DEEP LEARNING FOR GENERATING INTERMEDIATE ORTHODONTIC ALIGNER STAGES

Methods for generating intermediate stages for orthodontic aligners using machine learning or deep learning techniques. The method receives a malocclusion of teeth and a planned setup position of the teeth. The malocclusion can be represented by translations and rotations, or by digital 3D models. The method generates intermediate stages for aligners, between the malocclusion and the planned setup position, using one or more deep learning methods. The intermediate stages can be used to generate setups that are output in a format, such as digital 3D models, suitable for use in manufacturing the corresponding aligners. L'invention concerne des procédés de génération d'étages intermédiaires pour des aligneurs orthodontiques à l'aide de techniques d'apprentissage machine ou d'apprentissage profond. Le procédé reçoit une malocclusion de dents et une position de configuration planifiée des dents. La malocclusion peut être représentée par des translations et des rotations, ou par des modèles 3D numériques. Le procédé génère des étapes intermédiaires pour des aligneurs, entre la malocclusion et la position de configuration planifiée, à l'aide d'un ou de plusieurs procédés d'apprentissage profond. Les étapes intermédiaires peuvent être utilisées pour générer des configurations qui sont délivrées en sortie dans un format, tel que des modèles 3D numériques 0, appropriés pour une utilisation dans la fabrication des aligneurs correspondants.