프로세서를 포함하는 컴퓨팅 장치에 의해 수행되는, 파노라마 방사선(Panoramic X-ray, PX) 이미지로부터의 3차원 치아 재구성 방법에 있어서,피검자의 PX 이미지를 획득하는 단계;상기 PX 이미지의 각 치아를 분할하는 단계;조건 벡터(condition vector)를 생성하는 단계; 및사전학습된 내포 함수 신경망(Neural Implicit Function) 기반의 재구성 모델을 이용하여, 상기 조건 벡터로부터 3차원 이미지를 예측하는 단계를 포함하고,상기 조건 벡터는 분할된 치아에 대응하는 치아 패치의 인코딩 값과 치아 번호의 임베딩을 더함으로써 생성되고,상기 3차원 이미지를 예측하는 단계는, 미리 정해진 공간 내에서 임의로 샘플링된 복수의 점들에 기초하여 차원이 증가된 특징 벡터(feature vector)를 생성하는,3차원 치아 재구성 방법.

제1항에 있어서,상기 분할하는 단계는 UNet++을 이용하여 각 치아를 분할하는,3차원 치아 재구성 방법.

삭제

제1항에 있어서,상기 3차원 이미지를 예측하는 단계는, 상기 특징 벡터를 완전 연결 레이어(Fully Connected Layer)가 후속하는 적어도 하나의 컨볼루션 레이어에 입력함으로써, 상기 복수의 점들 각각이 3차원 형상에 점유되는지 여부를 예측하는,3차원 치아 재구성 방법.

제4항에 있어서,상기 적어도 하나의 컨볼루션 레이어는 조건부 활성 레이어를 더 포함하고,상기 조건부 활성 레이어는 입력되는 특징 벡터와 활성 벡터(excitation vector) 간의 요소간 곱을 수행하여 출력하고,상기 활성 벡터(e)는 수학식에 의해 산출되고,상기 수학식은 이고,상기 c는 상기 조건 벡터이고, 상기 W는 가중치 행렬(weight matrix)이고, σ는 게이트 함수(gating function)이고, α는 미리 정해진 값을 갖는 하이퍼파라미터인,3차원 치아 재구성 방법.