【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】用于口内扫描仪的智能扫描
[0001]本公开的实施例涉及牙科领域，并且特别涉及使用机器学习和/或其它技术来使执行口内扫描的过程自动化。
技术介绍
[0002]对于修复性牙科工作，可以使用口内扫描仪生成患者牙弓上的准备牙齿和/或周围牙齿的一个或多个口内扫描。随后，这些口内扫描被用于生成包括准备牙齿和周围牙齿的牙齿点位的虚拟三维(3D)模型。例如，可以生成患者牙弓的虚拟3D模型。随后，虚拟3D模型可以被发送到实验室。类似地，对于正畸牙科工作，生成一个或多个牙弓的口内扫描，这些扫描用于生成所述一个或多个牙弓的虚拟3D模型并用于生成治疗计划。
[0003]口内扫描过程涉及显著的用户输入，其中口内扫描仪的用户手动输入患者信息，手动选择待扫描的患者，手动选择待扫描的牙弓的一段，手动指示扫描是否成功，手动输入指令以在口内扫描的阶段或模式之间过渡，手动选择处方细节，手动选择要发送数据的实验室等。在口内扫描之前、期间和之后，用户需要操作屏幕上和口内扫描仪上的不同选择和按钮。例如，在扫描之前，用户需要填写各种处方(Rx)选择。在扫描期间，用户需要按下按钮以开始和停止扫描，在修复性治疗中需要标记需要重新扫描的区域，并且当扫描已结束时，用户需要按下按钮以开始后处理。
技术实现思路
[0004]在本公开的第一方面中，一种方法包括：接收患者口腔的一个或多个第一口内扫描；基于一个或多个第一口内扫描的处理，自动确定与一个或多个第一口内扫描相关联的第一扫描角色，其中，第一扫描角色是上牙弓角色、下牙弓角色或咬合角色中的第一个；以...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种方法，包括：接收患者口腔的一个或多个第一口内扫描；基于所述一个或多个第一口内扫描的处理，自动确定与所述一个或多个第一口内扫描相关联的第一扫描角色，其中，所述第一扫描角色是上牙弓角色、下牙弓角色或咬合角色中的第一个；以及确定与所述第一扫描角色相关联的第一三维表面。2.根据权利要求1所述的方法，还包括：接收所述患者口腔的一个或多个第二口内扫描，而不接收所述一个或多个第二口内扫描与第二扫描角色相关联的指示；基于所述一个或多个第二口内扫描的处理，自动确定与所述一个或多个第二口内扫描相关联的第二扫描角色，其中，所述第二扫描角色是所述上牙弓角色、所述下牙弓角色或所述咬合角色中的第二个；以及确定与所述第二扫描角色相关联的第二三维表面。3.根据权利要求1所述的方法，其中，处理所述第一扫描角色包括：将所述一个或多个第一口内扫描输入到机器学习模型中，所述机器学习模型已经被训练以将口内扫描分类为与上牙弓角色、下牙弓角色或咬合角色相关联，其中，所述机器学习模型输出所述第一扫描角色。4.一种方法，包括：接收患者口腔的一个或多个第一口内扫描；确定所述一个或多个第一口内扫描描绘患者的第一牙弓；确定所述患者的第一牙弓的第一身份；以及使用所述一个或多个第一口内扫描来确定所述第一牙弓的第一三维表面。5.根据权利要求4所述的方法，还包括：接收用户输入，所述用户输入指示所述一个或多个第一口内扫描描绘患者的第二牙弓，所述第二牙弓具有第二身份；确定所述用户输入不正确；以及输出所述一个或多个第一口内扫描描绘了具有所述第一身份的所述第一牙弓而不是具有所述第二身份的所述第二牙弓的通知。6.根据权利要求4所述的方法，还包括：确定所述第一牙弓的所述第一三维表面完成；以及响应于确定所述第一牙弓完成，自动生成所述第一牙弓的第一三维模型。7.根据权利要求4所述的方法，其中，接收所述患者口腔的所述一个或多个第一口内扫描而不首先接收所述第一牙弓的身份的指示或新的牙弓正被扫描的指示。8.根据权利要求4所述的方法，其中，确定所述一个或多个第一口内扫描描绘患者的所述第一牙弓以及确定患者的所述第一牙弓的所述第一身份包括：将所述一个或多个第一口内扫描输入到机器学习模型中，所述机器学习模型已经被训练以将口内扫描分类为描绘上牙弓、下牙弓或咬合，其中，所述机器学习模型输出指示所述第一牙弓的所述第一身份的第一分类。9.根据权利要求8所述的方法，其中，所述一个或多个第一口内扫描包括多个口内扫
描，并且其中，确定所述一个或多个第一口内扫描描绘患者的所述第一牙弓以及确定患者的所述第一牙弓的所述第一身份包括：将所述多个口内扫描中的每一个口内扫描输入到所述机器学习模型中，其中，所述机器学习模型输出多个分类，所述多个分类中的每一个分类与所述多个口内扫描中的一个口内扫描相关联；以及确定由所述机器学习模型输出的大部分分类指示所述第一牙弓的所述第一身份。10.根据权利要求9所述的方法，其中，对于所述第一三维表面或所述一个或多个第一口内扫描中的口内扫描中的至少一个：在所述第一三维表面或所述口内扫描中的至少第一阈值数量的点描绘舌头的情况下，检测下牙弓；在所述第一三维表面或所述口内扫描中的至少第二阈值数量的点描绘上颚的情况下，检测上牙弓；以及在所述第一三维表面或所述口内扫描中的至少第三阈值数量的点描绘来自所述下牙弓的牙齿并且所述第一三维表面或所述口内扫描中的至少第三阈值数量的点描绘所述上牙弓的情况下，检测咬合。11.根据权利要求9所述的方法，其中，所述一个或多个第一口内扫描包括多个口内扫描，并且其中，确定所述一个或多个第一口内扫描描绘患者的所述第一牙弓以及确定患者的所述第一牙弓的所述第一身份包括：将所述多个口内扫描中的每一个口内扫描输入到所述机器学习模型中，其中，所述机器学习模型输出多个分类，所述多个分类中的每一个分类与所述多个口内扫描中的一个口内扫描相关联；以及确定由所述机器学习模型输出的所述多个分类的移动平均值，其中，所述移动平均值指示所述第一牙弓的所述第一身份。12.根据权利要求9所述的方法，其中，所述一个或多个第一口内扫描包括按先后顺序接收的多个口内扫描，其中，所述一个或多个第一口内扫描按所述先后顺序被输入到所述机器学习模型中，并且其中，所述机器学习模型是递归神经网络。13.根据权利要求9所述的方法，其中，对于所述一个或多个第一口内扫描中的每一个口内扫描，所述机器学习模型输出置信值，所述方法还包括：对于所述一个或多个第一口内扫描中的每一个口内扫描，确定与针对所述口内扫描的所述机器学习模型的输出相关联的所述置信值是否低于置信阈值；以及丢弃具有低于所述置信阈值的置信值的所述机器学习模型的输出。14.根据权利要求9所述的方法，其中，当接收到所述一个或多个第一口内扫描并且在所述第一牙弓的口内扫描完成之前，将所述一个或多个第一口内扫描输入到所述机器学习模型中，所述方法还包括：通过将所述第一牙弓的所述第一三维表面的至少一部分投影到平面上，生成所述第一牙弓的高度图；以及使用所述机器学习模型或已经被训练以将高度图分类为描绘上牙弓、下牙弓或咬合的替代机器学习模型来处理来自所述高度图的数据，其中，所述机器学习模型或所述替代机器学习模型输出第二分类，所述第二分类与所述第一分类相比，以更高水平的精度指示所
述第一牙弓的所述第一身份。15.根据权利要求4所述的方法，还包括：接收描绘上牙弓与下牙弓之间的第一咬合关系的第二口内扫描，所述第二口内扫描已在第一时间生成；接收描绘所述上牙弓与所述下牙弓之间的第二咬合关系的第三口内扫描，所述第三口内扫描已在第二时间生成；确定所述第一咬合关系与所述第二咬合关系之间的第一差异；确定所述第一时间与所述第二时间之间的第二差异；以及至少部分地基于所述第一差异和所述第二差异来确定所述第二口内扫描和所述第三口内扫描描绘患者的相同咬合还是描绘患者的不同咬合。16.根据权利要求4所述的方法，其中，确定所述一个或多个第一口内扫描描绘患者的所述第一牙弓以及确定患者的所述第一牙弓的所述第一身份包括：确定所述第一三维表面或所述一个或多个第一口内扫描中的一些口内扫描中的至少一个是否包括舌头或上颚的表示；以及响应于确定所述第一三维表面或所述一个或多个第一口内扫描中的一些口内扫描中的至少一个包括舌头的表示，确定患者的所述第一牙弓的所述第一身份是针对下颌；或者响应于确定所述第一三维表面或所述一个或多个第一口内扫描中的一些口内扫描中的至少一个包括上颚的表示，确定患者的所述第一牙弓的所述第一身份是针对上颌。17.根据权利要求4所述的方法，其中，确定所述一个或多个第一口内扫描描绘患者的所述第一牙弓以及确定患者的所述第一牙弓的所述第一身份包括：确定在口内扫描仪被插入到患者口腔中之前生成的所述一个或多个第一口内扫描中的至少一个口内扫描是描绘鼻子还是下巴；以及响应于确定所述一个或多个第一口内扫描中的至少一个口内扫描包括下巴的表示，确定患者的所述第一牙弓的所述第一身份是针对下牙弓；或者响应于确定所述一个或多个第一口内扫描中的至少一个口内扫描包括鼻子的表示，确定患者的所述第一牙弓的所述第一身份是针对上牙弓。18.根据权利要求17所述的方法，还包括：基于来自生成所述一个或多个第一口内扫描的口内扫描仪的惯性测量单元的数据，在生成所述一个或多个第一口内扫描之后，检测所述口内扫描仪围绕所述口内扫描仪的纵轴线旋转；在所述口内扫描仪围绕所述纵轴线旋转之后，接收所述患者口腔的一个或多个第二口内扫描；在所述第一牙弓的所述第一身份是所述上牙弓的情况下，确定所述一个或多个第二口内扫描描绘所述下牙弓；以及在所述第一牙弓的所述第一身份是所述下牙弓的情况下，确定所述一个或多个第二口内扫描描绘所述上牙弓。19.根据权利要求4所述的方法，其中，确定所述一个或多个第一口内扫描描绘患者的所述第一牙弓以及确定患者的所述第一牙弓的所述第一身份包括：生成所述第一牙弓的图像，所述图像包括高度图；以及
使用已经被训练以将牙弓的图像分类为描绘上牙弓、下牙弓或咬合的机器学习模型来处理来自所述图像的数据，其中，所述机器学习模型输出指示所述第一牙弓的所述第一身份的分类。20.根据权利要求19所述的方法，其中，在确定所述第一牙弓的所述第一身份之前生成所述第一三维表面，并且其中，通过将所述第一牙弓的所述第一三维表面的至少一部分投影到二维表面上来生成所述第一牙弓的所述图像。21.根据权利要求4所述的方法，还包括：将所述一个或多个第一口内扫描标记为属于所述第一牙弓的第一段；接收所述患者口腔的一个或多个第二口内扫描；确定所述一个或多个第二口内扫描描绘具有所述第一身份的患者的所述第一牙弓；以及将所述一个或多个第二口内扫描标记为属于所述第一牙弓的第二段。22.根据权利要求4所述的方法，还包括：确定所述一个或多个第一口内扫描是描绘所述第一牙弓的舌视图、颊视图还是咬合视图。23.一种计算机可读介质包括指令，所述指令在由处理装置执行时使所述处理装置执行根据权利要求1至22中任一项所述的方法。24.一种系统，包括：口内扫描仪，用于生成一个或多个口内扫描；和计算装置，经由有线或无线连接连接到口内扫描，所述计算装置用于执行根据权利要求1至22中任一项所述的方法。25.一种方法，包括：接收患者口腔的一个或多个第一口内扫描；处理所述一个或多个第一口内扫描；基于所述一个或多个第一口内扫描的处理，确定在所述一个或多个第一口内扫描中描绘的上牙弓或下牙弓中的第一个；使用所述一个或多个第一口内扫描自动生成所述上牙弓或所述下牙弓中的第一个的第一三维表面；接收所述患者口腔的一个或多个第二口内扫描；处理所述一个或多个第二口内扫描；基于所述一个或多个第二口内扫描的处理，确定在所述一个或多个第二口内扫描中描绘的所述上牙弓或所述下牙弓中的第二个；以及使用所述一个或多个第二口内扫描自动生成所述上牙弓或所述下牙弓中的第二个的第二三维表面。26.根据权利要求25所述的方法，还包括：接收所述患者口腔的一个或多个第三口内扫描；处理所述一个或多个第三口内扫描；以及基于所述一个或多个第三口内扫描的处理，确定在所述一个或多个第三口内扫描中描绘了患者的咬合。
27.根据权利要求25所述的方法，其中，当接收到所述一个或多个第一口内扫描时，生成所述第一三维表面，所述方法还包括：自动确定用户已经从扫描所述上牙弓或所述下牙弓中的第一个过渡到扫描所述上牙弓或所述下牙弓中的第二个；以及响应于确定所述一个或多个第二口内扫描描绘所述上牙弓或所述下牙弓中的第二个，从所述第一三维表面的生成切换到所述第二三维表面的生成。28.一种计算机可读介质，包括指令，所述指令在由处理装置执行时使所述处理装置执行根据权利要求25至27中任一项所述的方法。29.一种系统，包括：口内扫描仪，用于生成一个或多个第一口内扫描和一个或多个第二口内扫描；和计算装置，经由有线或无线连接连接到口内扫描，所述计算装置用于执行根据权利要求25至27中任一项所述的方法。30.一种方法，包括：接收牙弓的多个第一口内扫描；基于所述多个第一口内扫描的处理，自动确定所述多个第一口内扫描描绘修复性牙科对象；确定将用于由所述多个第一口内扫描生成的所述牙弓的三维模型的第一部分的第一分辨率；接收所述牙弓的多个第二口内扫描；基于所述多个第二口内扫描的处理，自动确定所述多个第二口内扫描未能描绘修复性牙科对象；确定将用于由所述多个第二口内扫描生成的所述牙弓的三维模型的第二部分的第二分辨率；以及生成具有所述第一部分和所述第二部分的所述牙弓的三维模型，其中，所述第一部分包括所述修复性牙科对象的描绘并且由所述多个第一口内扫描生成并具有所述第一分辨率，并且其中，所述第二部分由所述多个第二口内扫描生成并具有所述第二分辨率，其中，所述第一分辨率大于所述第二分辨率。31.根据权利要求30所述的方法，其中，所述三维模型包括单个可变分辨率三维表面，其中，所述单个可变分辨率三维表面的第一部分具有所述第一分辨率，并且所述可变分辨率三维表面的第二部分具有所述第二分辨率。32.根据权利要求30所述的方法，还包括：基于所述牙弓的不间断连续扫描来接收所述多个第一口内扫描和所述多个第二口内扫描，其中，未接收到指示从所述牙弓的扫描到所述修复性牙科对象的扫描的过渡或指示从所述修复性牙科对象的扫描到所述牙弓的扫描的过渡的用户输入。33.根据权利要求30所述的方法，其中，基于所述多个第一口内扫描的处理，自动确定所述多个第一口内扫描描绘修复性牙科对象包括：使用已经被训练以识别修复性牙科对象的经训练的机器学习模型来处理来自所述多个第一口内扫描的数据，其中，对于每一个口内扫描，所述经训练的机器学习模型生成将所述口内扫描分类为包含修复性牙科对象或不包含修复性牙科对象的输出。
34.根据权利要求33所述的方法，其中，对于每一个口内扫描，所述经训练的机器学习模型输出示意图，所述示意图针对所述口内扫描中的每一个像素包括关于所述像素是否描绘修复性牙科对象的指示。35.根据权利要求30所述的方法，还包括：确定所述第二部分的第一区域，所述第一区域描绘牙齿到牙龈的边界或牙齿到牙齿的边界；确定所述第二部分的第二区域，所述第二区域未能描绘牙齿到牙龈的边界或牙齿到牙齿的边界；以及更新所述三维模型以使所述第二区域的所述第二部分具有低于所述第二分辨率的第三分辨率。36.根据权利要求30所述的方法，还包括：基于所述多个第一口内扫描的处理，自动确定所述多个第一口内扫描是描绘上牙弓、下牙弓还是咬合；以及基于所述多个第二口内扫描的处理，自动确定所述多个第二口内扫描是描绘所述上牙弓、所述下牙弓还是所述咬合。37.一种计算机可读介质，包括指令，所述指令在由处理装置执行时使所述处理装置执行根据权利要求30至36中任一项所述的方法。38.一种系统，包括：口内扫描仪，用于生成多个第一口内扫描和多个第二口内扫描；和计算装置，经由有线或无线连接连接到口内扫描，所述计算装置用于执行根据权利要求30至36中任一项所述的方法。39.一种方法，包括：接收患者口腔的一个或多个口内扫描；使用已经被训练以对口内扫描中表示的牙齿点位进行分类的经训练的机器学习模型来处理包括来自所述一个或多个口内扫描的数据的输入，其中，所述经训练的机器学习模型生成包括一个或多个牙科分类的输出，所述一个或多个牙科分类包括关于所述一个或多个口内扫描是否包括一种或多种类型的修复性牙科对象的描绘的指示；基于由所述经训练的机器学习模型输出的牙科分类，确定所述一个或多个口内扫描描绘修复性牙科对象；以及使用所述一个或多个口内扫描的至少部分口内扫描来确定所述修复性牙科对象的三维表面。40.根据权利要求39所述的方法，其中，所述经训练的机器学习模型输出示意图，所述示意图针对口内扫描中的每一个像素，包括关于所述像素是否描绘修复性牙科对象的指示。41.根据权利要求40所述的方法，其中，所述一种或多种类型的修复性牙科对象包括准备物、扫描体和牙科植入物，并且其中，所述一个或多个牙科分类包括准备物分类、扫描体分类和牙科植入物分类。42.根据权利要求41所述的方法，其中，所述经训练的机器学习模型输出概率图，所述概率图针对口内扫描中的每一个像素包括所述像素描绘所述准备物的第一概率、所述像素
描绘所述扫描体的第二概率或所述像素描绘所述牙科植入物的第三概率中的至少一个。43.根据权利要求42所述的方法，其中，所述概率图针对所述一个或多个口内扫描中的每一个像素，还包括所述像素属于表示牙龈的牙科分类的概率、所述像素属于表示牙齿的附件的牙科分类的概率、所述像素属于表示牙齿上的托槽的牙科分类的概率或所述像素属于表示多余材料的牙科分类的概率中的至少一个，所述多余材料包括除了牙齿、牙龈、扫描体或牙科植入物以外的材料。44.根据权利要求41所述的方法，其中，所述经训练的机器学习模型能够在多种不同类型的扫描体之间进行区分，并且其中，针对所述多种不同类型的扫描体中的每种类型的扫描体，所述经训练的机器学习模型的输出包括所述一个或多个口内扫描包括所述类型的扫描体的描绘的概率。45.根据权利要求39所述的方法，其中，在接收到所述一个或多个口内扫描时，在口内扫描会话期间处理所述一个或多个口内扫描，并且同时生成额外的口内扫描。46.根据权利要求39所述的方法，其中，所述经训练的机器学习模型将所述一个或多个口内扫描分成多个区域，并且其中，对于每个区域，所述输出包括关于所述区域是否包含修复性牙科对象的描绘的指示。47.根据权利要求39所述的方法，还包括：确定所述一个或多个口内扫描的中心区域，其中，来自所述一个或多个口内扫描的数据包括来自所述中心区域的数据并且排除所述中心区域之外的数据。48.根据权利要求39所述的方法，还包括：接收所述患者口腔的一个或多个彩色图像，其中，所述一个或多个彩色图像与所述一个或多个口内扫描中的口内扫描相关联，并且由口内扫描仪以与所述口内扫描大致相同的位置和方向进行拍摄；以及生成针对所述经训练的机器学习模型的输入，所述输入包括来自所述口内扫描的数据和来自所述一个或多个彩色图像的数据，其中，所述经训练的机器学习模型使用来自所述一个或多个彩色图像的数据以及来自所述口内扫描的数据生成所述输出。49.根据权利要求39所述的方法，还包括：接收在利用红外光或紫外光中的至少一种照射所述患者口腔的照明条件下生成的额外图像，其中，所述额外图像与所述一个或多个口内扫描中的口内扫描相关联并且由口内扫描仪以与所述口内扫描大致相同的位置和方向进行拍摄；以及生成针对所述经训练的机器学习模型的输入，所述输入包括来自所述口内扫描的数据和来自所述额外图像的数据，其中，所述经训练的机器学习模型使用来自所述额外图像的数据以及来自所述口内扫描的数据来生成所述输出。50.根据权利要求49所述的方法，所述一个或多个牙科分类还包括关于所述一个或多个口内扫描是否包括真实牙齿的描绘的指示或关于所述一个或多个口内扫描是否包括人工牙齿的描绘的指示中的至少一个。51.根据权利要求39所述的方法，还包括：接收描绘所述修复性牙科对象的多个额外的口内扫描，其中，使用所述一个或多个口内扫描和所述多个额外的口内扫描来确定所述修复性牙科对象的所述三维表面；通过将所述三维表面投影到平面上来生成高度图；以及
使用所述经训练的机器学习模型或已经被训练以识别高度图中的修复性牙科对象的额外的经训练的机器学习模型来处理所述高度图，其中，所述经训练的机器学习模型生成包括关于所述高度图是否包括修复性牙科对象的描绘的指示的输出。52.根据权利要求51所述的方法，其中，所述高度图描绘包括所述修复性牙科对象的牙弓的咬合视图。53.根据权利要求52所述的方法，还包括：确定所述修复性牙科对象所处的所述牙弓上的牙齿位置；以及利用所述三维表面中所确定的牙齿位置来标记修复性对象。54.根据权利要求39所述的方法，其中，接收所述一个或多个口内扫描，而不首先接收指示修复性对象将被扫描的用户输入。55.根据权利要求39所述的方法，还包括：提示用户识别所述修复性牙科对象所处的所述牙弓上的牙齿位置。56.一种计算机可读介质，包括指令，所述指令在由处理装置执行时使所述处理装置执行根据权利要求39至55中任一项所述的方法。57.一种系统，包括：口内扫描仪，用于生成所述一个或多个口内扫描；和计算装置，经由有线或无线连接连接到口内扫描，所述计算装置用于执行根据权利要求39至55中任一项所述的方法。58.一种方法，包括：使用由口内扫描仪在第一时间生成的多个第一口内扫描来确定牙弓的至少一部分的第一三维表面；确定所述第一三维表面描绘准备牙齿的至少一部分或所述准备牙齿的周围区域的至少一部分；接收由所述口内扫描仪在第二时间生成的所述牙弓的一个或多个额外的口内扫描；确定所述一个或多个额外的口内扫描描绘所述准备牙齿的至少一部分或所述准备牙齿的周围区域的一部分；确定所述第一时间与所述第二时间之间的时间差；确定所述准备牙齿或所述准备牙齿的周围区域中的至少一个在所述第一三维表面与所述一个或多个额外的口内扫描之间的变化；至少部分地基于所述时间差和所述准备牙齿或所述准备牙齿的周围区域中的至少一个的变化，确定是使用a)所述第一三维表面、b)来自所述一个或多个额外的口内扫描的数据、还是c)所述第一三维表面与来自所述一个或多个额外的口内扫描的数据的组合，来描绘所述准备牙齿或所述准备牙齿的周围区域的一部分；以及生成所述牙弓的三维模型，其中，a)所述第一三维表面、b)来自所述一个或多个额外的口内扫描的数据、或者c)所述第一三维表面与来自所述一个或多个额外的口内扫描的数据的组合，被用于描绘所述三维模型中的所述准备牙齿的一部分或所述准备牙齿的周围区域的一部分。59.根据权利要求58所述的方法，其中，所述一个或多个额外的口内扫描包括多个第二口内扫描，所述方法还包括：
使用所述多个第二口内扫描来确定所述牙弓的至少部分的第二三维表面；确定所述第二三维表面包括所述准备牙齿的至少一部分或所述准备牙齿的周围区域的一部分的表示；以及基于比较所述第一三维表面和所述第二三维表面来确定所述准备牙齿或所述准备牙齿的周围区域中的至少一个的变化；其中，确定是使用a)所述第一三维表面、b)来自所述一个或多个额外的口内扫描的数据、还是c)所述第一三维表面与来自所述一个或多个额外的口内扫描的数据的组合，来描绘所述准备牙齿的一部分或所述准备牙齿的周围区域的一部分，包括，确定是使用a)所述第一三维表面、b)所述第二三维表面、还是c)所述第一三维表面与所述第二三维表面的组合，来描绘所述准备牙齿的一部分或所述准备牙齿的周围区域的一部分；并且其中，a)所述第一三维表面、b)所述第二三维表面、或者c)所述第一三维表面与所述第二三维表面的组合用于在所述三维模型中描绘所述准备牙齿的一部分或所述准备牙齿的周围区域的一部分。60.根据权利要求59所述的方法，还包括：确定所述时间差超过时间差阈值；确定所述准备牙齿的变化超过变化阈值；以及基于所述时间差超过所述时间差阈值以及所述准备牙齿或所述准备牙齿的周围区域中的至少一个的变化超过所述变化阈值，确定使用a)所述第一三维表面或b)所述第二三维表面。61.根据权利要求59所述的方法，还包括：确定所述第二时间是所述第一时间之后的至少一个阈值时间量；识别在所述第一三维表面中描绘的排龈线；确定所述第二三维表面不包括所述排龈线的表示；以及确定将所述第二三维表面而不是所述第一三维表面用于所述排龈线的插入和随后的移除所暴露的所述准备牙齿的边缘线处的区域。62.根据权利要求59所述的方法，还包括：确定所述第二时间在所述第一时间之后；确定所述准备牙齿在来自所述第二三维表面的所述准备牙齿的一部分中比在来自所述第一三维表面的所述准备牙齿的一部分中包括更少的材料；以及确定将所述第二三维表面用于所述准备牙齿的一部分。63.根据权利要求59所述的方法，其中，所述第二时间晚于所述第一时间，所述方法还包括：接收音频数据，所述音频数据已经在所述第一时间与所述第二时间之间的第三时间生成；确定所述音频数据包括与牙钻相关联的声音；以及确定使用所述第二三维表面。64.根据权利要求59所述的方法，还包括：基于用于所述口内扫描仪的惯性测量数据，确定所述口内扫描仪在所述多个第一口内扫描的生成和所述多个第二口内扫描的生成之间的惯性状态；
其中，所述口内扫描仪的惯性状态用于确定是使用a)所述第一三维表面、b)所述第二三维表面、还是c)所述第一三维表面与所述第二三维表面的组合，来描绘所述准备牙齿的一部分或所述准备牙齿的周围区域的一部分。65.根据权利要求59所述的方法，还包括：基于使用彩色图像处理或所述经训练的机器学习模型中的至少一个来处理所述一个或多个额外的口内扫描，识别在所述第二三维表面中遮挡所述准备牙齿的一部分的液体；以及确定使用所述第一三维表面而不是所述第二三维表面来描绘所述准备牙齿的一部分。66.根据权利要求65所述的方法，其中，所述液体包括血液或唾液中的至少一种。67.根据权利要求59所述的方法，还包括：向显示器输出关于a)所述第一三维表面、b)所述第二三维表面、或者c)所述第一三维表面与所述第二三维表面的组合是否被确定用于描绘所述准备牙齿的一部分或所述准备牙齿的周围区域的一部分的指示；接收用户输入，所述用户输入指示是否使用a)所述第一三维表面、b)所述第二三维表面、或c)所述第一三维表面与所述第二三维表面的组合来描绘准备牙齿的一部分或所述准备牙齿的周围区域的一部分的决定是不正确的，其中，所述用户输入指示a)所述第一三维表面、b)所述第二三维表面、或者c)所述第一三维表面与所述第二三维表面的组合中正确的一个，以用于描绘所述准备牙齿的一部分或所述准备牙齿的周围区域的一部分；以及使用a)所述第一三维表面、b)所述第二三维表面、或c)所述第一三维表面与所述第二三维表面的组合中的正确的一个来更新所述牙弓的三维模型，以描绘所述准备牙齿的一部分或所述准备牙齿的周围区域的一部分。68.根据权利要求59所述的方法，还包括：将所述第一三维表面分割成牙龈和一...
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