JP2011529349A - 人間または動物の生体組職内に移植されるための装置及び／または物質をデザイン及び／または選択する方法及びその方法による装置及び／または物質 - Google Patents

Abstract

人間または動物の生体組職内に移植されるための装置及び／または生体適合物質をデザインする方法が開示される。その方法は、収容組職構造のデジタルイメージ獲得、その分割と組職とがタイプを分類できるようにするフラクタル要素でのプロセッシング及び組職内のインプラントの癒着と安定性とのための最善のカップリングのための装置及び／または生体適合物質のデザインを含む。また、インプラントを選択するための最も適切な装置及び／または生体適合物質に対するインディケーションを提供するための組職イメージの分析に基づいた自動的で単純化された手続きも説明される。

Description

本発明は、人間または動物の生体組職内に移植されるための装置及び／または物質をデザイン及び／または選択する方法及びその方法による装置及び／または物質に関する。より詳細には、歯科用インプラント及び虫歯穴の内生的治療（ｅｎｄｏｇｅｎｏｕｓ ｒｅｐａｉｒ）用の充填材（ｆｉｌｌｅｒ ｍａｔｅｒｉａｌｓ）、それによって得られる歯科用インプラントと充填材としての生体適合物質にまで及ぼす。ここで、“生体適合物質”とは、人間または動物の生体組職と両立し、それを補完して、前記組職の治療過程を支持し、導くのに適した物質を意味する。生体適合物質の例としては、ハイドロキシアパタイト（ｈｙｄｒｏｘｙａｐａｔｉｔｅ）、β−リン酸三カルシウム（β−ｔｒｉｃａｌｃｉｕｍ ｐｈｏｓｐｈａｔｅ）、硫酸カルシウム（ｃａｌｃｉｕｍ ｓｕｌｐｈａｔｅ）、動物（牛、馬、豚）の骨などがある。

特定疾病の治療は、人間または動物の生体器官または組職内に充填材または装置を挿入するか、移植することを含む。例えば、歯牙において、消失されたか、病む元の歯は、消失された根を代替する骨内インプラントに付属される人工補綴物によって代替されうる。他の外科分野での使用は、脊椎に融合される細胞内固定ネジ、または生物学的なルーメン（ｌｕｍｅｎ）を確保する中空円筒状メッシュ（ｍｅｓｈ）単位で構成されたステント（ｓｔｅｎｔ）のような装置によってなされる。この際、前記ルーメンは、動脈、静脈、胆管、食道、大腸、器官、輸尿管、尿道などを意味する。

あらゆる場合において、特定器官または組職に移植されるか、挿入された装置は、結果的に構造と取り囲んだ組職内で成功的に癒着（ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）されて安定化されなければならない。

骨内（ｏｓｔｅｏｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）歯科移植の場合に、インプラントは、咀嚼抵抗を耐えることができるほどに安定していなければならず、結果的に迅速かつ効果的な骨癒着過程を経ねばならない。前記骨癒着過程の量、質、耐久性は、インプラント表面の特性にかかっている。ステントの場合、特に、管（ｖａｓｃｕｌａｒ）ステントは、冠状動脈との癒着が完全かつ効果的になされなければならず、新生内膜組職（ｎｅｏｉｎｔｉｍａｌ ｔｉｓｓｕｅ）の過度な成長を避けなければならない。前記過度な成長は、血管の再閉塞（ｒｅｓｔｅｎｏｓｅｓ）を起こし、これもステント表面特性によって影響を受ける。

‘生体適合物質’の一種と知られた、充填材を使う骨再生誘導物質（ＧＢＲ、Ｇｕｉｄｅ Ｂｏｎｅ Ｒｅｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ）は、１０年間の外科実験によって統合された技術である。これら生体適合物質は、生体組職の再生に使われる。特に、整形外科、外傷学、脊椎手術、上顎顔面手術及び歯科学（ｏｄｏｎｔｏｉａｔｒｉｃｓ）のような分野での骨再生（ｂｏｎｅ ｒｅｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ）に利用される。

製薬産業と生物工学専攻実験室は、最適に調節された４種の基本製品カテゴリーを保有する。言い換えれば、調節された人間の骨、調節された動物の骨、天然生体適合物質及び合成生体適合物質を言う。

内生的（ｅｎｄｏｇｅｎｏｕｓ）骨形成を通じる虫歯穴の内生的治療は、自然的な生理学的現象である。動物の生体は、多様な生体組職に加えられる危害を治癒するために、適切な限界内で、再建プロセスによる複合的な自家治癒システムを取り揃えている。生物有機体に適用される薬理学的過程と外科的処置は、治癒に至るか、治癒可能な状態で作るための自然的な生理学的プロセスを誘導するためである。

治癒過程は、新たな骨組職の自然的な内生的形成を刺激する生体適合物質の充填材を使うことによって、容易に骨再生誘導（ＧＢＲ）される。市中に流通する、天然または合成から来由された生体適合物質は、収容する組職の形態にさらによく符合し、これにより、関連組職の反応と治療過程とに肯定的な影響を及ぼす。

骨内歯牙移植学によれば、特許文献は、多様なインプラントの形態とそのデザイン及び製造方法とを開示する。これは、骨癒着過程を改善するために、さらに、インプラントの品質と機能性とを向上させるためのものである。

特許文献１は、細胞反応を向上させるための骨格のインプラントをデザインする方法を開示する。そのインプラントは、スクリューイン根（ｓｃｒｅｗ−ｉｎ ｒｏｏｔ）で構成され、デザイン方法は、マクロデザイン（ｍａｃｒｏ−ｄｅｓｉｇｎ）段階とマイクロデザイン（ｍｉｃｒｏ−ｄｅｓｉｇｎ）段階とを伴う。後者は、骨の弾性率（ｅｌａｓｔｉｃ ｍｏｄｕｌｕｓ）を決定することを含み、それは、インプラントによって誘導された張力が、１００ないし３０００ｍｉｃｒｏｓｔｒａｉｎの間になるようにするために、インプラントデザインに採択された張力方程式（ｓｔｒａｉｎ ｅｑｕａｔｉｏｎ）に適用される。その方法は、またその密度による多様なグループの支柱骨の分類を含む。

特許文献２は、結合物質と窮極的に骨に付着を増大させるために、フラクタル構造を有する鋸歯状表面のグレノイド（ｇｌｅｎｏｉｄ）人工補綴を開示する。

特許文献３は、骨内歯科用インプラントのためのネジの形態を開示する。インプラントと周辺骨との境界面は、フラクタル状によって構造化されたエングレービングによって増加する。

特許文献４は、骨の質量と構造とを分析するコンピュータ補助システム及び方法を開示する。その方法は、ミンコフスキーインデックス（Ｍｉｎｋｏｗｓｋｉ ｉｎｄｅｘ）を含み、骨のデジタルイメージを得て、骨のミネラル密度及び他の変数を測定することが基本である。多くのうち、その方法は、骨の支柱骨構造を特徴付けるフラクタル分析の利用を説明する。

特許文献５は、モデルを用いて支柱骨指標を得る方法及び骨ミネラル密度を計算する方法が開示される。その方法は、窮極的に骨ミネラル密度の測定に利用される索引を得るために、カルシウム消失による支柱骨構造の変化を分析する。

Ｙｉ ＷＪ，Ｍ．Ｈｅｏ，Ｓ．Ｌｅｅ，Ｓ．Ｃｈｏｉ，Ｋ．Ｈｕｈ，Ｓ．Ｌｅｅによる論文“Ｄｉｒｅｃｔ ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ ｏｆ ｔｒａｂｅｃｕｌａｒ ｂｏｎｅａｎｉｓｏｔｒｏｐｙ ｕｓｉｎｇ ｄｉｒｅｃｔｉｏｎａｌ ｆｒａｃｔａｌ ｄｉｍｅｎｓｉｏｎ ａｎｄ ｐｒｉｎｃｉｐａｌ ａｘｅｓ ｏｆ ｉｎｅｒｔｉａ”、２００７年３月２６日に発行された口腔外科、口腔医薬、口腔病理、口腔放射線学及び歯内療法学１０４冊、１版、１１０から１１６ページでは、支柱骨のフラクタル構造の異方性及び下顎の多様な部分の骨の機械的特性を研究するためのその利用に対して開示する。

たとえ前記方法のうち、幾つかからは、インプラントが移植される生体器官及び組職構造、特に、骨構造で有用な情報が得られるとしても、収容構造で、その効果的な癒着を保証する構造的な相補性を達成するいう観点において、これら方法は、インプラントを収容する生物学的構造と形態学的に一致する構造を有するインプラントまたは装置のデザイン及び製造を難しくする。しかも、これらの知られた方法は、度々複雑であって、特に、外科手術と歯科手術への採用が容易ではない。

ＵＳ５，６２８，６３０（Ｍｉｓｃｈ ｅｔ ａｌ．） ＵＳ特許出願２００５／００６００３９ Ａｌ 国際出願 ＷＯ ２００７／０７４４９８ ＵＳ特許出願２００２／０１９６９６６ Ａｌ ＵＳ６，４３０，４２７ Ｂｌ

本発明の目的は、収容組職で効果的な癒着を保証することができる構造的な相補性を得るために、形態学的に収容器官または組職構造と同じ、人間または動物の生体組職に挿入または移植のための装置をデザインする方法を提供することである。

本発明の他の目的は、最長の持続時間と優れた機能性とを保証するだけではなく、結果的に収容生体組職内で最適の融合が可能になるように、前述した方法を用いてデザインされた人間または動物の生体組職に移植するための装置を提供することである。

本発明のさらに他の目的は、形態学的に収容骨組職と一致する人間または動物の生体骨組職に移植される装置をデザインする方法を提供することである。その方法は、インプラントの効果的な骨癒着と最大持続時間とを保証する構造の相補性を達成する。

本発明のさらに他の目的は、効果的な骨癒着を保証する構造的な相補性を達成するために、形態学的に収容する骨と一致する歯科用インプラントをデザインする方法を提供することである。

本発明のさらに他の目的は、前述した方法によってデザインされた歯科用インプラントを提供することである。

本発明のさらに他の目的は、生体適合物質、特に、人間または動物生体の新たな組職の内生的形成のための生体適合物質の充填材を提供することにある。その充填材は、周辺組職内で生体適合物質の効果的で迅速な癒着を保証する構造的相補性を得るために、収容組職の構造と形態学的に類似している。

前記目的を果たすための本発明の人間または動物の生体に挿入または移植のための装置及び／または物質のデザインのための方法は、ａ>装置またはインプラントの収容が予定された組職構造のデジタルイメージを獲得するものであって、前記イメージは、相異なる物質密度を有する組職領域を識別する段階と、ｂ>前記物質の相異なる密度を有する組職領域のカラーレベル（ｃｏｌｏｕｒ ｌｅｖｅｌ）をキャリブレーション（ｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎ）するものであって、最初のカラーレベルを物質の最高密度（ｄ_ｍａｘ）を有する組職領域に割り当て、二番目のカラーレベルを物質の最低密度または密度のない（ｄ_ｍｉｎ）ものに割り当てることを含み、前記物質の最高密度（ｄ_ｍａｘ）と最低密度（ｄ_ｍｉｎ）は、前記組職のタイプ（ｔｙｐｅ）及び位置（ｌｏｃａｔｉｏｎ）に依存する段階と、ｃ>そのイメージが、前記最初のカラーの６０％以上を含めば、前記イメージのカラーレベルの計算は、前記最初のカラーレベルの割り当て、またはそのイメージが、前記最初のカラーの４０％以下を含めば、前記二番目のカラーレベルの割り当て、またはそのイメージが、前記最初のカラーレベルの６０％ないし４０％の間を含めば、前記イメージを４個のクアドラントに分割することを含む段階と、ｄ>ここで、必要であれば、以前ｃ>段階で得た前記４個のクアドラントのそれぞれのカラーレベルを計算することによって、前記計算は、前記最初のカラーレベルまたは前記二番目のカラーレベルの割り当て、または前記ｃ>段階でのような同じ割り当て基準を利用した４個のクアドラントにさらに分割することを含む段階と、ｅ>前記装置またはインプラントに関して十分に限定された寸法のクアドラントを得るまでｄ>段階を反復する段階と、ｆ>一つのカラーを同じ寸法を有するクアドラントにいずれもランダムに割り当てる段階と、ｇ>前記最初のカラーレベルでのように物質の最高密度を有する組職領域に相応するように、割り当てられたクアドラントの総数を計算し、前記組職構造のイメージのパーセンテージとしての前記クアドラントの数を表わし、また、各反復レベルでのクアドラント数及び総数に対する各反復レベルの重量％を計算することと、前記二番目のカラーレベルでのように物質の最低密度または密度のない組職領域に相応するように、割り当てられたクアドラントの総数を計算し、前記組職構造のイメージのパーセンテージとしての前記クアドラントの数を表わし、また、各反復レベルでのクアドラント数及び総数に対する各反復レベルの重量％を計算することを含む段階と、ｉ>前記以前段階で得たクアドラントの分析であって、物質の最高密度を有する組職領域に相応する前記最初のカラーレベルを有する隣接クアドラントのクラスターを調査し、物質の最低密度または密度のない組職領域に相応する前記二番目のカラーレベルを有する隣接クアドラントのクラスターを調査することを含む段階と、ｌ>ｉ>段階で説明した前記隣接クアドラントのクラスターの特性を再生（ｒｅｐｒｏｄｕｃｅ）または近接化（ａｐｐｒｏｘｉｍａｔｅ）する幾何学的特性を有するクアドラントの人為的クラスターを発生させる段階と、ｍ>前記ｌ>段階が進行する間に確立された特性を用いて人間または動物の生体組職に挿入または移植されるための前記装置をデザインする段階と、を含む。

本発明の望ましい実施形態において、前記ｃ>段階の間の前記カラーレベルの計算は、そのイメージが、前記最初のカラーの９０％以上を含めば、前記最初のカラーレベルに割り当て、またはそのイメージが、前記最初のカラーの５％以下を含めば、前記二番目のカラーレベルに割り当て、またはそのイメージが、前記最初のカラーレベルの９０％ないし５％の間を含めば、４個のクアドラントに前記イメージを分割させうる。

また、前記ｃ>段階の間の前記カラーレベルの計算は、そのイメージが、前記最初のカラーの９５％以上を含めば、前記最初のカラーレベルに割り当て、またはそのイメージが、前記最初のカラーの２％以下を含めば、前記二番目のカラーレベルに割り当て、またはそのイメージが、前記最初のカラーレベルの９５％ないし２％の間を含めば、４個のクアドラントに前記イメージを分割させうる。

前記最初のカラーレベルは、ホワイトであり、前記二番目のカラーレベルは、ブラックであり得る。

前記ｅ>段階で説明した前記装置またはインプラントの寸法（ｄｉｍｅｎｓｉｏｎｓ）に対して十分に限定された寸法の前記クアドラントは、１ピクセル（ｐｉｘｅｌ）の最小寸法を有しうる。

前記ｇ>段階とｉ>段階との間には、ｈ>前記組職を物質の最高密度を有する組職領域の前記パーセンテージによって、物質の最低密度または密度のない組職領域の前記パーセンテージによって、また、以前段階で得られた異なる寸法のクアドラントのパーセンテージ分配によって、ｎ個のクラスに分類する段階をさらに含みうる。ここで、ｍ>段階は、前記ｈ>段階の間に確立された特徴でも使われる。

前記ｈ>段階は、物質の高密度を有する組職領域の前記パーセンテージによって、前記組職をｎ個のクラスに分類することができる。ここで、ｎは、２ないし１２の間にある。

前記ｈ>段階は、物質の高密度を有する組職領域の前記パーセンテージによって、前記組職をｎ個のクラスに分類することができる。ここで、ｎは、３ないし８の間にある。

前記装置は、歯科用インプラント（ｄｅｎｔａｌ ｉｍｐｌａｎｔ）であり得る。

また、前記装置は、ステント（ｓｔｅｎｔ）であり得る。

前記目的を果たすための本発明の人間または動物の生体組職内に移植されるための装置は、前記方法を用いてデザインされうる。

前記装置は、歯科用インプラントであり得る。

また、前記装置は、ステントであり得る。

前記目的を果たすための本発明の人間または動物の生体組職内に移植されるための装置及び／または物質を選択するための方法は、ａ>装置及び／または物質の収容が予定された人間または動物組職の構造イメージを得る段階と、ｂ>前記イメージをデジタル転換する段階と、ｃ>前記デジタルイメージをプロセッシングし、前記プロセッシングは、請求項６を組み合わせた請求項１で説明された方法を採択し、ここで、前記ｍ>段階とｌ>段階は、前記装置を可能な装置及び／または物質のライブラリーから選択するための段階と、によって代替されるものを含みうる。

前記装置は、歯科用インプラントであり得る。

また、前記装置は、骨内骨再生に利用される充填材（ｆｉｌｌｅｒ ｍａｔｅｒｉａｌ）、特に、歯牙または顎、顔面の外科手術に利用されうる。

前記目的を果たすための本発明の装置は、ａ>移植可能な装置及び／または材料の収容が予定された人間または動物の組職構造のイメージを獲得するためのユニットと、ｂ>前記イメージをデジタル転換するためのユニットと、ｃ>前記デジタルイメージをプロセッシングするためのユニットと、を含み、前記プロセッシングは、前記方法の履行によることができる。

前記目的を果たすための本発明の人間または動物の生体組職内に移植されるための生体適合物質は、前記方法によってデザインされうる。

前記生体適合物質は、骨内骨再生に利用されるための充填材であり得る。

前記生体適合物質は、歯牙または顎、顔面外科手術において、骨内骨再生に利用されうる。

本発明の人間または動物の生体組職内に移植されるための装置及び／または物質をデザイン及び／または選択する方法及びその方法による装置及び／または物質は、収容組職で効果的な癒着、最長の持続時間と優れた機能性とを保証し、形態学的に収容する骨組職と類似した装置を製造することができ、充填材は、周辺組職内で生体適合物質の効果的で迅速な癒着を可能にする。

本発明による方法の数段階を選択して具体化したフローチャートである。 人間の上顎支柱骨一部のマイクロ放射線写真の拡大イメージである。 図２イメージの分割イメージである。 図２イメージの分割イメージである。 本発明の方法と関連したグラフである。 相異なる人間の上顎骨と下顎骨の組職イメージである。 図６Ａの分割イメージである。 本発明の方法と関連したグラフである。 相異なる人間の上顎骨と下顎骨の組職イメージである。 図７Ａの分割イメージである。 本発明の方法と関連したグラフである。 相異なる人間の上顎骨と下顎骨の組職イメージである。 図８Ａの分割イメージである。 本発明の方法と関連したグラフである。 本発明の方法による態様と関連したイメージである。 本発明の方法による態様と関連したイメージである。 本発明の方法による態様と関連したイメージである。 本発明の方法による態様と関連したイメージである。 本発明の方法による態様と関連したイメージである。 本発明の方法による人間の上顎骨の拡大イメージのカラーホワイト（ｃｏｌｏｕｒ ｗｈｉｔｅ）と関連したクアドラント（ｑｕａｄｒａｎｔｓ）分割を示す。 本発明の方法による図１０Ａのカラーホワイトの分割と関連した人為的フラクタル島（ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ ｆｒａｃｔａｌ ｉｓｌａｎｄｓ）を示す。 本発明の方法による図１０Ａのカラーホワイトの分割と関連した人為的フラクタル島を示す。 本発明の方法による人間の上顎骨の拡大イメージのカラーブラック（ｃｏｌｏｕｒ ｂｌａｃｋ）に関連したクアドラント分割を示す。 本発明の方法による図１１Ａのカラーブラックの分割と関連した人為的フラクタル島を示す。 本発明の方法による図１１Ａのカラーブラックの分割と関連した人為的フラクタル島を示す。 本発明の方法による図１１Ａのカラーブラックの分割と関連した人為的フラクタル島を示す。 本発明の方法によって最初に得られた歯科用インプラントを表わした図面である。 本発明の方法によって最初に得られた歯科用インプラントを表わした図面である。 本発明の方法によって二番目に得られた歯科用インプラントを表わした図面である。 本発明の方法によって二番目に得られた歯科用インプラントを表わした図面である。 本発明の方法によって三番目に得られた歯科用インプラントを表わした図面である。 本発明の方法によって三番目に得られた歯科用インプラントを表わした図面である。 本発明の方法による自動実行ソフトウェアを備えたコンピュータスクリーンに表われたイメージを表わした図面である。 本発明の方法による自動実行ソフトウェアを備えたコンピュータスクリーンに表われたイメージを表わした図面である。 本発明による方法が利用されるアルゴリズムの概略的な図表である。 本発明による方法が利用されるアルゴリズムの概略的な図表である。 本発明による方法が利用されるアルゴリズムの概略的な図表である。 本発明による方法が利用されるアルゴリズムの概略的な図表である。 相異なる人間の上顎骨及び下顎骨組職のイメージである。 図２１のイメージの分割から由来したイメージである。 本発明の方法で得られた生体適合物質の粒子を表わした図面である。 生物学的組職に移植された図２３の粒子を表わした図面である。 相異なる人間の上顎骨及び下顎骨組職のイメージである。 図２５のイメージの分割から由来したイメージである。 本発明の方法で得られた生体適合物質の粒子を表わした図面である。 生物学的組職に移植された図２７の粒子を表わした図面である。 相異なる人間の上顎骨及び下顎骨組職のイメージである。 図２９のイメージの分割から由来したイメージである。 本発明の方法で得られた生体適合物質の粒子を表わした図面である。 生物学的組職に移植された図３１の粒子を表わした図面である。 本発明の方法によって得られた歯科用インプラントの下部末端を表わした図面である。 本発明の方法によって得られた歯科用インプラントを表わした図面である。 本発明の方法によって得られた歯科用インプラントを表わした図面である。 本発明の方法によって得られた歯科用インプラントを表わした図面である。 本発明の一つの実施形態の一部分を概念的に表わした図面である。 本発明の一つの実施形態の一部分を概念的に表わした図面である。 図３７の方法の一部として発生したインプラントの一部と関連した図表（ｄｉａｇｒａｍ）を表わした図面である。 図３８のネジ山の３次元の絵の一部を表わした図面である。

以下、添付した図面を参照して、本発明の望ましい実施形態を説明する。下記の実施形態は、さまざまの多様な形態で変形することができ、本発明の範囲が、以下の実施形態に限定されるものではない。本発明の実施形態は、当業者に完全に説明するために提供される。

本発明による方法は、人間または動物の生体組職内の移植のための装置及び／または材料のデザインを可能にし、収容組職内で効果的に癒着または移植させうる。‘効果的な癒着及び／または移植（ｅｆｆｅｃｔｉｖｅ ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ ａｎｄ／ｏｒ ｉｍｐｌａｎｔａｔｉｏｎ）’という言葉は、その装置が移植後、治癒時間を減らし、装置の持続時間を最大化することができるという意味として使われる。

本発明による方法は、望ましくは、歯科用インプラントのデザインを可能にするが、非骨組職（ｎｏｎ−ｏｓｓｅｏｕｓ ｔｉｓｓｕｅｓ）での移植のためのステントのような装置のデザインも可能にする。例えば、胆管、食道、結腸、器官、尿管、尿道などの生物学的ルーメンでそうである。

１９６９年Ｂｒａｎｅｍａｒｋ（ブランド名）の出現以来、歯科用インプラントに関心が増加するにつれて、骨癒着に根拠を置いた口腔移植学（ｏｒａｌ ｉｍｐｌａｎｔｏｌｏｇｙ）、外科的治療、人工補綴技術（ｐｒｏｓｔｈｅｔｉｃ ｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ）及びこれと関連した診断方法に関する進歩的な発展がなされた。

一般的に、歯科用インプラントの発展は、幾つかのレベルからなされた。それは、材料、インプラント形態（ｍｏｒｐｈｏｌｏｇｙ）及びインプラント表面に影響を及ぼす。材料と関連して、国際的規格として最も一般的に通用する材料は、チタン（ｔｉｔａｎｉｕｍ）及びその合金である。

インプラントの形態は、初期の安定性を保証し、骨癒着過程を発展させることである。骨癒着が達成された後、インプラントの組職は、取り囲む骨での咀嚼負荷（ｍａｓｔｉｃａｔｏｒｙ ｌｏａｄｓ）の分配を決定する。

製造されたインプラントの大部分は、ネジ山を有するか、有さない円筒、円錐形の形態を有し、その上に人工補綴物を固定させる手段を有する。

インプラントの表面は、量、質、持続時間で骨癒着過程の原動力に影響を及ぼす。最初のインプラントの表面は、滑らかであるが、変形された表面の多様な形態が結果的に市中に通用され、それは、μｍ及び／またはｎｍレベルで物質を加減することで得られるようになった。

歯科用インプラントは、おおよそ１０年ないし１５年間持続される。その持続時間は、主に機能的な負荷、口腔衛生、及びインプラントの形態、表面に依存する。

公知された歯科用インプラントは、基本的に強度、臨床学的、生物学的徴候によって数年にかけて完成されたネジ（ｓｃｒｅｗ）である。歯科用インプラントのデザインと製造に任せられた認識と研究過程は、主にこれを取り囲む環境、すなわち、骨組職構造に適応されたネジに関するものである。

詳細には、幾つかの機械的変形は、時間の流れによって導入されたが、それは、ネジ山（ｓｃｒｅｗ ｔｈｒｅａｄ）の形態、インプラントの全体的なデザイン及び人工補綴と結合する手段に関するものである。しかし、最高の革新は、滑らかなインプラント表面から粗い（ｒｏｕｇｈ）インプラント表面への進歩的な推移に関連したものであった。材料の加減によって得られた粗いインプラント表面は、骨内に含有された有機的流動体を引き入れる目的として使われる。これにより、インプラントの可溶性（ｗｅｔｔａｂｉｌｉｔｙ）を増加させ、それによって、骨癒着にかかる時間を減らし、骨移植境界面でさらに大きい接触面積を作ることができる。

本発明の方法は、概念的に次の基本的な局面に基づく。

−肉眼及び顕微鏡上の骨形態の数学的、幾何学的分析；
−上顎骨及び下顎骨組職の分類；
−骨内にインプラントを偽装するマイクロ（ｍｉｃｒｏ）及びマクロ（ｍａｃｒｏ）形状を有するように、二つの間に内膜接触を決定する前述した分類の強度によるインプラントのデザイン。

その目的は、骨癒着進行の過程である初期及びその後の両段階において、人工補綴インプラント（ｐｒｏｓｔｈｅｓｉｓ−ｉｍｐｌａｎｔ）の回復期間において、このようにデザインされたインプラントの機能を改善させるためものである。一般的に、優れた骨密度は、稀薄な骨密度に比べてさらに高い移植成功率を有する。

上顎及び下顎骨組職の特性において、多様な分類は、数年にかけて提案された。これらを下記に手短に要約した。

１９７０年にＬｉｎｋｏｗは、骨密度を３個のカテゴリーで分類した。

−クラスI骨構造：均一な空間を有する支柱骨骨格と小さな空間を有する骨の理想的タイプ。

−クラスII骨構造：やや大きい空間と不十分に規則的な支柱骨骨格を有すること。

−クラスIII骨構造：非常に大きい空間を有する支柱骨骨格を有すること。

１９８５年には、ＬｅｋｈｏｌｍとＺａｒｂが、骨の相異なる４個の特性を提示した。

−タイプ１：均一に緻密な骨。

−タイプ２：皮層骨の緻密な層が密集した支柱骨の核を取り囲む。

−タイプ３：皮層骨の粗い層が密集した支柱骨の核を取り囲む。

−タイプ４：皮層骨の粗い層が低密度の支柱骨の核を取り囲む。

１９８８年には、Ｍｉｓｃｈが、この分類を確張した。

−骨Ｄ１：密集した皮層骨。

−骨Ｄ２：厚く、密集した皮層と密集した支柱骨。

−骨Ｄ３：粗い皮層と密集した支柱骨。

−骨Ｄ４：低密度の支柱骨を取り囲む粗い皮層。

−骨Ｄ５：未成熟及びミネラル未形成の骨。

１９９５年には、Ｆｒｉｂｅｒｇが、骨の手術中、切断抵抗の評価を発表した。

１９９９年には、ＴｒｉｓｉとＲａｏが、骨切断と組職学的調査結果とを連関させた。

２００１年には、ＮｏｒｔｏｎとＧａｍｂｌｅが、ハウンズフィールド尺度（Ｈｏｕｎｓｆｉｅｌｄ ｓｃａｌｅ）に基づいたＣＴスキャンデータから始める分類を発表した。

これら分類は、経験的な臨床実験、手術中、放射線実験結果及び検屍の解剖組職で行われる試みに基礎を置く。

本発明による方法は、装置が移植され、位置づけられる組職の構造を最初の調査、識別及び分類することを含む。次いで、その装置が移植され、位置づけられる特定の組職構造によって装置をデザインする。

本発明は、請求項１に記載の段階を含む。

ａ段階>は、装置またはインプラントの収容が予定された組職、望ましくは、組職の微細構造のイメージ獲得を含む。

前記イメージは、相異なる密度を有する組職領域を識別する。ここで、‘微細構造’とは、装置が移植または挿入される組職領域を十分に詳細に、適切な解像度として表わすことを意味する。そのイメージは、Ｘ線撮影、組織学、顕微鏡または他の適切な手段によって得られ、以後過程でデジタル化されるか、または直ちにデジタル形式で得られる。

“相異なる密度を有する組職領域”とは、物質の全然ない組職領域も含む。例えば、支柱骨組職のような多孔性組職の場合に、骨の海綿組織（ｔｒａｂｅｃｕｌａｅ）が空間と交互に表われる。したがって、そのイメージは、骨（ｂｏｎｅ）と空き（ｅｍｐｔｙ）領域の存在を識別する。

ｂ段階>は、相異なる物質の密度を有する組職領域のカラーレベルのキャリブレーションを含む。

基本的に、最初のカラーレベルは、物質の高密度を有する組職領域に適用され、二番目のカラーレベルは、物質の低密度を有するか、密度のない組職領域に適用される。これら領域の選択は、組職とインプラントのタイプとにかかっている。例えば、カラーホワイト（ｃｏｌｏｕｒ ｗｈｉｔｅ）は、骨海綿組織のような、物質の高密度を有する領域を表わす。一方、空き空間のような、物質の低密度または物質の密度のない領域では、カラーブラック（ｃｏｌｏｕｒ ｂｌａｃｋ）が割り当てられる。

‘物質の高密度（ｈｉｇｈ ｄｅｎｓｉｔｙ ｏｆ ｍａｔｔｅｒ）’とは、結果的に十分に緻密であるか、気孔をほとんど有さない組職を意味する。一方、‘物質の低密度または物質の密度のない領域（ａｒｅａｓ ｏｆ ｔｉｓｓｕｅ ｗｉｔｈ ａ ｌｏｗ ｏｒｎｏ ｄｅｎｓｉｔｙ ｏｆ ｍａｔｔｅｒ）’とは、空き空間や高い気孔性の組職を含む領域を意味する。

ｃ段階>は、ａ段階>で得たイメージのカラーレベルを計算する段階である。

最初のカラーレベルが、ホワイトと仮定すれば、例えば、骨海綿組織に相応し、二番目のカラーレベルが、ブラックであれば、空き空間に相応する。そのイメージは、ホワイトが６０％以上、望ましくは、９０％、さらに望ましくは、９５％以上であれば、カラーホワイトに分類される。または、ホワイトが４０％以下、さらに望ましくは、５％、さらに望ましくは、２％以下であれば、カラーブラックに分類される。

一方、イメージが、前述した数値の間でホワイトのパーセンテージを有すれば、そのイメージは、４個のクアドラント（ｑｕａｄｒａｎｔ）に分けられ、前記計算は、これらそれぞれに適用される。言い換えれば、そのイメージが、ホワイトを６０％ないし４０％の間、望ましくは、９０％ないし５％の間、さらに望ましくは、９５％ないし２％の間で含めば、それは、ホワイトにもブラックにも割り当てられない。

その代りに、それは、４個のクアドラントに分けられることによって、前述した同じ基準を用いて、そのカラーをさらに限定されたスケール（ｓｃａｌｅ）に割り当てられる。４個のクアドラント、すなわち、このように得られたフラクタル要素（ｆｒａｃｔａｌ ｅｌｅｍｅｎｔ）は、結果的にそれらの寸法でのそれぞれ連続的な縮小で、互いに類似している幾何学的な存在である。

ｄ段階>は、以前ｃ段階>で得た４個のクアドラントのそれぞれのカラーレベルを計算することを含む。

それらは、前記で定義された範囲に属するホワイトパーセンテージを有するために、カラーホワイトまたはカラーブラックに該当することができない。もし、カラーホワイトまたはカラーブラックを一つまたはそれ以上の前記クアドラントに割り当てることができなければ、ｅ段階>で説明したように、その計算過程は、移植される装置の大きさと関連して、十分に限定された寸法のクアドラントを獲得するまで反復される。

‘十分に限定された寸法（ｓｕｆｆｉｃｉｅｎｔｌｙ ｌｉｍｉｔｅｄ ｄｉｍｅｎｓｉｏｎｓ）’とは、望ましくは、一つのピクセル寸法を有するクアドラントを意味する。

カラー割り当て及びクアドラント分割の反復手続きは、図１で概略的に示したように、ＲＱＡ（Ｒｅｃｕｒｓｉｖｅ Ｑｕａｄｒａｎｔ Ａｎａｌｙｓｉｓ）と呼ばれる適切なアルゴリズムを用いてコンピュータで処理される。

ＲＱＡアルゴリズムは、ソフトウェア技術分野で ４進ツリー（Ｑｕａｄｔｒｅｅ）と呼ばれるものを作る。これは、各節（ｎｏｄｅ）が、４個の枝（ｂｒａｎｃｈ）を有するデータツリー構造である。その４進ツリーは、反復的に４個のクアドラントに分割することによって、２次元空間を分けるのに利用される。これらクアドラントは、一般的に正方形または長方形の形態である。

一つのクアドラントをさらに分割するかを決定するための反復型のルールは、ここに、４進ツリーの適用如何にかかっている。前記４進ツリーは、また４個の枝を呼び入れる各節を有するツリー構造によって表われる。この定義に基づいて、ＲＡＱアルゴリズムは、４進ツリーの特別な応用として見られる。ここで、閾値に到逹したピクセルの数測定を基本として、グレースケール（ｇｒｅｙ−ｓｃａｌｅ）イメージが分離される。

デカルトレファレンスシステム（Ｃａｒｔｅｓｉａｎ ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ ｓｙｓｔｅｍ）で得た情報（クアドラントレベル／数反復）を関連づけて見ることは、相異なる密度／不均一性を有するイメージを用いて得たグラフの比較に基礎を置いた研究を可能にする。

図１で、アルゴリズムＲＱＡの一つの例を提示する。

この場合、ＲＱＡは、イメージのホワイトピクセルを探し出すのに適用される。しかし、それは、同じイメージでブラックピクセルを探し出すのに利用されうる。すなわち、カラーイメージの場合、それは、定められたカラーを探し出すのに利用されうるということである。図１に示したように、ＲＱＡアルゴリズムは、ピクセルマトリックス（ｐｉｘｅｌｍａｔｒｉｘ）１００で表われる原本イメージを入力（ｉｎｐｕｔ）することで始める。ここで、各ピクセルは、そのカラー（すなわち、ホワイト／ブラック）と特徴づけられる。原本イメージ内でホワイトカラーの量を計算（プロセス１０１）した後、選択（プロセス１０２）は、次の可能性によってなされうる。

−原本イメージのピクセルのうち、９５％以上がホワイトピクセルである場合、あらゆる原本イメージは、ホワイトと思われる（１０３）。

−原本イメージのピクセルのうち、２％以下がホワイトピクセルである場合、あらゆる原本イメージは、ブラックと思われる（１０４）。

−原本イメージピクセルのうち、２％ないし９５％がホワイトである場合、４個のクアドラント（それは、基本方位を類推して、ＮＷ、ＮＥ、ＳＷ、ＳＥで作られる）が発生する。ここで、原本のピクセルマトリックスは、４個のピクセルマトリックスに分けられる（プロセス１１０）。

以後、前記各クアドラント（ＮＷ、ＮＥ、ＳＷ、ＳＥ）のために、ＲＱＡアルゴリズムが反復される（１０５）。ここで、反復されるということは、それぞれのクアドラントがホワイトまたはブラックのうち何れか一つに取り扱われるか、新たなサブクアドラント（ｓｕｂ−ｑｕａｄｒａｎｔｓ）に分離されることを意味し、これは、可能なクアドラントが、一つのカラーを有するまで進行する。この際、可能な最も小さなクアドラントは、一つのピクセルである。

ＲＱＡアルゴリズムの端には、原本写真のあらゆるピクセルがブラックまたはホワイトクアドラントの一部となる。

このような方式で、ＲＱＡは、多様な大きさのクアドラントの集合体として原本イメージを再配置（ｒｅ−ｍａｐ）することができる。

キャリブレーションを目的とするサンプルイメージを使って、或るグレースケールのイメージは、密度／不均一性に基づいて分類されうる。特に、高拡大の骨構造物が提示される時、骨構造のイメージを考慮するならば、多様な拡大レベル（反復レベル）で、骨の不均一性（クアドラントの数）に関する情報からそれらのフラクタルな性質を類推するのに、このアルゴリズムを利用することができる。

その方法は、次第に増加する小さなクアドラント、すなわち、フラクタル要素にイメージを分割するように繋がるが、それらの寸法は、それらを得るために利用された反復レベルに反比例する。すなわち、反復レベルが高いほどクアドラントの寸法、すなわち、フラクタル要素の寸法は小くなる。

ｆ段階>で、カラーは、同じ反復レベルを有するあらゆるフラクタル要素に任意に割り当てられる。すなわち、同じ寸法、我々が同じ反復レベルに属するクアドラントに分別することができることを言う。

図２、図３及び図４は、前述した方法のａ段階>からｆ段階>の後、得た結果の一例を表わした図面である。しかし、その方法は、或る拡大レベル、或る組職のイメージにも確かに適用可能である。

例えば、図２は、骨生体検査の微細放射線写真（ｍｉｃｒｏ−ｒａｄｉｏｇｒａｐｈｙ）によって得たブラックとホワイトイメージである。図３は、図２のイメージをＲＱＡアルゴリズムにプロセッシングした結果を表わしたイメージである。

骨海綿組織に相応するホワイト領域は、クアドラントまたはフラクタル要素に分割される。一方、空き空間は、カラーブラックに割り当てられる。しかし、その過程は、逆方向からなることもある。そのアルゴリズムの基本媒介変数を変更することによって、同じ分割手続きは、海綿組織の間の空間に相応するブラック領域に適用可能である（図４）。

ｇ段階>は、カラーホワイトに割り当てられるフラクタル要素の総個数を計算することを含む。ここで、カラーホワイトは、骨海綿組織のような物質の高密度を有する組職領域を意味する。

我々は、海綿組織の間の空き空間によって占有された領域（カラーブラック領域）も計算することができる。各反復で得られたクアドラントの数、イメージの構成でホワイトまたはブラックと思われるクアドラントの重量比（ｐｅｒｃｅｎｔａｇｅ ｗｅｉｇｈｔ）も計算することができる。結果的に、原本イメージでホワイトとブラック領域との比率を表わすことができる。もし、反復レベル（横座標）とイメージのバウンディングボックス（ｂｏｕｎｄｉｎｇ ｂｏｘ）と関連したパーセンテージ範囲（ｐｅｒｃｅｎｔａｇｅ ｃｏｖｅｒａｇｅ）（縦座標）との関係を表わしたグラフを描けば、我々は、図５でのようなカーブが得られる。それから我々は、分布の最高レベル（約３６．５％）が４回ないし６回の反復レベルでのフラクタル要素によって得られるということが分かる。

ｈ段階>は、ホワイトとブラックとの比率及び分割の各反復レベルでのクアドラント重量比によって、言い換えれば、組職物質の密度及び物質の空間的分配によって、組職をｎ個のクラスに分類することである。

例えば、ホワイトとブラックとの量が同じの二つのイメージがあるが、分配が相異なる場合である。言い換えれば、最初のイメージは、複数個の大きいクアドラントを含み、一方、二番目のものは、多くの中間大きさのクアドラントを有するか、小さなクアドラントを非常に多い数で有する。したがって、前記分類方法は、さらに効果的である。なぜならば、それは、カラー（ホワイトまたはブラック）の量だけではなく、それらの空間的分配も考慮することができ、結果的に総体的結果のイメージと微細的結果のイメージとを自動的に区別することができる。たとえそれらが類似した量のホワイトとブラックとを含んでいてもそうである。

前記方法は、また古典的なＦＤ（Ｆｒａｃｔａｌ Ｄｉｍｅｎｓｉｏｎ）調査より優れた品質の情報を提供することができる。古典的ＦＤは、分析されたイメージの不均一またはぎざぎざしたものと関連した情報のみを提供することができた。

図５を参照すると、グラフは、例えば、物質の高密度領域に相応するクアドラントの数と分配とを示す。物質の高密度領域の質的及び量的特性は、次によって多様になる。

１−カーブまたは積分（ｉｎｔｅｇｒａｌ）によって占める領域
２−カーブピーク（ｐｅａｋ）の高さ
３−カーブの各幅（ａｍｐｌｉｔｕｄｅ）
４−横軸によるカーブの位置、ここで、左側に行くほどさらに低い反復レベルを有し（さらに大きいクアドラント）、一方、右側にかたよるほどさらに高い反復レベルを有する（さらに小さなクアドラント）。ホワイトの高いパーセンテージは、物質の高密度を表わし、非常に緻密な組職に相応する。一方、ホワイトの低いパーセンテージは、高い多孔性組職に相応する。

図６、図７及び図８は、それぞれ優秀骨密度、普通骨密度及び不良骨密度と関連した状態を示す。各図面は、Ａ、Ｂ及びＣの三つで構成され、これらは、それぞれ生体検査の微細放射線写真イメージ（図６Ａ、図７Ａ、図８Ａ）、ＲＱＡアルゴリズムによって分割されたもの（図６Ｂ、図７Ｂ、図８Ｂ）、及びカバレッジパーセンテージと関連する反復レベルを示すグラフ（図６Ｃ、図７Ｃ、図８Ｃ）に関するものである。

この際、図６は、イメージの７１．２４％をホワイトが占める優秀骨密度の一例である。図７は、イメージの４２．１１％をホワイトが占める普通骨密度の一例である。図８は、２０．９５％をホワイトが占める不良骨密度の一例である。

前述した例は、ホワイトとブラックとの比率、すなわち、組職の物質密度に依存して３個のクラスに分類したものである。

しかし、他の個数のクラスに組職を分類することも明らかに可能であり、望ましくは、２個ないし１２個、すなわち、さらに望ましくは、３個ないし８個に分類することができる。

ｉ段階>は、ｇ段階>で骨組職のような物質の高密度を有する組職領域に相応するように、得たクアドラントを分析し、ホワイトで彩色された隣接したクアドラントのクラスター（ｃｌｕｓｔｅｒ）を決定する。

その分析は、逆方向に行われることもある。言い換えれば、物質の低密度または密度のない組職範囲に相応するように、ブラックで彩色されたクアドラントのクラスターを決定することができる。

ＲＱＡアルゴリズムに分割されたイメージは、その構成要素である‘島（ｉｓｌａｎｄ）’の数と構造とを分析することでさらによく分析される。これら島は、正確な分類体系による大きさと位置とに基づいた、ともにグループつけられたクアドラントのクラスターである。その分類体系は、クアドラントの寸法と隣接地との関係の評価によるものである。

前記過程は、さらに大きい大きさのクアドラントを有し始め、それは、それぞれの島の中心核を表わす。それらの縁部に沿って配列されたさらに小さな寸法（または、さらに高い反復レベル）の隣接したクアドラントは、さらに大きいクアドラントと連合され、同じ島に属すると見なされる。

定められたクアドラントが、コーナーを有するレベルの島に接触する時、それは、前記クアドラントが、また他の島に属するようになることを意味する（すなわち、一つの接触は、その縁部に沿って線を作らないということ）。これにより、さらに大きい大きさのクアドラントは、各島のロードベアリング要素（ｌｏａｄ−ｂｅａｒｉｎｇ ｅｌｅｍｅｎｔ）を表わし、それらは、次第に減る寸法のクアドラントに取り囲まれる。一定の島に属するあらゆるクアドラントは、問題の島の数に相応する同じ数によって識別される。この分析は、カラーホワイト及びカラーブラック両側のために行われる。その分析は、図１７及び図１８にそれぞれ示される“隣接（Ａｄｊａｃｅｎｃｉｅｓ）”と“島（Ｉｓｌａｎｄｓ）”計算のための適切なアルゴリズムを利用するコンピュータによって行われる。

詳細には、図１７は、アルゴリズム“隣接”を表わし、それは、図１のＲＱＡアルゴリズムによって得られる多様なクアドラントの間の隣接関係を調査することができる（‘クアドラントＩまたはＪということは、参照項目ＩまたはＪと連合されたクアドラントのためにそれぞれ存在する）。

クアドラントＩとクアドラントＪとの間に如何なる隣接があるかは、プロセス２０１ないし２０４がそれぞれ調査する（クアドラントＩとクアドラントＪとの間に境界があるという点で見る時、クアドラントＪのピクセルをクアドラントＩが有する）。それは、クアドラントＩの或るピクセルは、クアドラントＪの或るピクセルに、他のカラーのさらに遠いピクセルの如何なる干渉もなしに、直接隣接するということである。

詳細には、プロセス２０１は、クアドラントＪがクアドラントＩに対して左側側面に隣接するかに関して調査する。この場合、プロセス２０５は、“隣接Ｗ”（左側隣接）を割り当て、“隣接Ｗカウンター”を増加させる。それは、どれだけ多くの左側隣接がそのイメージに存在するかを登録することである。

同様に、プロセス２０２は、クアドラントＪがクアドラントＩに対して右側側面に隣接するかに関して調査する。この場合、プロセス２０６は、“隣接Ｅ”（右側隣接）を割り当て、“隣接Ｅカウンター”を増加させる。それは、どれだけ多くの右側隣接がそのイメージに存在するかを登録することである。

プロセス２０３は、クアドラントＪがクアドラントＩに対して上側側面に隣接するかに関して調査する。この場合、プロセス２０７は、“隣接Ｎ”（上側隣接）を割り当て、“隣接Ｎカウンター”を増加させる。それは、どれだけ多くの上側隣接がそのイメージに存在するかを登録することである。

プロセス２０４は、クアドラントＪがクアドラントＩに対して下側側面に隣接するかに関して調査する。この場合、プロセス２０８は、“隣接Ｓ”（下側隣接）を割り当て、“隣接Ｓカウンター”を増加させる。それは、どれだけ多くの下側隣接がそのイメージに存在するかを登録することである。

もちろん、クアドラントＪは、クアドラントＩに隣接しないこともある。この場合、各プロセス２０１から２０４は、ネガティブアウトプット（ｎｅｇａｔｉｖｅ ｏｕｔｐｕｔ）を有し、以後プロセス２０９が作動する。前記プロセス２０９は、プロセス２０５から２０８のそれぞれの遂行以後にも始まる。

プロセス２０９が、そのようにＪを増加させれば、プロセス２１０のために、プロセス２０１から２０４は、クアドラントＩと新たなクアドラントＪとの間の隣接を比較しながら、再び行われる。このような方式で、一つのサイクルが行われ、クアドラントＩとあらゆる他のクアドラントのあらゆる隣接が調査される。

あらゆる他のクアドラントに対してクアドラントＩの隣接を調査した後に、プロセス２１１は、Ｉを増加させる。このように新たなクアドラントＩは、隣接が調査される。Ｉが、イメージのクアドラント数より多くなれば、あらゆる隣接が探索されたことであり、アルゴリズム“隣接”は終了する。

アルゴリズム“隣接”の最後は、あらゆる上下左右隣接の情報が得られる。

前述したように、図１８は、アルゴリズム“島”を表わした図面である。これは、アルゴリズム“隣接”で由来した出力データを入力データとして利用する。前記アルゴリズム“島”は、島の一つのファイル内にイメージをマッピングする。それぞれの島は、最も大きなクアドラントの連合によって存在する（すなわち、最も大きな寸法を有するクアドラントが一つ以上である場合、それらの間で探索される最初のクアドラント）。

左／右／上／下隣接のファイルがロードされる（プロセス３０１）。この部分で、それぞれのクアドラントが調査される（それは、アルゴリズム“隣接”でのような方式でクアドラントＩを参照する）。

−もし、クアドラントＩが一つの島に連合されれば（プロセス３０２）、この場合、追加の分析は、クアドラントＩに対して行われない。そして、プロセス３１１が直ちに実行される。前記プロセス３１１は、Ｉを増加させ、３１２を調査した後に、新たなクアドラントが分析される。

−もし、クアドラントＩが、まだ如何なる島にも連合されることができなければ（プロセス３０２）、新たな島Ｊは、クアドラントＩに連合される。

プロセス３０３以後、クアドラントＩに隣接したあらゆるクアドラントが制御可能であるかについて調査される。本アルゴリズムの以前の反復のために、これら隣接クアドラントは、既に一つの島に連合されている（プロセス３０４、前記クアドラントは、Ｋと番号付ける）。もし、クアドラントＫの如何なるものもクアドラントＩより大きくなければ（プロセス３０５）、前記クアドラントＫの如何なるものも島ＪがクアドラントＫに連合（プロセス３０７）される前に分析されない。

プロセス３０８、３０９は、あらゆるクアドラントＩに隣接したクアドラントＫを制御するためのサイクルを完了する。

このサイクルが終了する時、プロセス３１０は、Ｊを増加させる。それにより、新たな島が発生し、プロセス３１１は、Ｉを増加させる。そして、次のクアドラントが調査される。

クアドラントＩに近接したあらゆるクアドラントの調査後に、プロセス３１０、３１１は、それぞれＩ、Ｊを増加させる。それにより、新たな島が検索され、さらに遠いところのクアドラントが分析される。プロセス３１２は、他のクアドラントが分析されたかを調査する。

アルゴリズム“島”は、それにより、島の順序によってイメージをマッピングする島のファイルを出力し、前記それぞれの島は、その最も大きなクアドラント（または、最も大きな寸法のクアドラントのうち一つ）に連合される。もちろん、多様な実施形態で、非常に小さな寸法の島を削除するために、デジタルフィルターを利用することができる。

図９Ａは、骨生体検査の微細放射線写真イメージを詳細に表わした図面である。図９Ｂは、ホワイトで彩色されたクアドラントのクラスターの動静を表わし、前記クラスターを含む基本となるクアドラントをナンバリングしたものを示す。図９Ｃは、島ｎ．２の拡大図である。図９Ｄは、図９Ａのブラックで彩色されたクアドラントのクラスターの動静と、これらクラスターを成す要素であるクアドラントのナンバリングしたものを表わした図面である。図９Ｅは、島ｎ．０の拡大図である。

イメージを成す島の識別後に、次の段階が行われる。

−一つの島を構成するクアドラントの数を数え、それらの寸法を記録する。

−以前段階で得られた数値を平均する。

−相異なるクアドラントと一つの島での他の反復レベルとの間の数及び隣接確率を計算する（この段階は、以前隣接計算アルゴリズムによって得られて保存された情報を利用する）。

−以前段階で得られた数値を平均する。

この場合、平均値をよく見れば、数値がプロセス２０５から２０８で計算された左、右、上、下隣接にのみ関連されないということが分かる。したがって、ここで計算された平均値は、確率を考慮の対象とする。言い換えれば、最初のレベルＭのクアドラントと二番目のレベルＮのクアドラントとが隣接し、その隣接は、左、右、上、下隣接ではないものである。

次の表は、図８Ｂのホワイトで彩色された島の隣接に対する計算を表わす。

ｉ段階>は、クアドラントの任意的な発生、すなわち、フラクタル要素と関連する。そのフラクタル要素は、ｉ段階>で確立された隣接フラクタル要素のクラスターの特性を再生し、また近接させる幾何学的特徴を有する。

“島”アルゴリズムによって得られたデータは、確率的基礎上にＸ軸に平行に置かれた人為的フラクタルを発生させるのに利用される。人為的島は、初めに大きいサイズのクアドラントであり、以後小さなクアドラントになるＸ軸上のポジショニング（ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ）によって生じる。これは、クアドラントの数及びクアドラントの数と、原本イメージを構成し、そこで選択された島の隣接平均によって来由された隣接確率による。

このように生じた島は、原本イメージの島と両立することができる幾何学的特徴がある。その特徴は、それらのクアドラントの比率と数、そして、それらの間の隣接性の二つともに対するものである。

人為的フラクタル島は、図１９に示したように、適切なＱＦ（Ｑｕａｄｒａｎｔ Ｆａｌｌ）アルゴリズムを利用したコンピュータによって発生する。図１０Ａ、図１０Ｂ及び図１０Ｃは、それぞれ人間顎骨生体分析の微細放射線写真イメージのクアドラントへの分割を表わしたものであり、二つの人為的フラクタル島（図１０Ｂ、図１０Ｃ）は、図１Ａのホワイトで彩色された部分と関連したデータから得られたものである。

図１１Ａ、図１１Ｂ、図１１Ｃ 及び図１１Ｄは、図１０Ａでのように、それぞれ人間顎骨生体分析の微細放射線写真イメージのクアドラントへの分割を表わしたものであり、三つの人為的フラクタル島（図１１Ｂ、図１１Ｃ、図１１Ｄ）は、図１Ａのブラックで彩色された部分と関連したデータから得られたものである。

図１９で表わしたアルゴリズムＱＦによれば、前記アルゴリズムＱＦは、アルゴリズム“島”によって出力されたデータを利用する。この目的のために、クアドラント保存が発生する。ここで、前記クアドラント保存は、選択された島の平均的なクアドラントで、量、大きさ及び相互間隣接によって特徴づけられた大部分の人為的クアドラントを含む。その代りに、クアドラント保存の人為的クアドラントは、まだ固定された位置を有さない。前記位置は、アルゴリズムＱＦ自体によって発見される。

クアドラント保存の人為的クアドラントは、最も大きな人為的クアドラントから最も小さな人為的クアドラントまで分類される（Ｊは、クアドラントレベル、Ｉは、特定クアドラントに依存する）。アルゴリズムＱＦでは、ＸとＹ座標が採用される。前記座標は、図３３に示されたようであり、それは、それぞれインプラントの中心線及びインプラントのネジ山の高さに平行である。

クアドラント保存は、プロセス４００によって作られる。初期化プロセスは、４０１、４０２に関するものである。

ここで、クアドラントＩは、ポジションＸ、Ｙでの相衝（ｃｏｌｌｉｓｉｏｎ）のためにチェックされる（プロセス４０１、４０２は、座標Ｘ、Ｙの初期化に注目しなければならない。したがって、チェックされる最初のポイントは、図３４の‘０’になり、それは、最も低い可能性を有するポイントであり、製造されるインプラントの中心軸に最も近いところである）。

サイクル４０３は、Ｘ、Ｙ軸において、人為的クアドラントＩと以前に位置づけられた可能な人為的クアドラントとの間の相衝をチェックするために始める。ここで、その相衝は、人為的クアドラントＩの一つ以上のピクセルと以前に位置づけられた人為的クアドラントとの重畳を意味する。サイクル４０３は、次のようにチェックする。

−もし、人為的クアドラントＩが、既に位置づけられた人為的クアドラント（そのアルゴリズムによって既に位置づけられた）と相衝すれば、Ｘの変化はなく、新たなポジションＹが、Ｙのインクリメントによって試みられる。

−もし、人為的クアドラントＩが、他の如何なる以前に位置づけられたクアドラントと相衝しなければ、サイクル４０３は終了し、プロセス４０７が始まる。

プロセス４０７は、Ｘ、Ｙ位置において、クアドラントＩと以前に位置したクアドラントの間の隣接確率を計算する。

プロセス４０４は、Ｘをインクリメントし、プロセス４０５は、プロセス４０６を始めさせる。したがって、この点で、新たなＸ、Ｙ位置がチェックされる。ここで、Ｙ＝０である。

あらゆる位置がチェックされれば、プロセス４０６は、プロセス４０３、４０７によって既に調査されたポジションのうちから最も高い確率を有するＸ、Ｙのポジションを推正する。言い換えれば、クアドラントＩが位置することができるそれぞれの可能なポジションに対して、最も高い確率のポジションは、プロセス４０７の反復によって収集されたデータを基にするプロセス４０６によって選択される。

もし、最善のポジションのうち、同じ確率を有する一つ以上のポジションがあれば（４０８チェック）、前記一つ以上のポジションのうち、ランダム選択がプロセス４０９によってなされる。

プロセス４１０は、プロセス４０６ないし４０９によって推定された位置に人為的クアドラントＩをデザインする。この際、人為的クアドラントＩは、ポジションＸ、Ｙに位置する。プロセス４１１は、人為的クアドラントＩの隣接に基づいた統計値カウンターをアップデートする。

プロセス４１２は、さらに遠い人為的クアドラントのためのポジションを検索するために、Ｉをインクリメントする。プロセス４１３は、あらゆるレベルのあらゆる人為的クアドラントを考慮させることである。

アルゴリズムＱＦの出力は、クアドラントの隣接ワーク（ａｄｊａｃｅｎｃｙ−ｗｏｒｋ）で構成された人為的フラクタル島である。とにかく、確率変数（ｒａｎｄｏｍ ｖａｒｉａｂｌｅｓ）が暗示するように、より良い人工インプラントが可能である。したがって、１００種の他の結果を発生させるために、アルゴリズムＱＦは、非常に高い回数（例えば、１００回）が反復されうる。それぞれの結果で、コンシスタンス値（ｃｏｎｓｉｓｔｅｎｃｙ ｖａｌｕｅ）は、次の式から得られる。

Ｃ（％）＝１００−ＳＵＭ（Ｊ）／ＳＵＭ（Ｋ）
ここで、ＳＵＭ（Ｊ）は、ＱＦによって得られた人為的フラクタル島の隣接の総計であり、ＳＵＭ（Ｋ）は、選択された島の隣接性の総計である。さらに大きいＣ（％）は、さらに優れた一貫性を暗示する。

ｍ段階>は、以前段階から確立された収容組職の特性によって移植装置をデザインすることを含む。特に、ｈ段階>で組職を分類する時、及びｌ段階>で人為的フラクタルクラスターが生じる時を意味する。

実際、カラーホワイトとブラックとの分析から得られた人為的島は、組職の各質的クラスでマクロ及びマイクロ形状と関連してインプラントのデザインに利用される。

図１２、図１３及び図１４は、骨組職と関連した人為的島が、如何に歯科用インプラントのネジデザインに利用されるかに関する例を示す。それらは、またあらゆる他の部分をデザインするにも利用されうる。すなわち、インプラント本体、末端と歯茎部などのデザインである。

さらに詳細には、図１２Ｂは、図１２Ａに表われた優秀骨密度のための適切なネジ山を備えたインプラントの例である。

図１３Ｂは、図１３Ａに表われた普通骨密度のための適切なネジ山を備えたインプラントの例である。

図１４Ｂは、図１４Ａに表われた不良骨密度のための適切なネジ山を備えたインプラントの例である。

図１２Ｂ、図１３Ｂ及び図１４Ｂは、例えば、同じ円筒形本体や、前記円筒形本体を取り囲む他の形態のネジ山を含む歯科用インプラントを概略的に表わした図面である。

ネジ山の形態は、例えば、ピッチ、ネジ山の形状が多様であり、同じインプラント本体の他の部分において、多様なネジ山の形態を有する。これにより、それぞれのインプラントは、ネジ及び／または特に、インプラントの移植が予定された骨構造に適したネジのストレッチ（ｓｔｒｅｔｃｈ）を有するようにデザインされる。特に、ネジの形態は、ＱＦアルゴリズムに獲得された人為的フラクタル島の強度によって選択される。これは、内側の支柱骨空間に最適の充填及び最上の骨癒着を達成するためである。

ｎ個で既定のクラスでの骨分類は、インプラントのマクロデザインに有用であり、インプラントのマイクロデザインと細部的定義のための人為的フラクタル島の使用と関連する。それは、関連骨の形態学的特徴に合わせて作られうる。

発明のまた他の面によれば、前記同じ方法は、移植される組職と類似した形態学的構造を有する生体適合物質（ｂｉｏｍａｔｅｒｉａｌ）のデザインに使われる。ここでも、人為的クラスターは、幾何学的特徴によって発生し、その幾何学的特徴は、ｉ段階>で説明した隣接フラクタル要素の特有なクラスターを再生または近接化させることである。“島”アルゴリズムによって得られたデータは、確率的基礎上に人為的フラクタル島を発生させるのに利用される。これら人為的島は、まずさらに大きいサイズのクアドラントをポジショニングし、以後、さらに小さな寸法のクアドラントをポジショニングすることによって、スクリーンの中央に発生する。クアドラントの数と原本イメージとを含み、選択された島の隣接確率によって発生する。

このように生じた島は、原本イメージの島と両立することができる幾何学的特徴がある。言い換えれば、クアドラントの比率と数、そして、それらの間の隣接いずれもがそうである。

生体適合物質のための人為的フラクタル島は、図２０で概略的に示したように、適切なＰＯＤ（Ｐｅｒｉｍｅｔｒａｌ Ｏｒｄｅｒｅｄ Ｄｉｓｐｌａｃｅｍｅ）アルゴリズムを利用したコンピュータによって発生する。

図２０で表わしたように、ＰＯＤアルゴリズムによれば、前記アルゴリズムＰＯＤは、アルゴリズムＱＦのようなアルゴリズム“島”によって出力されたデータを利用する。このために、クアドラントストア（ｓｔｏｒｅ）が生じ、ここで、大部分の人為的クアドラントが含まれる。それぞれの人為的クアドラントは、選択された島の平均クアドラントにおいて、量、大きさ及び相互間隣接によって特徴づけられる。

その代りに、クアドラントストアの人為的クアドラントは、まだ固定された位置を有さない。前記位置は、アルゴリズムＰＯＤによって探されるように予定される。クアドラントストアの人為的クアドラントは、最も大きな人為的クアドラントから最も小さな人為的クアドラントまで分類される（Ｊは、クアドラントのレベルであり、Ｉは、特定クアドラントに依存する）。アルゴリズムＰＯＤは、ペリメトラルアレイ（ＰＡ、ｐｅｒｉｍｅｔｒａｌ ａｒｒａｙ）を考慮する。それは、アルゴリズムＰＯＤ自体によって作られた人為的島のペリメトラルを構成するクアドラントを含むアレイ（ａｒｒａｙ）の一つである。

前記ＰＡによって、アルゴリズムＰＯＤによって作られた人為的島のペリメトラルは、他の大きさのクアドラントを含んで“分割された（ｓｅｇｍｅｎｔｅｄ）”ものである。ＰＡは、アルゴリズムＰＯＤによって動的に変更され、ポジションの大部分がマッピングされる。ここで、アルゴリズムＰＯＤによって人為的クアドラントがさらに位置づけられる。

図２０に示されたように、前記アルゴリズムＰＯＤは、アルゴリズム”島”によって出力されたデータを利用する（プロセス５００）。

クアドラントストアは、プロセス５００によって作られる。そのＰＡは、プロセス５０１で初期化される。

プロセス５０２は、最初のクアドラントを中心ポジションに割り当てる。

プロセス５０３は、前記ＰＡが人為的クアドラントＩを含みうることのような方式で、ＰＡが分割されることができるかを調査する（ここで、クアドラントは、Ｉによって言及される）。もし、ＰＡが人為的クアドラントＩを含まなければ、以後ＰＡは、人為的クアドラントＩに相応するセグメントに再び分割される。

ループ５０６は、人為的クアドラントＩに対してＰＡをスキャン（ｓｃａｎ）する。特に、ポジションＫで、ＰＡのセグメントと人為的クアドラントＩとが重なれば（プロセス５０７）、以後プロセス５０８は、統計値に基づいてＰＡのパーセンテージを割り当てる。ループ５０９は、フラクタル人為的島に隣合うクアドラントの隣接確率を確認するためのものである。

ループ５０６、５０９のおかげでそれぞれ分析されたポジションは、隣接クアドラントの隣接に基づいたスコアに割り当てられる（左、右、上、下の隣接を考慮して）。スコアがさらに高いほど、人為的クアドラントの最も適切なポジションの確率がさらに高くなる。

プロセス５１０は、最も高いスコアを有するポジションを割り当てる。一つ以上のポジションが、同一の良いスコアを有すれば（プロセス５１１）、プロセス５１２は、前記一つ以上のポジションのうち、ランダムな方法で人為的クアドラントＩを選択する。

プロセス５１３は、プロセス５１０または５１２によって得られたポジションで人為的クアドラントＩのために使われる隣接に基づいて、統計値カウンターを減少させる。

プロセス５１４は、プロセス５１０または５１２によって得られるポジションでクアドラントＩをデザインする。プロセス５１５は、人為的クアドラントＩの確立されたポジションに基づいて、ＰＡ（Ｐｅｒｉｍｅｔｒａｌ Ａｒｒａｙ）を変更する。それは、今ＰＡの一部分となる。

ＰＡでの人為的クアドラントＩの存在のために、ＰＡの二つのセグメントの間に“壁（ｗａｌｌｓ）”が存在しうる。これは、ＰＡがただ境目線にのみ関与するようになっており、よって、新たなクアドラントのただ一部分のみが維持されるために受け入れられない。プロセス５１６は、ＰＡから前記“壁”を削除する。そのようにして、境界で効果的に存在しないピクセルからＰＡを“クリーニング（ｃｌｅａｎｉｎｇ）”する。

プロセス５０４は、Ｉを増加させる。そのようにして、一つのポジションを有するように新たな人為的クアドラントＩが調査される。

アルゴリズムＰＯＤの最後には、一つのフラクタル人為的島が作られ、前記人為的島は、ＰＡによってペリメトラル（ｐｅｒｉｍｅｔｒａｌ）に範囲が定められる。

一連のアルゴリズムＰＯＤの作動が可能であり、各結果のコンシスタンス（ｃｏｎｓｉｓｔｅｎｃｙ）Ｃ（％）を計算する。例えば、より良い人為的フラクタル島は、Ｃ（％）によって選択される。

図２１ないし図３２は、ＰＯＤアルゴリズムによって発生した人為的島を用いてデザインされた生体適合物質の例を示す。その島は、生体適合物質の粒子をデザインする基本的なモジュールを表わす。その例は、組職の構造と同様にデザインされた他種の構造粒子と関連する。また、特定の骨組職、その内に生体適合物質の粒子が挿入される。その例は、多様な密度の骨組職に関連し、例えば、優秀、普通、不良な密度などがある。

図２１、図２５及び図２９は、他の人間上顎及び下顎骨組職を表わしたものであり、それぞれ優秀、普通、不良密度に関するものである。

図２２、図２６及び図３０は、図２１、図２５及び図２９のイメージの分割から由来したイメージである。

図２２Ａ、２２Ｂは、図２１のカラーホワイトと関連したクアドラントへの分割を表わし、それに相応する人為的フラクタル島をそれぞれ表わす。図２２Ｃ、図２２Ｄは、図２１のブラックカラーブラックと関連したクアドラントへの分割と、それに相応する人為的フラクタル島をそれぞれ表わす。図２３は、特有な外部形態と元の優秀密度の骨と類似した内部構造を有する生体適合物質粒子の例を示す。ここで、“星状（ｓｔａｒｒｙ）”表面形態は、単に一つの例である。図２４は、本発明による方法によってデザインされた優れた密度の粒子によって再生させるために、骨結実（ｂｏｎｅ ｌｏｓｓ）領域に充填（ｆｉｌｌｉｎｇ）されたものを示す。生体適合物質の粒子は、移植される骨組職と類似した形態学的構造を有する。

図２６Ａ及び図２６Ｂは、図２５のイメージのカラーホワイトと関連したクアドラントへの分割と、それに相応する人為的フラクタル島をそれぞれ表わす。図２６Ｃ及び図２６Ｄは、図２５のイメージのカラーブラックと関連したクアドラントへの分割と、それに相応する人為的フラクタル島を示す。図２７は、特有な外部形態と元の普通密度の骨と類似した内部構造を有する生体適合物質粒子の例を示す。ここで、“星状”表面形態は、単に一つの例に過ぎない。図２８は、本発明による方法によってデザインされた普通密度の粒子によって再生させるために骨結実領域に充填したものを示す。生体適合物質の粒子は、移植される骨組職と類似した形態学的構造を有する。

図３０Ａ及び図３０Ｂは、図２９のイメージのカラーホワイトと関連したクアドラントへの分割と、それに相応する人為的フラクタル島をそれぞれ表わす。図３０Ｃ及び図３０Ｄは、図２５のイメージのカラーブラックと関連したクアドラントへの分割と、それに相応する人為的フラクタル島を示す。図３１は、特有な外部形態と元の不良密度の骨と類似した内部構造を有する生体適合物質粒子の例を示す。ここで、“星状”表面形態は、単に一つの例に過ぎない。図３２は、本発明による方法によってデザインされた不良密度の粒子によって再生させるために骨結実領域に充填したものを示す。生体適合物質の粒子は、移植される骨組職と類似した形態学的構造を有する。

図２３、図２７及び図３１で表わした生体適合物質粒子は、臨床的必要に応じて多様な寸法のクラスターブロックを形成するように結合される。それは、移植され、安定するが、例えば、ネジを固定する手段であって、骨結実領域で再生のためにそうである。このような方式で製造されるブロックは、再生される骨のそれと類似した内部構造を有するようになる。

前記で本発明の望ましい幾つかの実施形態を説明した。しかし、本発明の技術的範囲は、これに限定されず、本発明の技術分野の当業者によって請求範囲の範囲内で多様な変形を加えることができる。

詳細には、本発明の方法は、他の移植装置の構造及び表面デザインに利用されるか、ここに説明された方法によってデザインされた、生物組職に接触されるように挿入されるメンブレン（ｍｅｍｂｒａｎｅｓ）、ステント（ｓｔｅｎｔｓ）、生体適合物質（ｂｉｏｍａｔｅｒｉａｌｓ）と、これと類似したものを、骨癒着と組職内の安定を目的として最上の結合を達成するために利用することができる。

本発明のさらに他の面は、単純化された製造に関連する。それは、臨床医学者に次のように構成されたソフトウェア−ハードウェア装置を提供する。パソコン（または、特定目的のためのハードウェアカード）、スキャナー（または、イメージをデジタル化する手段）、そして、適切に与えられたプログラムなどである。

本発明の方法を用いて、臨床医は、イメージをスキャナーでデジタル化するために入力するか、既にデジタル化された組職のイメージをコンピュータで直ちに分析するためにロード（ｌｏａｄ）する。そして、そのプログラムは、自動で組職を確認して分類する。また、関連組職のタイプによって移植のために最も適切な装置及び／または物質関連情報を提供する。

図１５及び図１６は、この単純化された手続きの例を示す。それは、日常的な歯科学利用（ｏｄｏｎｔｏｉａｔｒｉｃ ｕｓｅ）でのデジタル放射線写真の分析を言及する。臨床医は、図１５で示されたように、関心地域を選択し、そのソフトウェアは、その組職を分析して分類する。したがって、図１６で示されたように、自動で使われる歯科用インプラントのタイプに対する推薦を提供する。そのような一つの実施形態としてインプラントがあらかじめ形成され（例えば、図３４ないし図３６の三つのあらかじめ形成されたインプラント）、図３７Ａと図３７Ｂとに示されている。

事実上、デジタルイメージ６００、６１０のうち、他の人から他のサンプル骨の多様なデジタルイメージが得られる。前述されたフラクタル分析によって（例えば、アルゴリズムＲＱＡ）、６０３で図式化される。各サンプルは、ブラック島と関連して、二つのフラクタルイメージ６０１にマッピングされる。また、６０２は、ホワイト島と関連してマッピングされる。

３個クラスへの分類は（他の実施形態で、クラスは異なる数であり得る）、前記最も高密度を有する組職範囲のパーセンテージ、前記最も低い密度または物質の密度のない組職範囲のパーセンテージ及び異なる寸法で得られたクアドラントのパーセンテージ分配によって得られる。

獲得した平均値によるＱＦ分析によって、６０５で図式化されることによって、選択されたインプラントの特徴（インプラントのピッチｐと深さｄ）が産業的方法によって実現される。

一つの例を提示するために、インプラントのための次の寸法は、他の骨クラスのために採択される。ここで、インプラントネジ山のピッチｐと深さｄは、mm範囲内にある。

以後、実現したあらかじめ形成されたインプラントは、市場に流通され、歯科用インプラントのための基本構成要素として販売される。臨床医が、三つのインプラントのうち一つを選択しようとする時、彼はインプラントが適用される骨密度分析が必要である（図１５、図１６）。装置及び／または物質の収容が予定された人間組職の構造イメージが作られる。

次いで、前記イメージは、デジタルフォーマット（ｄｉｇｉｔａｌ ｆｏｒｍａｔ）に転換される必要がある。以後、得られたイメージのための新たなフラクタル分析が実行される。アルゴリズムＲＱＡは、インプラントのどのクラスが、前記人間組職に移植される必要があるかを明らかにするのに役に立つ。原則的に、請求項１４による方法に記述されたように、インプラント臨床医の処分によるもののうちから選択される。

このようにして、その平均的特徴（詳細には、ネジ山のピッチｐと深さｄ）が、インプラントを収容する人間組職と可能な限りさらに類似したインプラントが得られる。

図３８は、図３７の方法の一部分によって選択されたインプラントのネジ山を示す。図３９は、図３８のネジ山の３次元的図面の一部の形状を示す。

本発明は、人間または動物の生体組職内に移植されるための装置及び／または物質をデザイン及び／または選択する方法及びその方法による装置及び／または物質関連の技術分野に適用可能である。

Claims (20)

1. ａ>装置またはインプラントの収容が予定された組職構造のデジタルイメージを獲得するものであって、前記イメージは、相異なる物質密度を有する組職領域を識別する段階と、
   ｂ>前記物質の相異なる密度を有する組職領域のカラーレベル（ｃｏｌｏｕｒ ｌｅｖｅｌ）をキャリブレーション（ｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎ）するものであって、最初のカラーレベルを物質の最高密度（ｄ_ｍａｘ）を有する組職領域に割り当て、二番目のカラーレベルを物質の最低密度または密度のない（ｄ_ｍｉｎ）ものと割り当てることを含み、前記物質の最高密度（ｄ_ｍａｘ）と最低密度（ｄ_ｍｉｎ）は、前記組職のタイプ（ｔｙｐｅ）及び位置（ｌｏｃａｔｉｏｎ）に依存する段階と、
   ｃ>そのイメージが、前記最初のカラーの６０％以上を含めば、前記イメージのカラーレベルの計算は、前記最初のカラーレベルに割り当て、またはそのイメージが、前記最初のカラーの４０％以下を含めば、前記二番目のカラーレベルに割り当て、またはそのイメージが、前記最初のカラーレベルの６０％ないし４０％の間を含めば、前記イメージを４個のクアドラントに分割することを含む段階と、
   ｄ>ここで、必要であれば、以前ｃ>段階で得た前記４個のクアドラントのそれぞれのカラーレベルを計算することによって、前記計算は、前記最初のカラーレベルまたは前記二番目のカラーレベルの割り当て、または前記ｃ>段階でのような同じ割り当て基準を利用した４個のクアドラントにさらに分割することを含む段階と、
   ｅ>前記装置またはインプラントに関して十分に限定された寸法のクアドラントを得るまでｄ>段階を反復する段階と、
   ｆ>一つのカラーを同じ寸法を有するクアドラントにいずれもランダムに割り当てる段階と、
   ｇ>前記最初のカラーレベルでのように物質の最高密度を有する組職領域に相応するように、割り当てられたクアドラントの総数を計算し、前記組職構造のイメージのパーセンテージとしての前記クアドラントの数を表わし、また、各反復レベルでのクアドラント数及び総数に対する各反復レベルの重量％を計算することと、
   前記二番目のカラーレベルでのように物質の最低密度または密度のない組職領域に相応するように、割り当てられたクアドラントの総数を計算し、前記組職構造イメージのパーセンテージとしての前記クアドラントの数を表わし、また、各反復レベルでのクアドラント数及び総数に対する各反復レベルの重量％を計算することと、を含む段階と、
   ｉ>前記以前段階で得たクアドラントの分析であって、物質の最高密度を有する組職領域に相応する前記最初のカラーレベルを有する隣接クアドラントのクラスターを調査し、物質の最低密度または密度のない組職領域に相応する前記二番目のカラーレベルを有する隣接クアドラントのクラスターを調査することを含む段階と、
   ｌ>ｉ>段階で説明した前記隣接クアドラントのクラスターの特性を再生（ｒｅｐｒｏｄｕｃｅ）または近接化（ａｐｐｒｏｘｉｍａｔｅ）する幾何学的特性を有するクアドラントの人為的クラスターを発生させる段階と、
   ｍ>前記ｌ>段階が進行する間に確立された特性を用いて、人間または動物の生体組職に挿入または移植されるための前記装置をデザインする段階と、
   を含むことを特徴とする人間または動物の生体に挿入または移植のための装置及び／または物質のデザインのための方法。
2. 前記ｃ>段階の間の前記カラーレベルの計算は、
   そのイメージが、前記最初のカラーの９０％以上を含めば、前記最初のカラーレベルに割り当て、またはそのイメージが、前記最初のカラーの５％以下を含めば、前記二番目のカラーレベルに割り当て、またはそのイメージが、前記最初のカラーレベルの９０％ないし５％の間を含めば、４個のクアドラントに前記イメージを分割させることを特徴とする請求項１に記載の人間または動物の生体に挿入または移植のための装置及び／または物質のデザインのための方法。
3. 前記ｃ>段階の間の前記カラーレベルの計算は、
   そのイメージが、前記最初のカラーの９５％以上を含めば、前記最初のカラーレベルに割り当て、またはそのイメージが、前記最初のカラーの２％以下を含めば、前記二番目のカラーレベルに割り当て、またはそのイメージが、前記最初のカラーレベルの９５％ないし２％の間を含めば、４個のクアドラントに前記イメージを分割させることを特徴とする請求項１に記載の人間または動物の生体に挿入または移植のための装置及び／または物質のデザインのための方法。
4. 前記最初のカラーレベルは、ホワイトであり、前記二番目のカラーレベルは、ブラックであることを特徴とする請求項１に記載の人間または動物の生体に挿入または移植のための装置及び／または物質のデザインのための方法。
5. 前記ｅ>段階で説明した前記装置またはインプラントの寸法（ｄｉｍｅｎｓｉｏｎｓ）に対して十分に限定された寸法の前記クアドラントは、
   １ピクセル（ｐｉｘｅｌ）の最小寸法を有することを特徴とする請求項１に記載の人間または動物の生体に挿入または移植のための装置及び／または物質のデザインのための方法。
6. 前記ｇ>段階とｉ>段階との間には、
   ｈ>前記組職を物質の最高密度を有する組職領域の前記パーセンテージによって、物質の最低密度または密度のない組職領域の前記パーセンテージによって、また、以前段階で得られた異なる寸法のクアドラントのパーセンテージ分配によって、ｎ個のクラスに分類する段階をさらに含むことを特徴とする請求項１に記載の人間または動物の生体に挿入または移植のための装置及び／または物質のデザインのための方法；
   ここで、ｍ>段階は、前記ｈ>段階の間に確立された特徴でも使われる。
7. 前記ｈ>段階は、
   物質の高密度を有する組職領域の前記パーセンテージによって、前記組職をｎ個のクラスに分類することを特徴とする請求項６に記載の人間または動物の生体に挿入または移植のための装置及び／または物質のデザインのための方法；
   ここで、ｎは、２ないし１２の間にある。
8. 前記ｈ>段階は、
   物質の高密度を有する組職領域の前記パーセンテージによって、前記組職をｎ個のクラスに分類することを特徴とする請求項７に記載の人間または動物の生体に挿入または移植のための装置及び／または物質のデザインのための方法；
   ここで、ｎは、３ないし８の間にある。
9. 前記装置は、歯科用インプラント（ｄｅｎｔａｌ ｉｍｐｌａｎｔ）であることを特徴とする請求項１に記載の人間または動物の生体に挿入または移植のための装置及び／または物質のデザインのための方法。
10. 前記装置は、ステント（ｓｔｅｎｔ）であることを特徴とする請求項１に記載の人間または動物の生体に挿入または移植のための装置及び／または物質のデザインのための方法。
11. 前記請求項１ないし請求項１０のうち何れか一項の方法を用いてデザインされた人間または動物の生体組職内に移植されるための装置。
12. 前記装置は、
    歯科用インプラントであることを特徴とする請求項１１に記載の人間または動物の生体組職内に移植されるための装置。
13. 前記装置は、ステントであることを特徴とする請求項１１に記載の人間または動物の生体組職内に移植されるための装置。
14. ａ>装置及び／または物質の収容が予定された人間または動物組職の構造イメージを得る段階と、
    ｂ>前記イメージをデジタル転換する段階と、
    ｃ>前記デジタルイメージをプロセッシングし、前記プロセッシングは、請求項６を組み合わせた請求項１で説明された方法を採択し、ここで、前記ｍ>段階とｌ>段階は、前記装置を可能な装置及び／または物質のライブラリーーから選択するための段階と、
    によって代替されるものを含む人間または動物の生体組職内に移植されるための装置及び／または物質を選択する方法。
15. 前記装置は、
    歯科用インプラントであることを特徴とする請求項１４に記載の人間または動物の生体組職内に移植されるための装置及び／または物質を選択する方法。
16. 前記装置は、
    骨内骨再生に利用される充填材（ｆｉｌｌｅｒ ｍａｔｅｒｉａｌ）、特に、歯牙または顎、顔面の外科手術に利用されることを特徴とする請求項１４に記載の人間または動物の生体組職内に移植されるための装置及び／または物質を選択する方法。
17. ａ>移植可能な装置及び／または材料の収容が予定された人間または動物の組職構造のイメージを獲得するためのユニットと、
    ｂ>前記イメージをデジタル転換するためのユニットと、
    ｃ>前記デジタルイメージをプロセッシングするためのユニットと、を含み、前記プロセッシングは、請求項１４で説明された方法の履行による装置。
18. 請求項１ないし請求項１０のうち何れか一項の方法によってデザインされた人間または動物の生体組職内に移植されるための生体適合物質（ｂｏｉｍａｔｅｒｉａｌ）。
19. 前記生体適合物質は、
    骨内骨再生に利用されるための充填材であることを特徴とする請求項１８に記載の人間または動物の生体組職内に移植されるための生体適合物質。
20. 前記生体適合物質は、
    歯牙または顎、顔面の外科手術において、骨内骨再生に利用されることを特徴とする請求項１９に記載の人間または動物の生体組職内に移植されるための生体適合物質。

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