualizada, se busca una imagen de referencia que presente una concordancia máxima con la imagen actualizada. Esta búsqueda se lleva a cabo preferiblemente por medio de un método metaheurístico, preferiblemente evolutivo, preferiblemente mediante recocido simulado.

Preferiblemente, en cualquier instante antes de la etapa C4), la imagen actualizada se analiza para realizar un mapa actualizado que representa, al menos parcialmente, una información discriminatoria. Por lo tanto, el mapa actualizado representa la información discriminatoria en el sistema de referencia de la imagen actualizada.

La información discriminatoria se elige preferiblemente del grupo constituido por una información de contorno, una información de color, una información de densidad, una información de distancia, una información de brillo, una información de saturación, una información sobre los reflejos y de las combinaciones de estas informaciones.

Los expertos en la técnica saben cómo procesar una imagen actualizada para revelar información discriminatoria.

Por ejemplo, la figura 12d es un mapa actualizado relativo al contorno de los dientes obtenido a partir de la imagen actualizada de la figura 12b.

Esta búsqueda incluye las siguientes etapas:

C1) determinación de las condiciones de adquisición virtuales “que se van a probar” ;

C2) realización de una imagen de referencia del modelo de referencia actualizado en dichas condiciones de adquisición virtuales que se van a probar;

C3) procesamiento de la imagen de referencia para realizar al menos un mapa de referencia que represente, al menos parcialmente, la información discriminatoria;

C4) comparación de los mapas actualizados y de referencia para determinar un valor para una función de evaluación, dependiendo dicho valor para la función de evaluación de las diferencias entre dichos mapas actualizados y de referencia y correspondiendo a una decisión de continuar o de detener la búsqueda de condiciones de adquisición virtuales aproximando dichas condiciones de adquisición reales con más exactitud que dichas condiciones de adquisición virtuales que se van a probar determinadas en la última aparición de la etapa C1);

C5) si dicho valor para la función de evaluación corresponde a una decisión de continuar dicha búsqueda, modificación de las condiciones de adquisición virtuales que se van a probar, luego se reanuda en la etapa C2).

En la etapa C1), se comienza por determinar las condiciones de adquisición virtuales que se van a probar, es decir, una posición y una orientación virtuales susceptibles de corresponder a la posición y la orientación reales del aparato de adquisición durante la captura de la imagen actualizada, pero también, preferiblemente, una calibración virtual susceptible de corresponder a la calibración real del aparato de adquisición durante la captura de la imagen actualizada.

Las primeras condiciones de adquisición virtuales que se van a probar son preferiblemente condiciones de adquisición virtuales evaluadas de manera aproximada, como se describió anteriormente.

En la etapa C2), se configura a continuación virtualmente el aparato de adquisición de imágenes en las condiciones de adquisición virtuales que se van a probar para adquirir una imagen de referencia del modelo de referencia actualizado en estas condiciones de adquisición virtuales que se van a probar. La imagen de referencia corresponde por lo tanto a la imagen que el aparato de adquisición de imágenes habría tomado si hubiera sido colocado, con respecto al modelo de referencia actualizado, y opcionalmente calibrado, en las condiciones de adquisición virtuales que se van a probar.

Si la imagen actualizada se tomó sustancialmente al mismo tiempo que se creó el modelo de referencia actualizado mediante un escaneo de los dientes del paciente, la posición de los dientes en la imagen actualizada es sustancialmente idéntica a la del modelo de referencia actualizado. Si las condiciones de adquisición virtuales que se van a probar son exactamente las condiciones de adquisición reales, la imagen de referencia se puede superponer por lo tanto exactamente a la imagen actualizada. Las diferencias entre la imagen actualizada y la imagen de referencia se deben a errores en la evaluación de las condiciones de adquisición virtuales que se van a probar, si no se corresponden exactamente con las condiciones de adquisición reales.

En la etapa C3), se procesa la imagen de referencia, como la imagen actualizada, para realizar, a partir de la imagen de referencia, un mapa de referencia que representa la información discriminatoria (figuras 11a y 11b). El experto en la técnica sabe cómo procesar una imagen de referencia para revelar información discriminatoria.

En la etapa C4), se comparan los mapas actualizados y de referencia, ambos relacionados con la misma información discriminatoria, y se evalúa la diferencia o "distancia" entre estos dos mapas por medio de una puntuación. Por ejemplo, si la información discriminatoria es el contorno de los dientes, se puede comparar la distancia media entre los puntos del contorno de los dientes que aparecen en la imagen de referencia y los puntos del contorno correspondiente que aparecen en la imagen actualizada, siendo la puntuación tanto mayor cuanto más baja es esta distancia. La puntuación puede ser, por ejemplo, un coeficiente de correlación.

Preferiblemente, las condiciones de adquisición virtuales comprenden los parámetros de calibración del aparato de adquisición. La puntuación es tanto más alta cuanto que los valores de los parámetros de calibración probados se aproximan a los valores de los parámetros de calibración del aparato de adquisición utilizado durante la adquisición de la imagen actualizada. Por ejemplo, si la apertura de diafragma probada está alejada de la del aparato de adquisición utilizado durante la adquisición de la imagen actualizada, la imagen de referencia presenta regiones borrosas y regiones nítidas que no se corresponden con las regiones borrosas y las regiones nítidas de la imagen actualizada. Si la información discriminatoria es el contorno de los dientes, los mapas actualizados y de referencia no representarán por lo tanto los mismos contornos y la puntuación será baja.

A continuación, la puntuación se evalúa por medio de una función de evaluación. La función de evaluación permite decidir si se debe continuar o detener el ciclo en las etapas C1) a C5). La función de evaluación puede, por ejemplo, ser igual a 0 si se debe detener el ciclo o ser igual a 1 si el ciclo debe continuar.

El valor de la función de evaluación puede depender de la puntuación obtenida. Por ejemplo, se puede decidir continuar el ciclo si la puntuación no supera un umbral. Por ejemplo, si una correspondencia exacta entre las imágenes actualizadas y de referencia conduce a una puntuación del 100%, el umbral podría ser, por ejemplo, del 95%. Por supuesto, cuanto mayor sea el umbral, mejor será la precisión de la evaluación de las condiciones de adquisición virtuales si la puntuación logra superar este umbral.

El valor de la función de evaluación también puede depender de las puntuaciones obtenidas con condiciones de adquisición virtuales previamente probadas.

El valor de la función de evaluación también puede depender de parámetros aleatorios y/o del número de ciclos ya completados.

En particular, es posible que a pesar de la repetición de los ciclos, no sea posible encontrar condiciones de adquisición virtuales que sean suficientemente próximas a las condiciones de adquisición reales para que la puntuación alcance dicho umbral. La función de evaluación puede entonces conducir a la decisión de abandonar el ciclo aunque la mejor puntuación obtenida no haya alcanzado dicho umbral. Esta decisión puede resultar, por ejemplo, de un número de ciclos superior a un número máximo predeterminado.

Un parámetro aleatorio en la función de evaluación también puede autorizar la continuación de pruebas de nuevas condiciones de adquisición virtuales, aunque la puntuación parezca satisfactoria.

Las funciones de evaluación convencionalmente utilizadas en procedimientos de optimización metaheurísticos, preferiblemente evolutivos, en particular en procedimientos de recocido simulados, pueden ser utilizadas para la función de evaluación.

En la etapa C5), si el valor de la función de evaluación indica que se decide continuar con el ciclo, se modifican las condiciones de adquisición virtuales que se van a probar y se vuelve a iniciar el ciclo en las etapas C1) a C5) consistentes en realizar una imagen de referencia. y un mapa de referencia, comparando el mapa de referencia con el mapa actualizado para determinar una puntuación y luego tomando una decisión en función de esta puntuación.

La modificación de las condiciones de adquisición virtuales que se van a probar corresponde a un desplazamiento virtual en el espacio y/o a una modificación de la orientación y/o, preferiblemente, a una modificación de la calibración del aparato de adquisición. Esta modificación puede ser aleatoria, preferiblemente para que las nuevas condiciones de adquisición virtuales que se van a probar pertenezcan siempre al conjunto determinado durante la evaluación aproximada. La modificación se guía preferiblemente por reglas heurísticas, por ejemplo favoreciendo las modificaciones que, según un análisis de las puntuaciones obtenidas anteriormente, parecen las más favorables para aumentar la puntuación.

El ciclo continúa hasta que el valor de la función de evaluación indica que se decide detener este ciclo y continuar en la etapa D), por ejemplo si la puntuación alcanza o supera dicho umbral.

La optimización de las condiciones de adquisición virtuales se lleva a cabo preferiblemente utilizando un método metaheurístico, preferiblemente evolutivo, preferiblemente un algoritmo de recocido simulado. Tal algoritmo es bien conocido por la optimización no lineal.

Si se ha terminado el ciclo, sin haber podido obtener una puntuación satisfactoria, por ejemplo sin que la puntuación haya podido alcanzar dicho umbral, se puede detener el procedimiento (situación de fallo) o iniciar una nueva etapa C), con una nueva información discriminatoria y/o con una nueva imagen actualizada. El procedimiento también podrá continuarse con las condiciones de adquisición virtuales correspondientes a la mejor puntuación obtenida. Se puede emitir una advertencia para informar al usuario del error en el resultado.

Si se termina el ciclo cuando se ha podido obtener una puntuación satisfactoria, por ejemplo porque la puntuación ha alcanzado o incluso superado dicho umbral, las condiciones de adquisición virtuales corresponden sustancialmente a las condiciones de adquisición reales de la imagen actualizada.

Preferiblemente, las condiciones de adquisición virtuales comprenden los parámetros de calibración del aparato de adquisición. El procedimiento permite así evaluar los valores de estos parámetros sin que sea necesario conocer la naturaleza del aparato de adquisición ni su regulación. Por lo tanto, la adquisición de imágenes actualizadas puede realizarse sin precauciones especiales, por ejemplo, por parte del propio paciente por medio de su teléfono móvil.

Además, la búsqueda de la calibración real se lleva a cabo comparando una imagen actualizada con vistas de un modelo de referencia en las condiciones de adquisición virtuales que se van a probar. Ventajosamente, no es necesario que la imagen actualizada revele un calibre patrón de calibración, es decir un calibre cuyas características se conocen con precisión que permite determinar la calibración del dispositivo de adquisición.

Por lo tanto, la etapa C) da como resultado la determinación de condiciones de adquisición virtuales que presentan una concordancia máxima con las condiciones de adquisición reales. Por lo tanto, la imagen de referencia está en concordancia máxima con la imagen actualizada, es decir que estas dos imágenes son sustancialmente superponibles.

En un modo de realización, dicha búsqueda de las condiciones de adquisición virtuales en la etapa C) se lleva a cabo utilizando un método metaheurístico, preferiblemente evolutivo, preferiblemente un algoritmo de recocido simulado.

En la etapa D), se identifican las zonas de diente de referencia en la imagen de referencia y se transfieren a la imagen actualizada para definir las zonas de diente actualizadas correspondientes.

En particular, la imagen de referencia es una vista del modelo de referencia actualizado segmentado en modelos de diente. Por lo tanto, se pueden identificar los límites de la representación de cada modelo de diente en la imagen de referencia, o “zona del diente de referencia”.

La superposición de las imágenes actualizada y de referencia permite a continuación transferir los límites de las zonas de diente de referencia a la imagen actualizada y definir así las zonas de diente actualizadas. Estando la imagen de referencia en concordancia máxima con la imagen actualizada, las zonas de diente actualizadas definen sustancialmente los límites de los modelos de diente representados en la imagen de referencia.

En la etapa E), se asignan, a cada zona de diente actualizada, el o los valores de atributo de diente del modelo de diente que le corresponde.

En particular, la imagen de referencia es una vista del modelo de referencia actualizado en el que a los modelos de diente se les han asignado valores de atributo de diente respectivos para al menos un atributo de diente, por ejemplo un número de diente. Por lo tanto, cada área de diente de referencia puede heredar el valor de atributo de diente del modelo de diente que representa. Cada zona de diente actualizada puede a continuación heredar el valor de atributo de diente de la zona de diente de referencia que ha permitido definirla.

Al final de la etapa E), se obtiene por lo tanto una imagen actualizada y una descripción de la imagen actualizada que define una o más zonas de diente actualizadas y, para cada una de estas zonas, un valor de atributo de diente para al menos un atributo de diente, por ejemplo un número de diente.

Se denomina “imagen histórica” a la imagen actualizada y enriquecida con su descripción.

La figura 17a muestra un ejemplo de una imagen actualizada (adquirida durante la etapa B)) que se analiza para determinar los contornos de los dientes. La figura 17b muestra la imagen de referencia que presenta una concordancia máxima con la imagen actualizada (resultante de la etapa C)). Los números de los dientes se muestran en los dientes correspondientes. La figura 17c ilustra la transferencia de los números de diente a las zonas de diente actualizadas (etapas D) y E)).

En la etapa F), la imagen histórica se añade a la base de aprendizaje.

Las etapas A) a F) se llevan a cabo preferiblemente para más de 1.000, más de 5.000 o más de 10.000 pacientes diferentes, o "pacientes históricos".

Como queda claro ahora, la invención proporciona un procedimiento particularmente eficaz para crear una base de aprendizaje.

La invención también se refiere a un procedimiento para entrenar un dispositivo de aprendizaje profundo, preferiblemente una red neuronal, incluyendo dicho procedimiento un enriquecimiento de una base de aprendizaje siguiendo un procedimiento que comprende las etapas A) a F) para adquirir una pluralidad de imágenes históricas, después de la utilización de dicha base de aprendizaje para entrenar dicho dispositivo de aprendizaje profundo. Segundo modo de realización principal del procedimiento de enriquecimiento.

Sin embargo, la invención no se limita a los modos de realización descritos anteriormente.

En particular, el modelo de referencia actualizado no es necesariamente el resultado directo de un escaneo de la arcada del paciente. El modelo de referencia actualizado puede ser, en particular, un modelo obtenido por deformación de un modelo de referencia inicial que resulta directamente de tal escaneo.

El procedimiento incluye entonces preferiblemente, en lugar de las etapas A) a C), las etapas A') a C').

La etapa A') es idéntica a la etapa A). Sin embargo, en la etapa A') el modelo de referencia generado está destinado a ser modificado. Por lo tanto, se califica de “modelo de referencia inicial”, y no de “modelo de referencia actualizado”, como en la etapa A).

El modelo de referencia inicial se puede generar en particular en un momento inicial que precede a un tratamiento de ortodoncia activo, por ejemplo menos de 6 meses, menos de 3 meses o menos de 1 mes antes del inicio del tratamiento. Las etapas B') a C') pueden entonces implementarse para seguir la evolución del tratamiento entre el momento inicial y el momento actualizado de la etapa B').

Alternativamente, el momento inicial puede ser un momento al final del tratamiento de ortodoncia activo, por ejemplo menos de 6 meses, menos de 3 meses o menos de 1 mes después del final del tratamiento. Las etapas B') a C') se pueden implementar entonces para vigilar la aparición de una posible recidiva.

La etapa B') es idéntica a la etapa B). Sin embargo, en la etapa B'), las imágenes actualizadas también están destinadas a guiar la modificación del modelo de referencia inicial para definir el modelo de referencia actualizado, en la etapa C').

El intervalo de tiempo entre las etapas A') y B') no está limitado, ya que, como se explica a continuación, el modelo de referencia inicial se deformará para obtener un modelo de referencia actualizado en máxima concordancia con las imágenes actualizadas. El intervalo de tiempo entre las etapas A') y B') puede ser, por ejemplo, superior a 1 semana, a 2 semanas, a 1 mes, a 2 meses o a 6 meses.

La etapa C') es más compleja que la etapa C) ya que la búsqueda de una imagen de referencia que presente una concordancia máxima con una imagen actualizada no se limita a buscar las condiciones de adquisición virtuales óptimas. También comprende una búsqueda de un modelo de referencia actualizado, es decir un modelo de referencia en el que los dientes tienen sustancialmente la misma posición que en la imagen actualizada.

La etapa C') comprende preferiblemente una o más de las características de las etapas c), d) y e) del documento WO 2016066651, y en particular de la etapa e) ilustrada en la Figura 16.

El objetivo es modificar el modelo de referencia inicial hasta obtener un modelo de referencia actualizado que presente una concordancia máxima con la imagen actualizada. Idealmente, el modelo de referencia actualizado es, por lo tanto, un modelo de la arcada a partir del cual se podría haber tomado la imagen actualizada si este modelo hubiera sido la propia arcada.

Por lo tanto, se prueba una sucesión de modelos de referencia "que se van a probar", dependiendo preferiblemente la elección de un modelo de referencia que se va a probar del nivel de correspondencia de los modelos de referencia "que se van a probar" previamente probados con la imagen actualizada.

Preferiblemente, la búsqueda incluye, para una imagen actualizada,

- una primera operación de optimización que permite buscar, en un modelo de referencia que se va a probar determinado a partir del modelo de referencia inicial, condiciones de adquisición virtuales que mejor se correspondan con las condiciones de adquisición reales de la imagen actualizada, y

- una segunda operación de optimización que permite buscar, probando varios de dichos modelos de referencia que se van a probar, el modelo de referencia que mejor se corresponde con el posicionamiento de los dientes del paciente durante la adquisición de la imagen actualizada.

Preferiblemente, se lleva a cabo una primera operación de optimización para cada prueba de un modelo de referencia que se va a probar durante la segunda operación de optimización.

Preferiblemente, la primera operación de optimización y/o la segunda operación de optimización, preferiblemente la primera operación de optimización y la segunda operación de optimización implementan un método metaheurístico, preferiblemente evolutivo, preferiblemente recocido simulado.

Por lo tanto, la etapa C') da como resultado la determinación

- de un modelo de referencia actualizado que presente una concordancia máxima con la imagen actualizada, y

- de condiciones de adquisición virtuales que presenten una concordancia máxima con las condiciones de adquisición reales.

Un procedimiento que incluye las etapas A') a C') puede implementarse ventajosamente en el marco de un tratamiento de ortodoncia activo o pasivo, o, más generalmente, para seguir toda la evolución de los dientes.

Procedimiento de análisis detallado de imágenes

Dicho procedimiento de análisis detallado de una "imagen de análisis" de una arcada dental de un paciente incluye las etapas 1) a 4).

Preferiblemente, la imagen de análisis, preferiblemente una fotografía o una imagen extraída de una película, preferiblemente en color, preferiblemente en color real, se adquiere con un aparato de adquisición de imágenes, preferiblemente un teléfono móvil, separado de la arcada dental más de 5 cm, más de 8 cm, o incluso más de 10 cm, y que preferiblemente no está provisto de ninguna óptica específica.

Preferiblemente, la imagen de análisis representa varios dientes, preferiblemente más de 2, más de 3, más de 4 o más de 5 dientes del paciente.

La figura 12a o la figura 12b podrían ser ejemplos de imágenes de análisis. La disposición de los dientes es realista, es decir, corresponde a la observada por el aparato de adquisición de imágenes cuando adquirió la imagen de análisis.

Preferiblemente, la adquisición de la imagen de análisis la lleva a cabo el paciente, preferiblemente sin la utilización de un soporte, apoyándose en el suelo e inmovilizando el aparato de adquisición de imágenes, y en particular sin trípode.

La activación de la adquisición de la imagen de análisis puede ser automática, es decir, sin intervención de un operador, tan pronto como las condiciones de adquisición sean aprobadas por el aparato de adquisición de imágenes, en particular cuando el aparato de adquisición de imágenes ha determinado que está observando una arcada dental y/o un separador y que las condiciones de observación son satisfactorias (nitidez, luminosidad o incluso dimensiones de la representación de la arcada dental y/o del separador).

En la etapa 1), se crea una base de aprendizaje que incluye más de 1.000, preferiblemente más de 5.000, preferiblemente más de 10.000, preferiblemente más de 30.000, preferiblemente más de 50.000, preferiblemente más de 100.000 imágenes históricas. Cuanto mayor sea el número de imágenes históricas, mejor será el análisis realizado por el procedimiento.

Se utiliza una base de aprendizaje enriquecida siguiendo un procedimiento de enriquecimiento que incluye las etapas A) a F).

En la etapa 2), se entrena un dispositivo de aprendizaje profundo, preferiblemente una red neuronal, con la base de aprendizaje, siguiendo un procedimiento de entrenamiento según la invención.

Una "red neuronal" o "red neuronal artificial" es un conjunto de algoritmos bien conocidos por el experto en la técnica. En particular, la red neuronal puede ser elegida entre:

- las redes especializadas en la clasificación de imágenes, llamadas “CNN” (“Convolutional neural network”), por ejemplo

- AlexNet (2012)

- ZF Net (2013)

- VGG Net (2014)

- GoogleNet (2015)

- Microsoft ResNet (2015)

- Caffe: BAIR Reference CaffeNet, BAIR AlexNet

- Torch:VGG_CNN_S,VGG_CNN_M,VGG_CN_N_M_2048,VGG_CNN_M_10 24,VGG_CNN_M_128,VGG_CNN_F,VGG ILSVRC-2014 16-layer, VGG ILSVRC-2014 19 layer, Network-in-Network (Imagenet & CIFAR-10)

- Google: Inception (V3, V4).

- Las redes especializadas en localización y detección de objetos en una imagen, las Object Detection Network, por ejemplo:

- R-CNN (2013)

- SSD (Single Shot MultiBox Detecter: Object Detection network) Faster R_CNN (Faster Regionbased Convolutional Network method: Object Detection network)

- Faster R-CNN (2015)

- SSD (2015).

La lista anterior no es limitativa.

En la etapa 2), el dispositivo de aprendizaje profundo se entrena preferiblemente mediante un proceso de aprendizaje denominado"deep learning".Al presentar, como entrada al dispositivo de aprendizaje profundo, imágenes históricas (imágenes descripciones), el dispositivo de aprendizaje profundo aprende progresivamente a reconocer patrones en una imagen, en inglés"patterns",y a asociarlos con zonas de diente y valores de atributos de diente, por ejemplo, números de diente.

En la etapa 3), se envía la imagen que se desea analizar, o "imagen de análisis", al dispositivo de aprendizaje profundo. Gracias a su entrenamiento en la etapa 2), el dispositivo de aprendizaje profundo es capaz de analizar la imagen de análisis y de reconocer dichos patrones en la misma. En particular, puede determinar una probabilidad relativa a:

- la presencia, en una ubicación en dicha imagen de análisis, de una zona que representa, al menos parcialmente, un diente, o "zona de diente de análisis",

- el valor de atributo del diente representado en dicha zona de diente de análisis.

Por ejemplo, es capaz de determinar que existe un 95% de posibilidades de que una forma de la imagen de análisis represente un incisivo.

Preferiblemente, el dispositivo de aprendizaje profundo analiza toda la imagen de análisis y determina las probabilidades para todas las zonas de diente de análisis que ha identificado.

En la etapa 4), se analizan los resultados de la etapa anterior para determinar los dientes representados en la imagen de análisis.

Cuando la base de aprendizaje incluye más de 10.000 imágenes históricas, la etapa 3) conduce a resultados particularmente satisfactorios. En particular, tal base de aprendizaje permite establecer un umbral de probabilidad tal que si una probabilidad asociada con una zona de diente de análisis y un valor de atributo de diente para esta zona de diente de análisis supera dicho umbral, la zona de diente de análisis representa efectivamente un diente que tiene dicho valor de atributo de diente.

La etapa 4) conduce así a la definición de una imagen de análisis enriquecida con una descripción que define las zonas de diente de análisis y, para cada zona de diente de análisis, los valores de los atributos del diente representados por la zona de diente de análisis.

Aplicación al modelado de una arcada dental.

Un llamado procedimiento de análisis detallado es particularmente útil para modelar una arcada dental, en particular para el establecimiento de un diagnóstico remoto.

Es deseable que todo el mundo se haga revisar los dientes periódicamente, en particular para verificar que la posición de los dientes no evoluciona desfavorablemente. Durante el tratamiento de ortodoncia, esta evolución desfavorable puede conducir en particular a modificar el tratamiento. Después de un tratamiento de ortodoncia, una evolución desfavorable, denominada “recidiva”, puede conducir a una repetición del tratamiento. Por último, de forma más general e independientemente de cualquier tratamiento, es posible que cualquier persona desee seguir los posibles desplazamientos de sus dientes.

Convencionalmente, las revisiones las lleva a cabo un ortodoncista que dispone del equipo adecuado. Por lo tanto, estos controles son caros. Además, las visitas son obligatorias. Por último, algunas personas temen visitar al ortodoncista y desisten de pedir cita para una simple revisión o para evaluar la viabilidad de un tratamiento de ortodoncia.

El documento US 2009/0291417 describe un procedimiento que permite crear y luego modificar modelos tridimensionales, en particular para la fabricación de aparatos de ortodoncia.

El documento WO 2016066651 describe un procedimiento de control del posicionamiento y/o la forma y/o la apariencia de los dientes de un paciente. Este procedimiento incluye una etapa de creación de un modelo de referencia inicial de los dientes, en un momento inicial, preferiblemente con un escáner 3D, después, en un momento posterior, o "momento actualizado", por ejemplo seis meses después del momento inicial, la creación de un modelo de referencia actualizado, por deformación del modelo de referencia inicial. Esta deformación se lleva a cabo para que el modelo de referencia actualizado permita observaciones sustancialmente idénticas a las imágenes de los dientes adquiridas en el momento actualizado, en particular a fotografías o imágenes de un vídeo tomadas por el propio paciente, sin precauciones especiales, llamadas “imágenes actualizadas”.

Por lo tanto, las imágenes actualizadas sirven para modificar el modelo de referencia inicial, muy preciso. Por lo tanto, el modelo de referencia actualizado que resulta de la deformación del modelo de referencia inicial, guiado por el análisis de las imágenes actualizadas, es también muy preciso.

El procedimiento descrito en el documento WO 2016/66651, sin embargo, requiere una cita con el ortodoncista para crear el modelo de referencia inicial. Esta cita constituye un obstáculo para la prevención. De hecho, un paciente no consultará necesariamente a un ortodoncista si no ve la necesidad. Dicho de otro modo, el procedimiento a menudo sólo se implementa cuando se constata una maloclusión y es necesario corregirla.

Por lo tanto, existe una necesidad para que un procedimiento responda a este problema, facilitando la prevención.

Se describe un procedimiento de modelado de una arcada dental de un paciente, incluyendo dicho procedimiento las siguientes etapas:

a) creación de una biblioteca histórica que incluye más de 1.000 modelos de dientes, llamados “modelos de diente históricos”, y atribución a cada modelo de diente histórico, de un valor para al menos un atributo de diente, o “valor d 'atributo de diente';

b) análisis de al menos una "imagen de análisis" de la arcada dental siguiendo un procedimiento de análisis detallado para determinar al menos una zona de diente de análisis y al menos un valor de atributo de diente asociado con dicha zona de diente de análisis;

c) para cada zona de diente de análisis determinada en la etapa anterior, búsqueda, en la biblioteca histórica, de un modelo de diente histórico que presente una proximidad máxima con la imagen de análisis o con la zona de diente de análisis, o "modelo de diente óptimo";

d) disposición de todos los modelos de diente óptimos para crear un modelo que presente una concordancia máxima con la imagen actualizada, o "modelo ensamblado";

e) opcionalmente, sustitución de al menos un modelo de diente óptimo por otro modelo de diente histórico y repetición de la etapa d) para maximizar la concordancia entre el modelo ensamblado y la imagen de análisis;

f) opcionalmente, repetición de la etapa b) con otra imagen de análisis y de la etapa d) y/o e), búsqueda de una concordancia máxima con todas las imágenes de análisis utilizadas.

Tal procedimiento permite así, a partir de una simple imagen de análisis, por ejemplo de una fotografía tomada por medio de un teléfono móvil, reconstruir con buena fiabilidad una arcada dental en forma de modelo ensamblado.

La imagen de análisis se puede adquirir en particular como se describe en la etapa 1) anterior.

Por supuesto, el análisis de una única imagen de análisis no es suficiente para generar un modelo ensamblado que corresponda de forma precisa con la disposición de los dientes del paciente. Sin embargo, tal precisión generalmente no es indispensable para llevar a cabo un primer diagnóstico de la situación dental del paciente.

Además, se puede aumentar la precisión del modelo ensamblado si se procesan varias imágenes de análisis.

Las etapas b) a c) se implementan preferiblemente para varias imágenes de análisis y, en las etapas d) y e), se buscan modelos de diente óptimos y se ensambla un modelo para obtener una concordancia máxima en relación con todas las imágenes de análisis (etapa f)).

También se describe un procedimiento de evaluación de una situación dental de un paciente, que incluye las siguientes etapas:

i) creación de un modelo ensamblado siguiendo un llamado procedimiento de modelado;

ii) transmisión del modelo ensamblado a un destinatario, preferiblemente un ortodoncista y/o un ordenador;

iii) análisis de la situación de la ortodoncia del paciente, por parte del destinatario, a partir del modelo ensamblado;

iv) preferiblemente, informando al paciente de la situación de la ortodoncia, preferiblemente a través de su teléfono móvil.

Por lo tanto, el paciente puede solicitar muy fácilmente a un ortodoncista que verifique su situación dental, sin siquiera tener que desplazarse, simplemente enviando una o preferiblemente varias fotografías de sus dientes.

A continuación se describe en detalle un procedimiento de modelado.

En la etapa a), se crea una biblioteca histórica 20 (figura 18) que incluye más de 1.000, preferiblemente más de 5.000, preferiblemente más de 10.000 modelos 22 de diente históricos. Cuanto mayor sea el número de modelos de diente históricos, más preciso será el modelo ensamblado.

En particular, se puede obtener un modelo de diente histórico a partir de un modelo de una arcada dental de un paciente "histórico" obtenido con un escáner. Este modelo de arcada se puede segmentar para aislar las representaciones de los dientes, como en la Figura 11d. Presentando cada una de estas representaciones, un tono de gris específico en la figura 11d, puede constituir un modelo de diente histórico.

Preferiblemente, se enriquece la biblioteca con los modelos de diente resultantes de la implementación del procedimiento descrito en el documento WO 2016 066651 o de la etapa A) o A') descrita anteriormente.

Uno o más atributos de diente, elegidos en particular de la lista proporcionada anteriormente, están asociados con los modelos de dientes. Se asigna un valor de atributo de diente a cada atributo de diente de un modelo de diente particular, como se describió anteriormente (véase la descripción de la etapa A)). Por ejemplo, un modelo de diente es el de un “incisivo”, “muy desgastado” y cuyos parámetros de color son, en el sistema de colores L*a*b* según la norma NF ISO 7724, “a*= 2”, “b*=1” y “L*=58”.

Por lo tanto, la biblioteca histórica contiene modelos de diente históricos y valores de atributo asociados que facilitan la búsqueda en la etapa c). En la Figura 18, sólo se han representado modelos 22 de diente históricos que representan molares en la biblioteca histórica 20.

En la etapa b), se adquiere la imagen de análisis, como se describió anteriormente para la etapa B), antes de analizarla. En particular, la imagen de análisis es preferiblemente una fotografía o una imagen de una película, preferiblemente de un teléfono móvil.

La imagen de análisis se puede adquirir en cualquier momento después de la etapa a), por ejemplo más de 1 semana, más de 1 mes o más de 6 meses después de la etapa a).

La imagen de análisis se analiza siguiendo un llamado procedimiento de análisis detallado. Las características opcionales de este procedimiento también son opcionales en la etapa b).

Al final de la etapa b), se obtiene una imagen de análisis enriquecida con una descripción que proporciona, para cada zona de diente de análisis, un valor de atributo de diente para al menos un atributo de diente, por ejemplo un número de diente.

En la etapa c), se busca en la biblioteca histórica, para cada zona de diente de análisis determinada en la etapa anterior, un modelo de diente histórico que presente una proximidad máxima con la zona de diente de análisis. Este modelo de diente es calificado de "modelo de diente óptimo".

La “proximidad” es una medida de una o más diferencias entre el modelo de diente histórico y la zona de diente de análisis. Estas diferencias pueden incluir una diferencia de forma, pero también otras diferencias como una diferencia de translucidez o de color. Se puede buscar la proximidad máxima minimizando sucesivamente varias diferencias, o minimizando una combinación de estas diferencias, por ejemplo una suma ponderada de estas diferencias.

Por lo tanto, la “proximidad” es una noción más amplia que “concordancia”, ya que la concordancia sólo mide una proximidad relativa a la forma.

La evaluación de la proximidad de un modelo de diente histórico con una zona de diente de análisis incluye preferiblemente una comparación de al menos un valor de un atributo de diente de la zona de diente de análisis con el valor de este atributo para el modelo de diente histórico. Ventajosamente, tal evaluación es muy rápida.

Por ejemplo, si la descripción de la zona de diente de análisis proporciona un valor para el tipo o el número del diente, el grosor del diente representado y/o la altura de su corona y/o su anchura mesiopalatina y/o el índice de deflexión mesial y distal de su borde incisal, este valor se puede comparar con el valor del atributo correspondiente de cada uno de los modelos de diente históricos.

Preferiblemente, se busca un modelo de diente histórico que tenga, para al menos un atributo de diente, el mismo valor que dicha zona de diente de análisis. En particular, el atributo de diente puede ser relativo al tipo de diente o al número de diente. Dicho de otro modo, se filtran los modelos de diente históricos para examinar con más detalle sólo aquellos que son relativos al mismo tipo de diente que el diente representado en la zona de diente de análisis.

Preferiblemente, además de esta comparación de los valores de atributo, se puede comparar la forma del diente representada en la zona de diente de análisis con la forma de un modelo de diente histórico que se va a evaluar, preferiblemente por medio de un método metaheurístico, preferiblemente evolutivo, preferiblemente mediante recocido simulado.

Para ello, se observa desde diferentes ángulos el modelo de diente histórico que se va a evaluar. Cada vista así obtenida se compara con la imagen de análisis, preferiblemente con la zona de diente de análisis para establecer una "distancia" entre esta vista y dicha imagen de análisis o, preferiblemente, dicha zona de diente de análisis. La distancia mide así la diferencia entre la vista y la zona de diente de análisis.

La distancia se puede determinar después de un procesamiento de la vista y de la imagen de análisis o, preferiblemente, de la zona de diente de análisis, para mostrar, en los mapas correspondientes, una misma información discriminatoria, por ejemplo una información de contorno, como se describió anteriormente en la etapa C3) o en el documento WO 2016 066651.

Para cada modelo de diente histórico probado, se determina así una vista que proporciona una distancia mínima con la imagen de análisis o con la zona de diente de análisis. Así, a cada modelo de diente histórico examinado se asocia con una distancia mínima particular, que mide su proximidad de forma con respecto a la zona de diente de análisis.

El modelo de diente histórico óptimo es aquel que, en relación con la o las comparaciones llevadas a cabo, se considera más próximo a la zona de diente de análisis.

A continuación, se comparan las distancias mínimas obtenidas para los diferentes modelos de diente probados y se retienen, para definir el modelo de diente óptimo, aquel que presenta la distancia mínima más pequeña. Por lo tanto, el modelo de diente óptimo presenta una concordancia máxima con la imagen de análisis.

La búsqueda de la concordancia máxima se lleva a cabo preferiblemente por medio de un método metaheurístico, preferiblemente evolutivo, preferiblemente mediante recocido simulado.

Se puede llevar a cabo sucesivamente una primera evaluación de los modelos de diente históricos comparando los valores de al menos un atributo de diente, por ejemplo del número de diente, con los valores correspondientes de la zona de diente de análisis y después una segunda evaluación por comparación de forma. La primera evaluación rápida permite ventajosamente filtrar los modelos de dientes históricos para someter a la segunda evaluación, más lenta, que los modelos de diente históricos conservados por la primera evaluación.

Por ejemplo, si una zona de diente de análisis representa un diente n° 15, la primera evaluación permite conservar únicamente los modelos de dientes que modelan los dientes n° 15. Durante la segunda evaluación, se busca, entre todos los modelos de diente históricos que modelan los dientes n° 15, el modelo de diente histórico cuya forma sea acerca más a la del diente representado.

Más preferiblemente, se llevan a cabo varias primeras evaluaciones antes de realizar la segunda evaluación. Por ejemplo, las primeras evaluaciones permiten filtrar los modelos de diente históricos para conservar únicamente los modelos de diente que modelan los dientes n° 15 y que presentan una altura de corona comprendida entre 8 y 8,5 mm.

Al final de la etapa c), se asoció así un modelo de diente óptimo a cada una de las zonas de diente de análisis. Por ejemplo, en la figura 18, se puede observar que el modelo 221 de diente histórico se parece mucho a una zona de análisis identificada en la imagen de análisis. Se considera óptimo para esta zona de análisis.

En la etapa d), se crea un modelo ensamblado disponiendo los modelos de diente óptimos.

Por ejemplo, al inicio de la etapa d), se crea una primera disposición aproximada, es decir, se fabrica un modelo aproximado mediante el ensamblado de los modelos de diente óptimos.

Para establecer la primera disposición aproximada, se pueden orientar los modelos de diente óptimos para que sus direcciones de observación óptimas sean todas paralelas, siendo la dirección de observación óptima de un modelo de diente la dirección en la que dicho modelo de diente presenta una concordancia máxima con la imagen de análisis. La primera disposición aproximada también se puede establecer considerando los valores de atributo de diente de los modelos de diente óptimos. Por ejemplo, si los números de diente de modelos de diente óptimos son los de los caninos y de los incisivos, estos modelos de diente pueden estar dispuestos siguiendo un arco 24 (figura 18) correspondiente convencionalmente a la región de la arcada que lleva estos tipos de dientes.

La forma de este arco se puede refinar en función de otros valores de atributo de diente.

El orden de los modelos de diente óptimos es el de las zonas de diente de análisis correspondientes.

Además, la distancia mínima asociada con un modelo de diente óptimo resulta de una observación del modelo de diente siguiendo una dirección de observación "óptima". Dicho de otro modo, es probable que el diente que este modelo de modelado sea observado en la imagen de análisis sustancialmente en esta dirección. Así, todos los modelos de diente óptimos se orientan preferiblemente para que sus direcciones de observación óptimas respectivas sean todas paralelas.

Así, es posible definir una primera disposición de modelos de diente óptimos.

Preferiblemente, a continuación se modifica iterativamente la primera disposición de los modelos de diente óptimos, para presentar una concordancia máxima con la imagen de análisis.

Para evaluar una disposición, se observa siguiendo diferentes ángulos. Cada vista así obtenida se compara con la imagen de análisis para establecer una "distancia" entre esta vista y dicha imagen de análisis. La distancia mide así la diferencia entre la vista y la imagen de análisis.

La distancia se puede determinar después de un procesamiento de la vista y de la imagen de análisis para revelar, en uno de sus mapas correspondientes, una información discriminatoria, por ejemplo una información de contorno, como se describe anteriormente en la etapa C3) o en el documento WO 2016 066651.

Para cada disposición examinada, se determina así una vista que proporciona una distancia mínima con la imagen de análisis. Cada disposición examinada está así asociada con una distancia mínima.

A continuación, se comparan las distancias mínimas obtenidas para las diferentes disposiciones probadas y se conservan, para definir la disposición óptima, aquella que presenta la distancia mínima más pequeña. Por lo tanto, la disposición óptima presenta una concordancia máxima con la imagen de análisis.

Al final de la etapa d), se obtiene una disposición óptima de los modelos de diente óptimos, es decir el modelo ensamblado 26.

En la etapa e) opcional, se sustituyen uno o más modelos de diente óptimos por otros modelos de diente, y después se retoma la etapa d) para maximizar la concordancia entre el modelo ensamblado y la imagen de análisis.

De hecho, es posible que un modelo de diente óptimo, en la disposición “óptima”, ya no presente una concordancia máxima con la imagen de análisis. En particular, el modelo de diente podría ser observado en una dirección "óptima" que proporcionara una vista que presenta una distancia mínima con la imagen de análisis (razón por la cual se consideró óptima). Pero, en la disposición óptima, ya no está orientado en la dirección óptima.

Por lo tanto, se puede llevar a cabo una nueva búsqueda de un modelo ensamblado modificando los modelos de diente, por ejemplo sustituyendo los modelos de diente óptimos por modelos de diente cercanos.

La búsqueda de los modelos de diente que se van a probar se lleva a cabo preferiblemente por medio de un método metaheurístico, preferiblemente evolutivo, preferiblemente mediante recocido simulado.

Preferiblemente, el procedimiento implementa por lo tanto una doble optimización, en los modelos de diente y en la disposición de los modelos de diente, siendo el modelo ensamblado la disposición de un conjunto de modelos de diente que proporciona la distancia mínima con la imagen de análisis, considerando todos los modelos de diente posibles y todas las disposiciones posibles.

En la etapa f), opcional y preferida, el procedimiento implementa varias imágenes de análisis de la arcada del paciente, preferiblemente más de 3, más de 5, más de 10, más de 50, preferiblemente más de 100 imágenes de análisis. El modelo ensamblado es así más completo. Más preferiblemente, el procedimiento implementa una optimización para que el modelo ensamblado obtenido sea óptimo en relación con todas las imágenes de análisis. Dicho de otro modo, el modelo ensamblado es preferiblemente el que maximiza la concordancia con todas las imágenes de análisis.

Por lo tanto, el procedimiento implementa preferiblemente una doble o, preferiblemente, triple optimización, en los modelos de diente, por un lado, en la disposición de los modelos de diente y/o en una pluralidad de imágenes de análisis, por otro lado, siendo el modelo ensamblado la disposición de un conjunto de modelos de diente que proporciona la distancia mínima media, sobre todas las imágenes de análisis, considerando todos los modelos de diente posibles y, preferiblemente, todas las disposiciones posibles.

En la etapa d) y/o e) y/o f), se puede utilizar un método metaheurístico, preferiblemente evolutivo, preferiblemente mediante recocido simulado.

Como queda claro ahora, el procedimiento de modelado permite construir así un modelo ensamblado de una arcada dental a partir de simples imágenes de análisis, por ejemplo fotografías tomadas por medio de un teléfono móvil. Por supuesto, la precisión del modelo ensamblado no alcanza la de un escaneo. En determinadas aplicaciones, por ejemplo para llevar a cabo un primer diagnóstico de la situación dental del paciente, tal precisión no es sin embargo indispensable.

Por lo tanto, el modelo ensamblado puede utilizarse para analizar la situación de la ortodoncia del paciente, siguiendo las etapas ii) a iv).

En la etapa ii), el modelo ensamblado se envía a un ortodoncista y/o a un ordenador equipado con un software de diagnóstico.

El modelo ensamblado se puede enviar acompañado de un cuestionario cumplimentado por el paciente para mejorar la calidad del análisis en la etapa iv).

En la etapa iii), el ortodoncista y/o el ordenador examinan el modelo ensamblado. A diferencia de una imagen actualizada, el modelo ensamblado permite la observación desde cualquier ángulo. Ventajosamente, el análisis es más preciso.

En la etapa iv), el ortodoncista y/o el ordenador informan al paciente, por ejemplo transmitiéndole un mensaje a su teléfono. Este mensaje puede, en particular, informar al paciente de una situación desfavorable e invitarle a concertar una cita con el ortodoncista.

El ortodoncista también puede comparar el modelo ensamblado con modelos ensamblados recibidos previamente por el mismo paciente. Su análisis permite ventajosamente evaluar la evolución de la situación. Así, el mensaje puede informar al paciente de una evolución desfavorable de su situación, lo que mejora la prevención.

El modelo ensamblado también se puede comparar con uno o más modelos obtenidos mediante escaneo de los dientes o de un molde de los dientes del paciente, o con un modelo de referencia actualizado resultante de la implementación de un procedimiento descrito en el documento WO 2016 066651.

Aplicación al control integrado

El llamado análisis de imágenes también es útil para guiar la adquisición de una imagen de una arcada dental, en particular para el establecimiento de un diagnóstico a distancia.

En particular, el documento WO2016/066651 describe un procedimiento en el que se deforma un modelo de referencia inicial para obtener un modelo de referencia actualizado que permita la adquisición de imágenes de referencia que presenten una concordancia máxima con las imágenes "actualizadas" de la arcada adquiridas en el momento actualizado.

Las imágenes de referencia son, por lo tanto, vistas del modelo de referencia actualizado, observado en condiciones de adquisición virtuales que son lo más concordantes posible con las condiciones de adquisición reales implementadas para adquirir las imágenes actualizadas de la arcada del paciente.

La búsqueda de estas condiciones de adquisición virtuales se realiza preferiblemente por medio de métodos metaheurísticos.

Para acelerar esta búsqueda, el documento WO2016/066651 recomienda llevar a cabo una primera evaluación aproximada de las condiciones de adquisición reales. Por ejemplo, se excluyen de la búsqueda las condiciones que corresponderían a una posición del aparato de adquisición a una distancia de los dientes superior a 1 metro.

Sin embargo, existe una necesidad permanente de acelerar la ejecución del procedimiento descrito en el documento WO2016/066651 y, en particular, de buscar, más rápidamente, las condiciones de adquisición virtuales que presenten una concordancia máxima con las condiciones de adquisición reales implementadas para adquirir una imagen actualizada de la arcada del paciente.

Se describe un procedimiento de adquisición de una imagen de una arcada dental de un paciente, incluyendo dicho procedimiento las siguientes etapas:

a') activación de un aparato de adquisición de imágenes para adquirir una imagen, llamada “imagen de análisis”, de dicha arcada;

b') análisis de la imagen de análisis por medio de un dispositivo de aprendizaje profundo, preferiblemente una red neuronal, entrenado por medio de una base de aprendizaje, siguiendo un llamado procedimiento de análisis detallado para identificar al menos una zona de diente de análisis que representa un diente en dicha imagen de análisis, y determinar al menos un valor de atributo de diente para dicha zona de diente de análisis; c') determinación, para la imagen de análisis, de un valor para un atributo de imagen, siendo dicho valor una función de dicho o dichos valores de atributo de diente si un llamado procedimiento de análisis detallado se ha implementado en la etapa anterior;

d') opcionalmente, comparación de dicho valor de atributo de imagen con una consigna;

e') emisión de un mensaje de información en función de dicha comparación.

Por ejemplo, en la etapa b'), se identifican todas dichas zonas de diente de análisis, y se determina al menos un valor de atributo de diente para cada zona de diente de análisis, y, en la etapa c'), se determina el valor para el atributo de imagen en función de dichos valores de atributo de diente.

Por ejemplo, la etapa b') incluye los siguientes etapas:

1) preferiblemente antes de la etapa a'), creación de una base de aprendizaje que incluye más de 1.000 imágenes de arcadas dentales, o "imágenes históricas", incluyendo cada imagen histórica una o más zonas, cada una de las cuales representa un diente, o "zonas de diente históricas", a cada una de las cuales, para dicho atributo de diente, se le asigna un valor de atributo de diente;

2) entrenamiento de al menos un dispositivo de aprendizaje profundo, preferiblemente una red neuronal, por medio de la base de aprendizaje;

3) envío de la imagen de análisis al dispositivo de aprendizaje profundo para que determine al menos una probabilidad relativa a:

- el valor de atributo del diente representado en dicha zona de diente de análisis,

4) determinación, en función de dicha probabilidad, de la presencia de un diente en una posición representada por dicha zona de análisis de diente, y del valor de atributo de dicho diente.

Para crear una imagen histórica de la base de aprendizaje, un operador, preferiblemente un ortodoncista, puede - identificar una o más zonas de diente “históricas” en una imagen, después asignar a cada zona de diente histórica identificada, un valor para al menos un atributo de diente, y/o

- asignar a una imagen un valor para al menos un atributo de diente.

El mensaje de información puede ser emitido por el aparato de adquisición.

Como se verá más detalladamente a lo largo de la descripción, un llamado procedimiento de adquisición permite por lo tanto verificar si una imagen de análisis cumple una consigna y, si no cumple la consigna, guiar al operador para que pueda adquiere una nueva imagen de análisis. El procedimiento permite por lo tanto un "control integrado", preferiblemente en el aparato de adquisición de imágenes.

En particular, para implementar el procedimiento del documento WO2016/066651, puede ser deseable adquirir imágenes actualizadas en diferentes direcciones de adquisición, por ejemplo una imagen frontal, una imagen derecha y una imagen izquierda. Estas imágenes actualizadas, adquiridas sucesivamente, se pueden clasificar en consecuencia. Se acelera la búsqueda de las condiciones de adquisición virtuales que presenten una concordancia máxima con las condiciones de adquisición reales.

De hecho, la búsqueda puede comenzar a partir de condiciones de adquisición virtuales en las que el aparato de adquisición virtual está enfrente, a la izquierda o a la derecha del modelo de referencia actualizado, según que la imagen actualizada considerada se clasifique como imagen frontal, izquierda o derecha, respectivamente.

Sin embargo, el operador, generalmente el paciente, puede cometer un error durante la adquisición de las imágenes actualizadas. En particular, puede olvidarse de tomar una imagen actualizada, por ejemplo la vista frontal, o invertir dos imágenes actualizadas. Normalmente, el operador puede tomar una imagen de la derecha cuando se espera que tome una imagen de la izquierda.

Esta inversión de las imágenes actualizadas puede ralentizar significativamente su procesamiento. Por ejemplo, si la imagen actualizada se supone que es una imagen tomada por la izquierda pero fue tomada por error por la derecha, dicha búsqueda de las condiciones de adquisición virtuales óptimas, es decir que presenten una concordancia máxima con las condiciones de adquisición reales, comenzará desde un punto de partida que ofrece una vista izquierda del modelo de referencia, mientras que las condiciones de adquisición virtuales óptimas corresponden a una vista derecha. Por lo tanto, la búsqueda se ralentizará considerablemente.

Cada imagen actualizada es una imagen de análisis que se puede analizar y controlar, preferiblemente en tiempo real.

Por ejemplo, el procedimiento de adquisición permite determinar que la imagen actualizada ha sido "tomada por la derecha" y comparar este valor de atributo de imagen con la consigna dada al operador para tomar la imagen actualizada por la izquierda. Dado que el valor del atributo de la imagen actualizada (imagen tomada por la derecha) no corresponde a la consigna (adquirir una imagen actualizada por la izquierda), el dispositivo de adquisición puede notificar inmediatamente al operador para que modifique la dirección de adquisición.

Se describe ahora en detalle un procedimiento de adquisición.

En la etapa a'), el operador activa el aparato de adquisición de imágenes para adquirir una imagen de análisis.

El operador puede activar el aparato de adquisición para almacenar la imagen de análisis, preferiblemente puede tomar una fotografía o un vídeo de sus dientes, preferiblemente por medio de un teléfono móvil equipado con una cámara.

La etapa a') se puede llevar a cabo como la adquisición de las imágenes actualizadas en la etapa B) descrita anteriormente.

Alternativamente, la imagen de análisis no se almacena. En particular, la imagen de análisis puede ser la imagen que, en tiempo real, aparece en la pantalla del teléfono móvil del operador, generalmente el paciente.

En un primer ejemplo, en la etapa b'), se analiza la imagen de análisis siguiendo un llamado procedimiento de análisis detallado. Este análisis conduce preferiblemente a la asignación de un valor de atributo de diente a cada zona de diente de análisis identificada, por ejemplo para asignar un número de diente a cada una de las zonas de diente de análisis.

En la etapa c'), se determina un valor de atributo de la imagen de análisis en función de los valores de atributo de diente. El valor de atributo de la imagen de análisis puede ser relativo a su orientación general y puede, por ejemplo, tomar uno de los tres valores siguientes: "foto derecha", "foto izquierda" y "foto frontal". El valor del atributo de la imagen de análisis también puede ser la lista de los números de los dientes representados, por ejemplo, "16, 17 y 18". El valor del atributo de la imagen de análisis también puede ser, por ejemplo, la “presencia” o “ausencia” de un aparato dental, preferiblemente de ortodoncia, o el estado de apertura de la boca (“boca abierta”, “boca cerrada”).

Las etapas a') a c') permiten así caracterizar la imagen de análisis.

La caracterización de la imagen de análisis permite guiar al operador si la imagen de análisis no corresponde a la imagen esperada, por ejemplo porque su calidad es insuficiente o porque no representa los dientes deseados. En la etapa d'), se compara el valor de atributo de imagen de la imagen de análisis con una consigna.

Por ejemplo, si la consigna fue adquirir una imagen derecha y el valor de atributo de imagen se "toma por la izquierda", la comparación conduce a la conclusión de que la imagen adquirida es "insatisfactoria".

En la etapa e'), se envía un mensaje al operador, preferiblemente a través del aparato de adquisición.

Preferiblemente, el mensaje de información es relativo a la calidad de la imagen adquirida y/o a la posición del aparato de adquisición con respecto a dicha arcada y/o al ajuste del aparato de adquisición y/o a la apertura de la boca y/o a la utilización de un aparato dental, preferiblemente de ortodoncia.

Por ejemplo, si la imagen adquirida es "insatisfactoria", el dispositivo de adquisición puede emitir una luz, por ejemplo roja, y/o sonar, y/o generar un mensaje de voz, y/o vibrar, y/o mostrar un mensaje en su pantalla.

Por ejemplo, si la imagen debe adquirirse mientras el paciente lleva puesto su aparato dental y este no es el caso, el aparato de adquisición puede emitir el mensaje "utilice su aparato para esta imagen".

Por ejemplo, si la imagen se adquirió mientras el paciente no abre lo suficiente la boca o tiene la boca cerrada, el aparato de adquisición puede emitir el mensaje “abra más la boca para esta imagen”.

En un ejemplo, las etapas b') a c') sólo se implementan si el operador registra la imagen de análisis, es decir, presiona el disparador. El mensaje invita entonces al operador a adquirir una nueva imagen de análisis. Opcionalmente, el aparato de adquisición borra la imagen de análisis insatisfactoria.

En un ejemplo, las etapas b') a c') se implementan continuamente cuando el aparato de adquisición está funcionando y la imagen de análisis es una imagen que aparece en una pantalla del aparato de adquisición. El aparato de adquisición puede así, por ejemplo, emitir una luz roja mientras la imagen de análisis sea insatisfactoria y emitir una luz verde cuando la imagen de análisis sea satisfactoria. Ventajosamente, el aparato de adquisición sólo almacena imágenes de análisis que sean satisfactorias.

Como queda claro ahora, es por lo tanto posible llevar a cabo un control integrado durante la adquisición de imágenes de análisis. Aplicados a imágenes actualizadas del proceso del documento WO2016/066651, las etapas a') a e') permiten asegurar que estas imágenes cumplen con los requisitos, y por lo tanto acelerar considerablemente la ejecución de este procedimiento.

Las etapas d’) y e’) son opcionales.

Sin embargo, se prefieren las etapas d') y e'). Por ejemplo, permiten evitar que el operador olvide una imagen izquierda o tome dos imágenes derechas redundantes.

Aplicación al control de una férula de ortodoncia

Convencionalmente, al inicio del tratamiento de ortodoncia, el ortodoncista determina el posicionamiento de los dientes que desea obtener en un momento del tratamiento, llamado"set-up".Elset-upse puede definir por medio de una impresión o a partir de un escaneo tridimensional de los dientes del paciente. El ortodoncista hacer fabricar o fabrica entonces, en consecuencia, un aparato de ortodoncia adaptado a este tratamiento.

El aparato de ortodoncia puede ser una férula de ortodoncia (“aligner"en inglés). Una férula se presenta convencionalmente en forma de un aparato extraíble de una sola pieza, convencionalmente en un material polimérico transparente, que incluye una férula conformada para que allí se puedan alojar varios dientes de una arcada, generalmente todos los dientes de una arcada.

La forma de la férula está adaptada para mantener la férula en posición sobre los dientes, mientras se ejerce una acción de corrección del posicionamiento de determinados dientes (figuras 14 y 15).

Se determinan convencionalmente, al inicio del tratamiento, las formas que deben adoptar las diferentes férulas en diferentes momentos del tratamiento y después se fabrican todas las férulas correspondientes. En momentos predeterminados, el paciente cambia de férula.

Ventajosamente, el tratamiento por medio de férulas es poco restrictivo para el paciente. En particular, el número de citas con el ortodoncista es limitado. Además, el dolor es menor que con un arco de ortodoncia metálico fijado a los dientes.

Por lo tanto, el mercado de las férulas de ortodoncia está en crecimiento.

El paciente se desplaza periódicamente al ortodoncista para un control visual, en particular para verificar si el desplazamiento de los dientes se ajusta a las expectativas y si la férula que lleva el paciente sigue siendo adecuada para el tratamiento.

Si el ortodoncista diagnostica que el tratamiento no es adecuado, lleva a cabo una nueva impresión de los dientes o, de forma equivalente, un nuevo escaneo tridimensional de los dientes y después solicita una nueva serie de férulas configuradas en consecuencia. Se considera que, de media, el número de férulas finalmente fabricadas es de aproximadamente 45, en lugar de los 20 férulas convencionalmente previstas al inicio del tratamiento.

La necesidad de desplazarse al ortodoncista supone una limitación para el paciente. La confianza del paciente en su ortodoncista también puede verse dañada. La falta de adaptación puede resultar antiestética. Finalmente, esto resulta en un coste adicional.

Por lo tanto, se debe limitar el número de visitas de revisión al ortodoncista.

Es necesario encontrar soluciones que responda a estos problemas.

Se describe un procedimiento de evaluación de la forma de una férula de ortodoncia, incluyendo dicho procedimiento las siguientes etapas:

a") adquisición de al menos una imagen que representa al menos parcialmente la férula en una posición de servicio en la que la lleva un paciente, llamada "imagen de análisis";

b") análisis de la imagen de análisis por medio de un dispositivo de aprendizaje profundo, preferiblemente una red neuronal, entrenado, según un procedimiento de entrenamiento según la invención, por medio de una base de aprendizaje, para determinar un valor para al menos un atributo de diente de una “zona de diente de análisis” de la imagen de análisis, siendo el atributo de diente relativo a una separación entre el diente representado por la zona de diente de análisis y la férula representada en la imagen de análisis, y/o para un atributo de imagen de la imagen de análisis, siendo el atributo de imagen relativo a una separación entre al menos un diente representado en la imagen de análisis y la férula representada en dicha imagen de análisis;

c") preferiblemente, evaluación de la adecuación de la férula en función del valor de dicho atributo de diente o de imagen;

d") preferiblemente, emisión de un mensaje de información en función de dicha evaluación.

Como se verá con más detalle en la continuación de la descripción, un llamado procedimiento de evaluación facilita considerablemente la evaluación de la buena adecuación de la férula al tratamiento, al tiempo que hace que esta evaluación sea particularmente fiable. En particular, el procedimiento se puede implementar a partir de simples fotografías o películas, tomadas sin precauciones especiales, por ejemplo por parte del paciente. Por lo tanto, el número de citas con el ortodoncista puede ser limitado.

Preferiblemente, en la etapa b"), se identifican todas las dichas zonas de diente de análisis, y se determina el valor de dicho atributo de diente se determina para cada zona de diente de análisis, y, en la etapa c"), se determina la adecuación de la férula en función de dichos valores de atributo de diente.

Preferiblemente, dicho atributo de diente se elige del grupo formado por una separación máxima a lo largo del borde libre del diente, una separación media a lo largo del borde libre del diente, y dicho atributo de imagen se elige del grupo formado por una separación máxima a lo largo de todos los dientes representados, una separación media a lo largo de los bordes libres de todos los dientes representados, una aceptabilidad global de la separación de los dientes representados.

El atributo de diente relativo a una separación puede ser en particular la existencia de una separación, pudiendo este atributo tomar los valores de atributo de diente "sí" o "no"; o un valor que mide el alcance de la separación, por ejemplo una separación máxima observada o una evaluación relativa a una escala.

En la etapa b") se implementa un llamado procedimiento de análisis detallado, siendo un atributo de diente de cada zona de diente histórica de cada imagen histórica de la base de aprendizaje relativo a una separación entre el diente representado por la zona de diente histórica y una férula llevada por dicho diente y representada en dicha imagen histórica.

Preferiblemente, la etapa b") incluye las siguientes etapas:

b"1) preferiblemente antes de la etapa a"), creación de una base de aprendizaje que incluye más de 1.000, preferiblemente más de 5.000, preferiblemente más de 10.000 imágenes de arcadas dentales, o “imágenes históricas”, representando cada imagen histórica una férula llevada por un paciente "histórico" y que incluye una o más zonas, cada una de las cuales representa un diente, o "zonas de dientes históricas", cada una de las cuales, para al menos un atributo de diente relativo a una separación entre el diente representado por la zona de diente histórica considerada, y la férula representada, se asigna un valor de atributo de diente; b"2) entrenamiento de un dispositivo de aprendizaje profundo, preferiblemente una red neuronal, por medio de la base de aprendizaje;

b"3) envío de la imagen de análisis al dispositivo de aprendizaje profundo para que el dispositivo de aprendizaje profundo determine al menos una probabilidad relativa a

- la presencia, en una ubicación de dicha imagen de análisis, de una zona de diente de análisis, y

- el valor de atributo de diente del diente representado en dicha zona de diente de análisis;

b"4) determinación, en función de dicha probabilidad, de la presencia de un espaciamiento entre el canal y el diente representado por dicha zona del diente de análisis, y/o de una amplitud de dicho espaciamiento.

Las etapas b"1) a b"4) pueden incluir una o más de las características posiblemente opcionales de las etapas 1) a 4) descritas anteriormente, respectivamente.

El procedimiento se describe ahora cuando se lleva a cabo un análisis detallado en la etapa b").

Antes de la etapa a"), se debe enriquecer la base de aprendizaje, preferiblemente siguiendo un procedimiento de enriquecimiento de un procedimiento de entrenamiento según la invención, para contener imágenes históricas cuya descripción especifica, para cada una de las zonas de diente históricas, un valor para el atributo de diente relativo a la separación.

Esta información se puede introducir manualmente. Por ejemplo, se puede presentar a un operador, preferiblemente a un ortodoncista, una imagen que represente una o más áreas de dientes llamadas "históricas", y solicitarle que identifique estas zonas de diente históricas e indique, para cada zona de diente histórica, si existe o no una separación y/o evaluar la amplitud de esta separación.

Una imagen histórica puede ser una fotografía que represente una férula llevada por un paciente histórico. Alternativamente, una imagen histórica puede ser el resultado del procesamiento de una imagen que representa una arcada dental desnuda (es decir, sin férula) y de una imagen que representa la misma arcada que lleva la férula. La imagen que representa la arcada desnuda puede ser en particular una vista de un modelo de la arcada deformado para obtener una concordancia máxima con la imagen que representa la arcada que lleva la férula. Tal tratamiento puede resultar particularmente útil para revelar mejor el contorno de los dientes y de la férula cuando los dientes apenas son visibles a través de la férula.

En la etapa a"), la adquisición de la imagen de análisis se puede llevar a cabo como la adquisición de las imágenes actualizadas en la etapa B) descrita anteriormente.

Preferiblemente, se envía al paciente al menos un recordatorio que informa al paciente de la necesidad de crear una imagen de análisis. Este recordatorio puede realizarse en papel o, preferiblemente, en formato electrónico, por ejemplo en forma de correo electrónico, de una alerta automática de una aplicación móvil especializada o de un SMS. Tal recordatorio puede ser enviado por la consulta o el laboratorio de ortodoncia o por el dentista o por la aplicación móvil especializada del paciente, por ejemplo.

La etapa a") es realizada en el momento en que se desea evaluar la forma de una férula, por ejemplo más de 1 semana después del inicio del tratamiento con la férula.

La imagen de análisis es una imagen que representa la férula que llevan los dientes del paciente.

En la etapa b") se analiza la imagen de análisis siguiendo un llamado procedimiento de análisis detallado.

El dispositivo de aprendizaje profundo ha sido entrenado, según la invención, por medio de una base de aprendizaje que contiene imágenes históricas cuya descripción especifica, para al menos una, preferiblemente cada zona de diente histórica, un valor para un atributo de diente relativo a una separación entre los dientes representada por la zona de diente histórica y la férula llevada por dicho diente y representada en dicha imagen histórica.

Por lo tanto, el valor de este atributo de diente proporciona información relativa a la forma de la férula relativa a la forma de los dientes del paciente.

El valor para este atributo de diente puede ser una medida de la separación, por ejemplo una medida de la separación máxima o de la separación media para el diente representado por la zona de diente histórica.

Por lo tanto, el dispositivo de aprendizaje profundo es capaz de analizar la imagen de análisis para determinar, preferiblemente para cada una de las "zonas de diente de análisis", la existencia, o incluso la importancia, de una separación de la férula del diente representado en la zona de diente de análisis.

En la etapa c"), se evalúa, en función de los resultados de la etapa anterior, la adecuación de la férula. Por ejemplo, se busca si la separación de la férula con al menos un diente que supera un umbral de aceptabilidad y, en este caso, se decide la sustitución de la férula por una férula más adecuada.

La adecuación de la férula se puede evaluar en el marco de un tratamiento de ortodoncia (separación compatible o no con el tratamiento de ortodoncia), pero también en el marco de un tratamiento no terapéutico, en particular un tratamiento estético. De hecho, las férulas pueden utilizarse para desplazar los dientes con fines puramente estéticos, sin que este desplazamiento modifique el estado de salud del paciente. La adecuación de la férula también puede evaluarse en el marco de un programa de búsqueda sobre la eficacia de la férula, por ejemplo para evaluar un nuevo material para la férula, en un ser humano u otro animal.

En la etapa d") se emite información relativa a la evaluación llevada a cabo en la etapa anterior, en particular con destino al paciente y/o al ortodoncista.

El ortodoncista puede entonces utilizar esta información, posiblemente en combinación con informaciones complementarias, por ejemplo la edad del paciente o el tiempo durante el cual lleva la férula, para establecer un diagnóstico y, si es necesario, decidir un tratamiento adecuado.

Como queda claro ahora, un llamado procedimiento de evaluación de la forma de una férula de ortodoncia permite determinar, a partir de simples fotografías o de una simple película, si la férula se ha desprendido de manera anormal o incluso si se ha llevado a cabo un análisis detallado en la etapa b"), para determinar las regiones en las que la férula se ha separado de los dientes y evaluar la amplitud de esta separación.

También se describe un procedimiento de adaptación de un tratamiento de ortodoncia, procedimiento en el cual se implementa un llamado procedimiento de evaluación de la forma de una férula de ortodoncia y después en función del resultado de dicha evaluación se fabrica una nueva férula y/o o se aconseja al paciente, por ejemplo, para que mejore las condiciones de utilización de su férula de ortodoncia, en particular el posicionamiento y/o las franjas horarias de uso y/o el mantenimiento de su férula de ortodoncia, para optimizar el tratamiento.

La utilización de férulas no se limita a los tratamientos terapéuticos. En particular, se puede implementar un procedimiento de evaluación para evaluar una férula utilizada exclusivamente con fines estéticos.

El procedimiento también se puede utilizar para evaluar otras piezas o aparatos dentales, en particular los de ortodoncia.

Programa informático

Un procedimiento según la invención se puede implementar en un dispositivo que incluye:

- un programa informático, y en particular una aplicación especializada para teléfonos móviles, que comprende instrucciones de código de programa para la ejecución de uno o más etapas de un procedimiento cualquiera según la invención, cuando dicho programa es ejecutado por un ordenador,

- un soporte informático en el que se graba tal programa, por ejemplo una memoria o un CD-ROM.

Por supuesto, la invención no se limita a los modos de realización descritos y representados anteriormente.

En particular, el paciente no se limita a un ser humano. Un procedimiento según la invención se puede utilizar para otro animal.

El paciente puede estar vivo o muerto. Preferiblemente esté vivo.

Los procedimientos según la invención se pueden implementar en el marco de un tratamiento de ortodoncia, pero también fuera de cualquier tratamiento de ortodoncia, e incluso fuera de cualquier tratamiento terapéutico.

Claims

REIVINDICACIONES

1. Procedimiento de entrenamiento de una red neuronal para determinar al menos un valor de atributo de diente relativo a un diente representado en una imagen de análisis, incluyendo dicho procedimiento un enriquecimiento de una base de aprendizaje para adquirir una pluralidad de imágenes históricas y después la utilización de dicha base de aprendizaje para entrenar dicha red neuronal,

estando caracterizado dicho procedimiento de enriquecimiento por que incluye las siguientes etapas:

A) en un momento denominado momento "actualizado", realización de un modelo tridimensional digital de una arcada dental de un paciente, o "modelo de referencia actualizado", y segmentación del modelo de referencia actualizado para realizar, para cada diente, un modelo tridimensional digital de diente, o "modelo de diente", y, para al menos un atributo de diente, la asignación de un valor de atributo de diente a cada modelo de diente;

B) adquisición de al menos una imagen de dicha arcada, o "imagen actualizada", en condiciones de adquisición reales;

C) para cada imagen actualizada, búsqueda de condiciones de adquisición virtuales adecuadas para una adquisición de una imagen del modelo de referencia actualizado, llamada "imagen de referencia", que presente una concordancia máxima con la imagen actualizada en dichas condiciones de adquisición virtuales, y adquisición de dicha imagen de referencia;

D) identificación, en la imagen de referencia, de al menos una zona que representa un modelo de diente, o "zona de diente de referencia" y, mediante comparación de la imagen actualizada y de la imagen de referencia, determinación, en la imagen actualizada, de una zona que representa dicho modelo de diente, o "zona de diente actualizada";

E) asignación, a dicha zona de diente actualizada, del o de los valores de atributo de diente de dicho modelo de diente;

F) adición de la imagen actualizada enriquecida con una descripción de dicha zona de diente actualizada y de sus uno o más valores de atributo de diente, siendo denominada dicha imagen actualizada enriquecida "imagen histórica", en la base de aprendizaje.

2. Procedimiento según la reivindicación inmediatamente anterior, en el que dicho atributo de diente se elige entre un número de diente, un tipo de diente, un parámetro de forma del diente, un parámetro de apariencia del diente, un parámetro relativo al estado del diente, una edad del paciente, o una combinación de estos atributos.

3. Procedimiento según cualquiera de las reivindicaciones anteriores, en el que se procesa cada imagen actualizada para realizar al menos un mapa actualizado que representa, al menos parcialmente, una información discriminatoria y, en la etapa C), la búsqueda de dicha imagen actualizada incluye las siguientes etapas:

C1) determinación de las condiciones de adquisición virtuales que se van a probar;

C2) producción de una imagen de referencia del modelo de referencia actualizado en dichas condiciones de adquisición virtuales que se van a probar;

C4) comparación de los mapas actualizado y de referencia para determinar un valor para una función de evaluación, dependiendo dicho valor para la función de evaluación de las diferencias entre dichos mapas actualizado y de referencia y correspondiendo a una decisión de continuar o detener la búsqueda de condiciones de adquisición virtuales que se aproximan a dichas condiciones de adquisición reales con mayor exactitud que dichas condiciones de adquisición virtuales que se van a probar determinadas en la última instancia de la etapa C1);

C5) si dicho valor para la función de evaluación corresponde a una decisión de continuar dicha búsqueda, modificación de las condiciones de adquisición virtuales que se van a probar y después repetición de la etapa C2).

4. Procedimiento según la reivindicación inmediatamente anterior, en el que la información discriminatoria es información de contorno.

5. Procedimiento según cualquiera de las dos reivindicaciones inmediatamente anteriores, en el que dicha búsqueda de las condiciones de adquisición virtuales en la etapa C) se lleva a cabo utilizando un método metaheurístico, preferiblemente evolutivo, preferiblemente un algoritmo de recocido simulado.

6. Procedimiento según cualquiera de las reivindicaciones anteriores, en el que, en la etapa A), el modelo de referencia actualizado se crea con un escáner 3D.

7. Procedimiento según cualquiera de las reivindicaciones anteriores, en el que, en la etapa B), la adquisición de la imagen actualizada se realiza con un aparato de adquisición de imágenes elegido entre un teléfono móvil, una cámara conectada, un reloj inteligente, una tableta o un ordenador personal, de sobremesa o portátil, que incluye un sistema de adquisición de imágenes.

8. Procedimiento según cualquiera de las reivindicaciones anteriores, en el que la etapa B) se realiza menos de 6 meses antes o después de la etapa A).