JP2012045247A - 永久歯萌出期間予測装置 - Google Patents

Abstract

【課題】永久歯が萌出するまでの期間を高精度で予測する。
【解決手段】第一被験者の口腔内を撮影した画像から、被験者の永久歯に関する幾何学的形状を示す情報を少なくとも含む被験者情報を取得する第１取得部１０１と、第一被験者とは異なる第二被験者の被験者情報と第二被験者の永久歯が萌出するまでの期間である萌出期間を示す萌出期間情報とを含むデータセットを複数記憶しているデータベース１０２を参照することにより、第１取得部１０１が取得した第一被験者の被験者情報と第二被験者の被験者情報との類似性を判断する判断部１０３と、判断部１０３による判断結果に基づいてデータベース１０２に含まれる萌出期間情報を取得し、取得した萌出期間情報に基づいて、第一被験者の永久歯の萌出期間を予測する予測部１０４とを備える。
【選択図】図３

Description

本発明は、永久歯が萌出するまでの期間を予測する永久歯萌出期間予測装置に関し、特に、画像から永久歯萌出期間を予測する永久歯萌出期間予測装置に関する。

歯科臨床において、永久歯がいつ頃萌出するか（生えるか）という情報は、いつ頃どのような装置を患者に装着するのかという治療計画を立案したり、正確に治療期間を予測する上で極めて重要である。また、矯正歯科治療においては、乳歯が残存している混合歯列期と永久歯が生え揃った永久歯列期とでは治療方法の選択肢は異なる。例えば、エッジワイズ装置を用いた治療や外科的矯正治療は、永久歯列期の患者に適用される。そのため、上記のような治療がいつから適用可能になるのかを知りたいという患者のニーズは極めて高く、矯正歯科医はその説明を求められることが多い。しかし、現状では、手根骨のエックス線画像（またはエックス線写真）を目視することにより成長のポテンシャルを確認したり、パノラマエックス線画像（またはパノラマエックス線写真）を目視することにより永久歯の萌出状態を確認したりすることなどにより、矯正歯科医が永久歯の萌出時期を定性的に予測している。

従来の、永久歯の萌出に関連する研究および技術については、萌出の経路を定性的に解析した研究や、さまざまな観測技術で歯の萌出速度を計測した研究や（例えば、非特許文献１〜７参照）、歯が問題なく萌出するか、それとも、埋伏するかを予測する技術等が存在する（例えば、非特許文献８〜１１参照）。また、Ｍｕｌｔｉｌｅｖｅｌ Ｍｏｄｅｌｉｎｇ技術を用いて第２小臼歯の萌出時期を回帰式表現で近似する技術も提案されている（例えば、非特許文献１２参照）。

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しかし、非特許文献１〜１１に開示されている技術は、いずれも永久歯が萌出するまでの期間を数学的に予測するものではない。

また、非特許文献１２に開示されている技術は、第２小臼歯の萌出時期を予測してはいるものの、回帰式による近似を利用している。萌出時期に影響を与えると考えられる患者の口腔内の状態（永久歯の排列情報や幾何学的形状）は多種多様であるが、回帰式による近似処理中に、出現頻度の低い症例情報は失われてシステムに組み込まれない可能性が高い。そのため、予測精度の面で問題が生じ、さまざまな症例に対応する必要のある臨床応用は困難であると考えられる。なお、非特許文献１２では、予測精度の評価については、患者の来院回数をもとに評価しており、年月のような時間の尺度による詳細で明確な評価はなされていない。

本発明は上述の課題を解決するためになされたものであり、永久歯が萌出するまでの期間を高精度に予測することができる永久歯萌出期間予測装置を提供することを目的とする。

上記目的を達成するために、本発明のある局面に係る永久歯萌出期間予測装置は、第一被験者の口腔内を撮影した画像から、被験者の永久歯に関する幾何学的形状を示す情報を少なくとも含む被験者情報を取得する第１取得部と、前記第一被験者とは異なる第二被験者の前記被験者情報と前記第二被験者の永久歯が萌出するまでの期間である萌出期間を示す萌出期間情報とを含むデータセットを複数記憶しているデータベースを参照することにより、前記第１取得部が取得した前記第一被験者の前記被験者情報と前記第二被験者の前記被験者情報との類似性を判断する判断部と、前記判断部による判断結果に基づいて前記データベースに含まれる前記萌出期間情報を取得し、取得した前記萌出期間情報に基づいて、前記第一被験者の永久歯の前記萌出期間を予測する予測部とを備える。

この構成によると、第一被験者の被験者情報と第二被験者の被験者情報との類似性に基づいて、第一被験者の永久歯の萌出期間の予測を行っている。つまり、第一被験者の被験者情報と類似した被験者情報を有する第二被験者の永久歯の萌出期間から、第一被験者の永久歯の萌出期間を予測している。被験者情報が類似している場合には、萌出期間も類似していると考えられるため、正確に永久歯の萌出期間を予測することができる。また、この構成では、すべての症例情報をデータベースに登録して予測に用いることができるため、非特許文献１２の技術の近似処理における問題は生じない。

好ましくは、前記被験者情報は、各永久歯の幾何学的形状を示す幾何学情報と、複数の永久歯の位置関係を示す排列情報とを含む。

幾何学情報と排列情報との両方を用いることにより、より正確に永久歯の萌出期間を予測することができる。

さらに好ましくは、前記排列情報は、少なくとも前記被験者の第一大臼歯と第二大臼歯との位置関係を示す排列情報を含む。

第一大臼歯は永久歯の中でも早期に比較的安定して萌出する。このため、上記のような排列情報を用いることにより、より正確に永久歯の萌出期間を予測することができる。

また、前記排列情報は、さらに、前記被験者の第一大臼歯と第三大臼歯との位置関係を示す排列情報を含んでもよい。

また、前記排列情報は、さらに、前記被験者の第二大臼歯と第三大臼歯との位置関係を示す排列情報を含んでもよい。

また、前記幾何学情報は、少なくとも前記被験者の第二大臼歯の幾何学的形状を示す情報を含んでもよい。

また、前記幾何学情報は、さらに、前記被験者の第一大臼歯の幾何学的形状を示す情報を含んでもよい。

また、前記被験者情報は、さらに、前記被験者の暦年齢情報を含んでもよい。
さらに暦年齢情報を用いることにより、より正確に永久歯の萌出期間を予測することができる。

さらに好ましくは、上述の永久歯萌出期間予測装置は、さらに、前記第二被験者の口腔内を撮影した画像であって萌出基準線から所定の距離内に第二大臼歯の歯冠の近遠心幅径の最大豊隆部の近心部および前記第二大臼歯の歯冠の近遠心幅径の最大豊隆部の遠心部の中点が含まれている画像である基準画像における前記萌出基準線と前記中点との間の距離を前記第二大臼歯の萌出速度で除した値を算出し、前記中点が前記萌出基準線を越えていない場合には、前記基準画像の撮影日時に前記除した値を加算することにより前記第二大臼歯の萌出日時を算出し、前記中点が前記萌出基準線を越えている場合には、前記基準画像の撮影日時から前記除した値を減算することにより前記第二大臼歯の萌出日時を算出する萌出日時算出部と、前記萌出日時算出部により算出された前記第二大臼歯の萌出日時から、前記第二被験者の口腔内を撮影した画像であって前記基準画像とは異なる日時に撮影された画像である学習画像の撮影日時を減算することにより、前記学習画像の撮影日時を基準とする前記萌出期間を算出する萌出期間算出部と、前記学習画像から、前記被験者情報を取得する第２取得部と、前記第２取得部が取得した前記学習画像の前記被験者情報と前記萌出期間算出部が算出した前記学習画像の前記萌出期間を示す萌出期間情報とを含むデータセットを前記データベースに追加する追加部とを備える。

第二大臼歯が萌出する直前または萌出した直後の画像を基準画像に選んでいるため、萌出日時をより正確に算出することができる。このため、学習画像についての萌出期間を正確に算出することができ、萌出期間が正確なデータセットを用意することができる。

また、前記萌出基準線は、第一大臼歯の歯冠の近遠心幅径の最大豊隆部の近心部および前記第一大臼歯の歯冠の近遠心幅径の最大豊隆部の遠心部の中点と前記第一大臼歯の歯冠の近心部のエナメルセメント境界点および前記第一大臼歯の歯冠の遠心部のエナメルセメント境界点の中点とを通る直線に垂直で、かつ、前記第一大臼歯の歯冠の近心部のエナメルセメント境界点および前記第一大臼歯の歯冠の遠心部のエナメルセメント境界点の中点を通過する直線であってもよい。

さらに好ましくは、前記判断部は、前記第１取得部により取得された前記第一被験者の前記被験者情報と、前記データベース記憶部に記憶されている各データセットに含まれる前記第二被験者の前記被験者情報との間の距離を算出し、前記予測部は、複数の前記データセットに含まれる複数の前記被験者情報の中から、前記第一被験者の前記被験者情報との間の前記距離が小さいものから所定個数の前記第二被験者の前記被験者情報を選択し、選択した前記所定個数の前記被験者情報に対応する前記所定個数の前記萌出期間情報が示す萌出期間の平均を算出することにより、前記第一被験者の前記永久歯の萌出期間を予測する。

この構成によると、所定個数の萌出期間の平均を、第一被験者の永久歯の萌出期間とすることができる。所定個数の萌出期間の平均を取ることにより、選択した萌出期間の中に誤差が含まれていたとしても、誤差の影響を低減させることができる。

好ましくは、前記予測部は、選択した前記所定個数の前記被験者情報の各々について、前記被験者情報に対応する前記萌出期間情報が示す萌出期間を、前記第一被験者の前記被験者情報との間の前記距離が小さいほど大きくなるような重みで重み付けし、前記所定個数の萌出期間の加重平均を算出することにより、前記第一被験者の前記永久歯の萌出期間を予測する。

この構成によると、第一被験者の被験者情報に類似する被験者情報ほど、当該被験者情報に対応する萌出期間の重みを大きくしているため、より正確に永久歯の萌出期間を予測することができる。

さらに好ましくは、前記判断部は、前記被験者情報に含まれる情報ごとに予め定められた重みを用いて、前記第１取得部により取得された前記第一被験者の前記被験者情報と、前記データベース記憶部に記憶されている各データセットに含まれる前記第二被験者の前記被験者情報との間の重み付き距離を算出する。

例えば、臨床歯科医が重要視している情報ほど大きな重みを付けて重み付き距離を算出することができる。

また、前記排列情報および前記幾何学情報は、第一大臼歯の歯冠の近遠心幅径の最大豊隆部の近心部および前記第一大臼歯の歯冠の近遠心幅径の最大豊隆部の遠心部の中点と前記第一大臼歯の歯冠の近心部のエナメルセメント境界点および前記第一大臼歯の歯冠の遠心部のエナメルセメント境界点の中点とを通る直線をＸ軸とし、前記Ｘ軸に垂直で、かつ、前記第一大臼歯の歯冠の近心部のエナメルセメント境界点および前記第一大臼歯の歯冠の遠心部のエナメルセメント境界点の中点を通過する直線をＹ軸とする平面上で規定される情報であってもよい。

顎顔面形態は成長により非線形的に変化するため、口腔領域で絶対座標系を定義することは困難である。そのため、早期に萌出する第一大臼歯を基準としてこのような相対座標系を定義することにより、排列情報および幾何学情報の規定を可能にした。

さらに好ましくは、前記第一被験者の口腔内を撮影した画像は、パノラマエックス線撮影装置を用いて撮影されたパノラマエックス線画像である。

パノラマエックス線画像は被爆量が少ないため、被験者に過度な負担をかけることなく永久歯の萌出期間を予測することができる。また、パノラマエックス線撮影装置は、歯科医院に普及している。このため、既存の設備を用いて永久歯の萌出期間を予測することができる。

なお、本発明は、このような特徴的な処理部を備える永久歯萌出期間予測装置として実現することができるだけでなく、永久歯萌出期間予測装置に含まれる特徴的な処理部が実行する処理をステップとする永久歯萌出期間予測方法として実現することができる。また、永久歯萌出期間予測装置に含まれる特徴的な処理部としてコンピュータを機能させるためのプログラムまたは永久歯萌出期間予測方法に含まれる特徴的なステップをコンピュータに実行させるプログラムとして実現することもできる。そして、そのようなプログラムを、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc-Read Only Memory）等のコンピュータ読み取り可能な非一時的な記録媒体やインターネット等の通信ネットワークを介して流通させることができるのは、言うまでもない。

本発明によると、永久歯が萌出するまでの期間を高精度に予測することができる永久歯萌出期間予測装置を提供することができる。

永久歯萌出期間予測装置の概観図である。 永久歯萌出期間予測装置のハードウェア構成を示すブロック図である。 永久歯萌出期間予測装置の機能的な構成を示すブロック図である。 パノラマエックス線撮影装置によるパノラマエックス線画像の撮影原理を簡単に説明するための図である。 パノラマエックス線画像の一例を示す図である。 下顎左側の第一大臼歯、第二大臼歯および第三大臼歯について設定される特徴点および座標系を説明するための図である。 各特徴点の定義を示す図である。 幾何学情報、排列情報および暦年齢情報を含む被験者情報の一覧を示す図である。 幾何学情報に含まれる９個の変量Ｖ（１）〜Ｖ（９）を示す図である。 排列情報に含まれる１７個の変量Ｖ（１０）〜Ｖ（２６）のうち、変量Ｖ（１９）、Ｖ（２１）およびＶ（２６）を除いた変量を示す図である。 排列情報に含まれる１７個の変量Ｖ（１０）〜Ｖ（２６）のうち、変量Ｖ（１９）、Ｖ（２１）およびＶ（２６）を示す図である。 データベースに記憶されているデータセットの一例を示す図である。 永久歯の萌出について説明するための図である。 変量Ｖ（ｉ）に対する重みの一例を示す図である。 永久歯萌出期間予測装置が実行する前処理のフローチャートである。 永久歯萌出期間予測装置が実行する永久歯の萌出期間の予測処理のフローチャートである。 永久歯の萌出期間の予測処理の流れを模式的に示す図である。 永久歯萌出期間予測装置による萌出期間の予測の正答率と、矯正歯科医による萌出期間の予測の正答率と、ＳＶＲ（Support Vector Regression）による萌出期間の予測の正答率と、ランダムモデル（ＲＭ）による萌出期間の予測の正答率とを比較したグラフである。 横軸に予測誤差許容範囲を示し、縦軸に図１８に示した永久歯萌出期間予測装置による正答率と矯正歯科医による正答率との差を示したグラフである。 被験者情報の違いによる正答率の違いを示したグラフである。

以下、本発明の実施の形態に係る永久歯萌出期間予測装置について説明する。
図１は、永久歯萌出期間予測装置の概観図である。

永久歯萌出期間予測装置１００は、パノラマエックス線撮影装置１０で撮影された第一被験者のパノラマエックス線画像から、第一被験者の永久歯が萌出するまでの期間である萌出期間を予測する装置である。

永久歯萌出期間予測装置１００は、コンピュータ３４と、コンピュータ３４に指示を与えるためのキーボード３６およびマウス３８と、コンピュータ３４の演算結果等の情報を提示するためのディスプレイ３２と、コンピュータ３４で実行されるプログラムを読み取るためのＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc-Read Only Memory）装置４０および通信モデム（図示せず）とを含む。

永久歯の萌出期間を予測するためのプログラムは、コンピュータで読み取り可能な非一時的な記録媒体であるＣＤ−ＲＯＭに記憶され、ＣＤ−ＲＯＭ装置４０で読み取られる。または、コンピュータネットワークを通じて通信モデムで読み取られる。

図２は、永久歯萌出期間予測装置１００のハードウェア構成を示すブロック図である。コンピュータ３４は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）４４と、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）４６と、ＲＡＭ（Random Access Memory）４８と、ハードディスク５０と、通信モデム５２と、バス５４とを含む。

ＣＰＵ４４は、ＣＤ−ＲＯＭ装置４０または通信モデム５２を介して読み取られたプログラムを実行する。ＲＯＭ４６は、コンピュータ３４の動作に必要なプログラムやデータを記憶する。ＲＡＭ４８は、プログラム実行時のパラメータなどのデータを記憶する。ハードディスク５０は、プログラムやデータなどを記憶する。通信モデム５２は、コンピュータネットワーク２６を介してパノラマエックス線撮影装置１０との間で通信を行なう。バス５４は、ＣＰＵ４４、ＲＯＭ４６、ＲＡＭ４８、ハードディスク５０、通信モデム５２、ディスプレイ３２、キーボード３６、マウス３８およびＣＤ−ＲＯＭ装置４０を相互に接続する。

図３は、永久歯萌出期間予測装置１００の機能的な構成を示すブロック図である。
永久歯萌出期間予測装置１００は、第１取得部１０１と、データベース１０２と、判断部１０３と、予測部１０４と、萌出日時算出部１０５と、萌出期間算出部１０６と、第２取得部１０７と、追加部１０８とを含む。

第１取得部１０１は、第一被験者の口腔内を撮影した画像から、被験者の永久歯に関する幾何学的形状を示す情報を少なくとも含む被験者情報を取得する。

データベース１０２は、第一被験者とは異なる第二被験者の被験者情報と第二被験者の永久歯が萌出するまでの期間である萌出期間を示す萌出期間情報とを含むデータセットを複数記憶している。

判断部１０３は、データベース１０２を参照することにより、第１取得部１０１が取得した第一被験者の被験者情報と第二被験者の被験者情報との類似性を判断する。

予測部１０４は、判断部１０３による判断結果に基づいてデータベース１０２に含まれる萌出期間情報を取得し、取得した萌出期間情報に基づいて、第一被験者の永久歯の萌出期間を予測する。

萌出日時算出部１０５は、第二被験者の口腔内を撮影した画像であって萌出基準線から所定の距離内に第二大臼歯の歯冠の近遠心幅径の最大豊隆部の近心部および第二大臼歯の歯冠の近遠心幅径の最大豊隆部の遠心部の中点が含まれている画像である基準画像における萌出基準線と前記中点との間の距離を第二大臼歯の萌出速度で除した値を算出し、前記中点が萌出基準線を越えていない場合には、基準画像の撮影日時に前記除した値を加算することにより第二大臼歯の萌出日時を算出し、前記中点が萌出基準線を越えている場合には、基準画像の撮影日時から前記除した値を減算することにより第二大臼歯の萌出日時を算出する。

萌出期間算出部１０６は、萌出日時算出部１０５により算出された第二大臼歯の萌出日時から、第二被験者の口腔内を撮影した画像であって基準画像とは異なる日時に撮影された画像である学習画像の撮影日時を減算することにより、学習画像の撮影日時を基準とする萌出期間を算出する。

第２取得部１０７は、学習画像から、被験者情報を取得する。
追加部１０８は、第２取得部１０７が取得した学習画像の被験者情報と萌出期間算出部が算出した学習画像の萌出期間を示す萌出期間情報とを含むデータセットをデータベース１０２に追加する。

以下、永久歯萌出期間予測装置１００の構成要素について詳細に説明する。

＜第１取得部１０１＞
まず、第１取得部１０１について説明する。

第１取得部１０１は、パノラマエックス線撮影装置１０により撮像された第一被験者の口腔内を撮影したパノラマエックス線画像から、被験者の永久歯に関する幾何学的形状を示す情報を少なくとも含む被験者情報を取得する。

ここで、パノラマエックス線画像について説明する。
図４は、パノラマエックス線撮影装置１０によるパノラマエックス線画像の撮影原理を簡単に説明するための図である。パノラマエックス線撮影装置１０は、スリット状のエックス線を照射するエックス線発生装置１０Ａを備えている。エックス線発生装置１０Ａは、被写体の周りを回転しながら被写体にスリット状のエックス線を照射する。照射されたエックス線は被写体を透過し、透過したエックス線が、図示しない検出器で検出される。検出器は、検出結果をつなぎ合わせることにより、パノラマエックス線画像を生成する。

図５は、パノラマエックス線画像の一例を示す図であり、顎骨および歯列全体が展開された状態で表示されている。

また、第１取得部１０１が取得する被験者情報は、各永久歯の幾何学的形状を示す幾何学情報と、複数の永久歯の位置関係を示す排列情報と、被験者の暦年齢情報とを含む。

被験者情報のうち、幾何学情報および排列情報については、第１取得部１０１がパノラマエックス線画像を画像処理することにより取得することができ、暦年齢情報は、矯正歯科医がキーボード３６などから入力した暦年齢情報を第１取得部１０１が受信することにより取得することができる。なお、幾何学情報および排列情報についても、矯正歯科医がキーボード３６などから入力した幾何学情報および排列情報を第１取得部１０１が受信することにより取得するようにしてもよい。つまり、矯正歯科医がパノラマエックス線画像上でメジャー（measure）等を用いて幾何学情報および排列情報を計測し、計測した幾何学情報および排列情報をキーボード３６などから入力する。第１取得部１０１は、矯正歯科医によって入力された幾何学情報および排列情報を取得する。

以下、第１取得部１０１が取得する幾何学情報、排列情報および暦年齢情報について詳細に説明する。

本実施の形態では、第一大臼歯、第二大臼歯および第三大臼歯から幾何学情報および排列情報を取得する。第一大臼歯、第二大臼歯および第三大臼歯は、上顎右側、上顎左側、下顎右側および下顎左側にそれぞれあるが、以下では、説明の便宜上、下顎左側の第一大臼歯、第二大臼歯および第三大臼歯から幾何学情報および排列情報を取得するものとする。なお、上顎右側、上顎左側および下顎右側からも、下顎左側と同様に幾何学情報および排列情報を取得して永久歯の萌出期間の予測を行うようにしてもよい。

まず、幾何学情報および排列情報を定義するために、第一大臼歯、第二大臼歯および第三大臼歯の各大臼歯について特徴点および座標系を設定する。

図６は、下顎左側の第一大臼歯、第二大臼歯および第三大臼歯について設定される特徴点および座標系を説明するための図である。同図に示すように第一大臼歯には、７つの特徴点Ｃ６_M、Ｃ６_D、Ｃ６_C、Ｊ６_M、Ｊ６_D、Ｊ６_CおよびＲ６_Dが設定される。第二大臼歯には６つの特徴点Ｃ７_M、Ｃ７_D、Ｃ７_C、Ｊ７_M、Ｊ７_DおよびＪ７_Cが設定される。第三大臼歯には３つの特徴点Ｇ８_M、Ｇ８_DおよびＧ８_Cが設定される。なお、各特徴点を示す記号の６、７および８は、第一大臼歯、第二大臼歯および第三大臼歯をそれぞれ示している。

図７は、各特徴点の定義を示す図である。例えば、特徴点Ｃ６_Mは、６歯冠最大豊隆部近心点のことである。つまり、特徴点Ｃ６_Mは、６番（第一大臼歯）の歯冠の近遠心幅径の最大豊隆部の近心部を示している。また、特徴点Ｃ６_Cは、６歯冠最大豊隆部中点のことである。つまり、特徴点Ｃ６_Cは、特徴点Ｃ６_Mと特徴点Ｃ６_Dとの中点を示している。

第一大臼歯、第二大臼歯および第三大臼歯についての座標系として、図６に示されるように、特徴点Ｃ６_Cと特徴点Ｊ６_Cとを通る軸をＸ軸とし、Ｘ軸に垂直でかつ特徴点Ｊ６_Cを通過する直線をＹ軸とする座標系を設定する。顎顔面形態は成長により非線形的に変化するため、口腔領域で絶対座標系を定義することは困難であるため、早期かつ比較的安定して成長する第一大臼歯を基準としたこのような相対座標系を定義して、排列情報および幾何学情報の規定を可能にした。

次に、幾何学情報、排列情報および暦年齢情報を含む被験者情報について説明する。
幾何学情報は、少なくとも被験者の第二大臼歯の幾何学的形状を示す情報を含む。好ましくは、幾何学情報は、さらに、被験者の第一大臼歯の幾何学的形状を示す情報を含む。さらに好ましくは、幾何学情報は、さらに、被験者の第三大臼歯の幾何学的形状を示す情報を含む。

排列情報は、少なくとも被験者の第一大臼歯と第二大臼歯との位置関係を示す排列情報を含む。好ましくは、排列情報は、さらに、被験者の第一大臼歯と第三大臼歯との位置関係を示す排列情報を含む。さらに好ましくは、排列情報は、さらに、被験者の第二大臼歯と第三大臼歯との位置関係を示す排列情報を含む。

暦年齢情報は、被験者の暦年齢を示す情報である。暦年齢の代わりに、歯年齢、および、骨年齢を用いてもよい。

図８は、幾何学情報、排列情報および暦年齢情報を含む被験者情報の一覧を示す図である。

幾何学情報は、図８（ａ）に示す９個の変量Ｖ（１）〜Ｖ（９）を含み、排列情報は、図８（ｂ）に示す１７個の変量Ｖ（１０）〜Ｖ（２６）を含み、暦年齢情報は、１個の変量Ｖ（２７）を含む。例えば、変量Ｖ（１）は、Ｃ６_M＿Ｃ６_Dという記号で表すことができ、特徴点Ｃ６_Mと特徴点Ｃ６_Dとの間の距離を示している。

図９は、幾何学情報に含まれる９個の変量Ｖ（１）〜Ｖ（９）を示す図である。同図では寸法線の長さで変量の大きさを示しており、寸法線Ｖｉの長さが変量Ｖ（ｉ）の大きさに対応する。例えば、変量Ｖ（１）の大きさは、特徴点Ｃ６_Mと特徴点Ｃ６_Dとを結ぶ寸法線Ｖ１の長さである。また、変量Ｖ（６）の大きさは、特徴点Ｃ７_CからＹ軸までの距離である。つまり、変量Ｖ（６）の大きさは、特徴点Ｃ７_Cと特徴点Ｃ７_CからＹ軸に垂線を下ろしたときの交点とを結ぶ寸法線Ｖ６の長さである。

図１０は、排列情報に含まれる１７個の変量Ｖ（１０）〜Ｖ（２６）のうち、変量Ｖ（１９）、Ｖ（２１）およびＶ（２６）を除いた変量を示す図である。図８と同様に図９では寸法線の長さで変量を示しており、寸法線Ｖｉの長さが変量Ｖ（ｉ）の大きさに対応する。例えば、変量Ｖ（１０）の大きさは、特徴点Ｃ６_Dと特徴点Ｃ７_Mとを結ぶ寸法線Ｖ１０の長さである。また、変量Ｖ（１１）の大きさは、Ｙ軸に沿った特徴点Ｃ６_Dと特徴点Ｃ７_Mとの間の距離である。つまり、変量Ｖ（１１）の大きさは、特徴点Ｃ６_DのＹ座標と特徴点Ｃ７_MのＹ座標との差の絶対値である。

図１１は、排列情報に含まれる１７個の変量Ｖ（１０）〜Ｖ（２６）のうち、変量Ｖ（１９）、Ｖ（２１）およびＶ（２６）を示す図である。同図では寸法線の角度で変量を示しており、寸法線Ｖｉで示される角度が変量Ｖ（ｉ）の大きさに対応する。ここで、特徴点Ｃ７_Cおよび特徴点Ｊ７_Cを結ぶ軸を第二大臼歯の軸と定義し、特徴点Ｇ８_Mおよび特徴点Ｇ８_Dに垂直でかつ特徴点Ｇ８_Cを通る軸を第三大臼歯の軸と定義する。変量Ｖ（１９）は、Ｘ軸と第二大臼歯の軸とがなす角度である。変量Ｖ（２１）は、Ｘ軸と第三大臼歯の軸とがなす角度である。変量Ｖ（２６）は、第二大臼歯の軸と第三大臼歯の軸とがなす角度である。

＜データベース１０２＞
次に、データベース１０２について説明する。

データベース１０２には、既に萌出期間が算出されている第二被験者について、被験者情報と算出された萌出期間とを含むデータセットを複数記憶している。図１２は、データベース１０２に記憶されているデータセットの一例を示す図である。図１２には、２つのデータセットが示されており、各データセットは、被験者情報と萌出期間とからなる。なお、図１２では、被験者情報をグラフの形式で示しているが、実際には、被験者情報は、Ｖ（１）からＶ（２７）までの２７個の数値により構成される。なお、第二被験者は一名ではなく複数名いるものとする。

ここで、本実施の形態に言う永久歯の萌出について定義する。図１３は、永久歯の萌出について説明するための図である。図６等を用いて説明したＹ軸を萌出基準線ＥｒＬと定義する。また、第二大臼歯の特徴点Ｃ７_Cが萌出基準線ＥｒＬに到達したことを永久歯の萌出と定義する。このため、萌出期間とは、特徴点Ｃ７_Cが萌出基準線ＥｒＬに到達するまでの期間を示す。

＜判断部１０３＞
次に、判断部１０３について説明する。

判断部１０３は、第１取得部１０１により取得された第一被験者の被験者情報と、データベース１０２に記憶されている各データセットに含まれる第二被験者の被験者情報との間の距離を算出する。具体的には、判断部１０３は、被験者情報に含まれる情報（変量）ごとに予め定められた重みを用いて、第１取得部１０１により取得された第一被験者の被験者情報と、データベース１０２に記憶されている各データセットに含まれる第二被験者の被験者情報との間の重み付き距離を算出する。下記の（式１）は、重み付き距離Ｓ（ｊ）を示す。ここで、Ｖ_inは、第１取得部１０１により取得された第一被験者の被験者情報を示しており、Ｖ_in（ｉ）は、被験者情報Ｖ_inに含まれる変量Ｖ（ｉ）を示している。また、ＳＫ_jは、データベース１０２に記憶されているｊ番目のデータセットに含まれる第二被験者の被験者情報を示しており、ＳＫ_j（ｉ）は、被験者情報ＳＫ_jに含まれる変量Ｖ（ｉ）を示している。さらに、ｗ_iは、変量Ｖ（ｉ）に対する重みを示している。

図１４は、変量Ｖ（ｉ）に対する重みの一例を示す図である。例えば、変量Ｖ（１）に対する重みは４．０であり、変量Ｖ（２）に対する重みは４．５である。なお、変量Ｖ（８）や変量Ｖ（９）などのように重みが示されていないものについては、重みが０として取り扱うこととする。

＜予測部１０４＞
次に、予測部１０４について説明する。

予測部１０４は、判断部１０３が算出した重み付き距離Ｓ（ｊ）に基づいて、データベース１０２に記憶されている複数のデータセットに含まれる複数の被験者情報の中から、第１取得部１０１により取得された第一被験者の被験者情報との間の距離が小さいものからＮ_m個の第二被験者の被験者情報を選択する。また、予測部１０４は、選択したＮ_m個の被験者情報に対応するＮ_m個の萌出期間情報が示す萌出期間の平均を算出することにより、第一被験者の永久歯の萌出期間を予測する。

例えば、予測部１０４は、以下の（式２）に従って、第一被験者の永久歯の萌出期間Ｐ_E´を予測する。

ここで、Ｐ_E（ｉ）は、第１取得部１０１により取得された第一被験者の被験者情報との間の距離がｉ番目に小さい第二被験者の被験者情報に対応する萌出期間情報が示す萌出期間を示す。

＜萌出日時算出部１０５＞
次に、萌出日時算出部１０５について説明する。

萌出日時算出部１０５は、第二被験者の口腔内を撮影した画像の中から選ばれる基準画像に基づいて、第二被験者の第二大臼歯の萌出日時を算出する。

ここで、基準画像とは、図１３に示すように萌出基準線ＥｒＬから所定の距離内（例えば、４ｍｍ以内）に第二大臼歯の歯冠の近遠心幅径の最大豊隆部の近心部（特徴点Ｃ７_M）および第二大臼歯の歯冠の近遠心幅径の最大豊隆部の遠心部（特徴点Ｃ７_D）の中点である特徴点Ｃ７_Cが含まれている画像である。なお、このような基準を満たす画像が複数ある場合には、特徴点Ｃ７_Cが萌出基準線ＥｒＬに最も近い位置にある画像を基準画像としてもよい。

萌出日時算出部１０５は、特徴点Ｃ７_Cと萌出基準線ＥｒＬとの間の距離Δ_Y＿Ｃ７_Cを第二大臼歯の萌出速度ｖ_eで除した値を算出する。萌出日時算出部１０５は、特徴点Ｃ７_Cが萌出基準線ＥｒＬを越えていない場合には、以下の（式３）に従い、基準画像の撮影日時ＣＡ_sに前記除した値を加算することにより第二大臼歯の萌出日時Ｔ_Eを算出する。また、萌出日時算出部１０５は、特徴点Ｃ７_Cが萌出基準線ＥｒＬを越えている場合には、以下の（式４）に従い、基準画像の撮影日時ＣＡ_sから前記除した値を減算することにより第二大臼歯の萌出日時Ｔ_Eを算出する。なお、第二大臼歯は、萌出基準線ＥｒＬを越えるまでは歯槽骨内にあるため、その萌出速度は小さいが、萌出基準線ＥｒＬを越えた後は歯槽骨外にあるため、その萌出速度は大きくなる。このため、例えば、（式３）における萌出速度ｖ_eを０．２４ｍｍ／ｍｏｎｔｈとし、（式４）における萌出速度ｖ_eを１．５ｍｍ／ｍｏｎｔｈとする（例えば、非特許文献４、５および７参照）。

Ｔ_E＝ＣＡ_s＋Δ_Y＿Ｃ７_C／ｖ_e …（式３）
Ｔ_E＝ＣＡ_s−Δ_Y＿Ｃ７_C／ｖ_e …（式４）

＜萌出期間算出部１０６＞
次に、萌出期間算出部１０６について説明する。

萌出期間算出部１０６は、第二被験者の口腔内を撮影した画像であって基準画像とは異なる日時に撮影された画像である学習画像について、学習画像の撮影日時を基準とする第二被験者の第二大臼歯の萌出期間を算出する。萌出期間算出部１０６は、学習画像が複数ある場合には学習画像ごとに第二大臼歯の萌出期間を算出する。つまり、萌出期間算出部１０６は、以下の（式５）に従い、萌出日時算出部１０５により算出された第二大臼歯の萌出日時Ｔ_Eから、ｉ番目の学習画像の撮影日時ＣＡ_iを減算することにより、学習画像の撮影日時ＣＡ_iを基準とする第二大臼歯の萌出期間Ｐ_Eiを算出する。

Ｐ_Ei＝Ｔ_E−ＣＡ_i …（式５）

なお、学習画像は、第二大臼歯が萌出していない画像とする。また、萌出期間算出部１０６は、基準画像についても第二大臼歯の萌出期間を算出してもよい。つまり、Δ_Y＿Ｃ７_C／ｖ_eを基準画像についての第二大臼歯の萌出期間としてもよい。

＜第２取得部１０７＞
第２取得部１０７は、各学習画像から、被験者情報を取得する。つまり、第１取得部１０１と同様の処理を行なうことにより、学習画像ごとに被験者情報を取得する。

なお、第２取得部１０７は、全ての学習画像について被験者情報を取得した後に、以下の（式６）に従い、各被験者情報に含まれる各変量Ｖ（ｉ）について正規化を行い、正規化後の変量Ｖ_n（ｉ）を得る。

ここで、Ｖ_Mean（ｉ）は、全ての被験者情報に含まれるｉ番目の変量Ｖ（ｉ）の平均を示し、Ｖ_SD（ｉ）は、全ての被験者情報に含まれるｉ番目の変量Ｖ（ｉ）の標準偏差を示す。

なお、第２取得部１０７は、基準画像の被験者情報についても同様に正規化を行ってもよい。

＜追加部１０８＞
追加部１０８は、学習画像ごとに、第２取得部１０７が取得した学習画像の正規化後の被験者情報と萌出期間算出部１０６が算出した学習画像の萌出期間を示す萌出期間情報とを含むデータセットを作成し、作成したデータセットをデータベース１０２に追加する。

なお、追加部１０８は、基準画像についても同様にデータセットを作成し、作成したデータセットをデータベース１０２に追加してもよい。

＜前処理＞
次に、永久歯萌出期間予測装置１００が行う処理について説明する。

まず、永久歯の萌出期間の予測処理に先立って行なわれる、データベース１０２へのデータセットの追加処理について説明する。

図１５は、永久歯萌出期間予測装置１００が実行する前処理のフローチャートである。
萌出日時算出部１０５は、上述したように、（式３）または（式４）に従い、基準画像における第二大臼歯の萌出日時Ｔ_Eを算出する（Ｓ１１）。

萌出期間算出部１０６は、上述したように、学習画像ごとに、（式５）に従い、Ｓ１１で算出した基準画像における第二大臼歯の萌出日時Ｔ_Eから、学習画像における第二大臼歯の萌出期間Ｐ_Eiを算出する（Ｓ１２）。

第２取得部１０７は、学習画像ごとに被験者情報を取得する（Ｓ１３）。
第２取得部１０７は、Ｓ１３で学習画像ごとに取得された被験者情報に含まれる各変量について、上述したように、（式６）に従い正規化を行う（Ｓ１４）。

追加部１０８は、学習画像ごとに、第２取得部１０７が取得した学習画像の正規化後の被験者情報と萌出期間算出部１０６が算出した学習画像の萌出期間を示す萌出期間情報とを含むデータセットを作成し、作成したデータセットをデータベース１０２に追加する（Ｓ１５）。

以上説明したＳ１１〜Ｓ１５の処理により、図１２に示すような複数のデータセットがデータベース１０２に記憶される。

＜永久歯の萌出期間の予測処理＞
次に、永久歯の萌出期間の予測処理について説明する。

図１６は、永久歯萌出期間予測装置１００が実行する永久歯の萌出期間の予測処理のフローチャートである。図１７は、永久歯の萌出期間の予測処理の流れを模式的に示す図である。

第１取得部１０１は、第一被験者の口腔内を撮影した画像（パノラマエックス線画像）から、被験者情報を取得する（Ｓ１）。

判断部１０３は、上述したように、（式１）に従い、被験者情報に含まれる情報（変量）ごとに予め定められた重みを用いて、第１取得部１０１により取得された第一被験者の被験者情報と、データベース１０２に記憶されている各データセットに含まれる第二被験者の被験者情報との間の重み付き距離を算出する（Ｓ２）。

予測部１０４は、判断部１０３が算出した重み付き距離に基づいて、データベース１０２に記憶されている複数のデータセットのうち、第１取得部１０１により取得された第一被験者の被験者情報との間の距離が小さいものからＮ_m個の第二被験者の被験者情報を選択する（Ｓ３）。例えば、図１７の被験者情報ＳＫ₁およびＳＫ₃が選択される。

予測部１０４は、上述したように、（式２）に従い、選択したＮ_m個の被験者情報に対応するＮ_m個の萌出期間情報が示す萌出期間Ｐ_E（ｉ）の平均を算出することにより、第一被験者の永久歯の萌出期間Ｐ_E´を予測する（Ｓ４）。例えば、図１７の萌出期間ＥＰ１およびＥＰ３の平均を算出することにより、第一被験者の永久歯の萌出期間Ｐ_E´が予測される。

以上説明したＳ１〜Ｓ４の処理により、第１取得部１０１により取得された第一被験者のパノラマエックス線画像から、第一被験者の第二大臼歯の萌出期間を予測することができる。

＜比較実験＞
次に、永久歯萌出期間予測装置１００による萌出期間の予測と、他の手法による萌出期間の予測との比較実験の実験結果について説明する。

図１８は、永久歯萌出期間予測装置１００による萌出期間の予測の正答率と、矯正歯科医による萌出期間の予測の正答率と、ＳＶＲ（Support Vector Regression）技術を用いた萌出期間の予測の正答率と、ランダムモデル（ＲＭ）による萌出期間の予測の正答率とを比較したグラフである。横軸は正解の萌出期間に対する予測誤差許容範囲を示し、縦軸は正答率を示す。例えば、正解の萌出期間をＰ_Einとし、予測誤差許容範囲をｆ_rとした場合に、予測した萌出期間Ｐ_E´が以下の（式７）を満たす場合に正解であるとする。

Ｐ_Ein−ｆ_r＜Ｐ_E´＜Ｐ_Ein＋ｆ_r …（式７）

永久歯萌出期間予測装置１００による萌出期間の予測の正答率は、３５０個のデータセットを用意し、１名の患者から得られたすべてのデータセット群を第１取得部１０１の入力とし、残りのすべての患者のデータセット群がデータベース１０２に記憶されているとした場合の正答率である。

矯正歯科医による萌出期間の予測の正答率は、矯正歯科医が３５０個のデータセットに対応する３５０枚のパノラマエックス線画像から萌出期間を予測した際の正答率である。

ＳＶＲ技術を用いた萌出期間の予測の正答率は、３５０個のデータセットからランダムに３５個のデータセット群を選び出して入力とし、残りのデータセット群を学習データとして、萌出期間を予測した際の正答率である。

ランダムモデルによる萌出期間の予測の正答率は、１名の患者から得られたすべてのデータセット群を第１取得部１０１の入力とし、残りのすべての患者のデータセット群がデータベース１０２に記憶され、判断部１０３において重み付け距離計算ではなくランダムにデータセットを選択して予測した場合の正答率である。

図１８より、いずれの予測誤差許容範囲ｆ_rにおいても、永久歯萌出期間予測装置１００による萌出期間の予測の正答率が最大となっていることが分かる。例えば、予測誤差許容範囲を０．５年とした場合に、永久歯萌出期間予測装置１００によれば正答率は７０％以上であるのに対し、矯正歯科医による正答率は４０％程度である。

図１９は、横軸に予測誤差許容範囲を示し、縦軸に図１８に示した永久歯萌出期間予測装置１００による正答率と矯正歯科医による正答率との差を示したグラフである。このグラフによると、予測誤差許容範囲０．５年において、永久歯萌出期間予測装置１００による正答率と矯正歯科医による正答率との差が３０％以上となり最大となっていることが分かる。

図２０は、被験者情報の違いによる正答率の違いを示したグラフである。横軸は永久歯萌出期間予測装置１００が使用する被験者情報を示し、縦軸は萌出期間の正答率を示す。予測許容誤差は０．５年と設定した。横軸は、左から、本実施の形態で示した暦年齢、幾何学情報および排列情報を被験者情報として用いた場合の萌出期間の正答率、暦年齢のみを被験者情報として用いた場合の萌出期間の正答率、幾何学情報のみを被験者情報として用いた場合の萌出期間の正答率、ならびに排列情報のみを被験者情報として用いた場合の萌出期間の正答率を示している。

このグラフからも分かるように、３つの情報を用いた場合が最も正答率が高くなっていることが分かる。

以上説明したように、本実施の形態によると、第一被験者の被験者情報と第二被験者の被験者情報との類似性に基づいて、第一被験者の永久歯の萌出期間の予測を行っている。つまり、第一被験者の被験者情報と類似した被験者情報を有する第二被験者の永久歯の萌出期間から、第一被験者の永久歯の萌出期間を予測している。被験者情報が類似している場合には、萌出期間も類似していると考えられるため、正確に永久歯の萌出期間を予測することができる。

また、被験者情報として、幾何学情報と排列情報との両方を用いているため、より正確に永久歯の萌出期間を予測することができる。

また、第一大臼歯は永久歯の中でも早期に比較的安定して萌出する。このため、第一大臼歯を含む歯と歯の間の排列情報を用いることにより、より正確に永久歯の萌出期間を予測することができる。

また、被験者情報として、さらに暦年齢情報を用いているため、より正確に永久歯の萌出期間を予測することができる。

また、第二大臼歯が萌出する直前または萌出した直後の画像を基準画像に選んでいるため、萌出日時を正確に算出することができる。このため、学習画像についての萌出期間を正確に算出することができ、萌出期間が正確なデータセットを用意することができる。

また、予測部１０４は、Ｎ_m個の萌出期間の平均を、第一被験者の永久歯の萌出期間として予測している。このため、選択されたＮ_m個の萌出期間の中に誤差が含まれていたとしても、誤差の影響を低減させることができる。

また、パノラマエックス線画像から被験者情報を抽出しているが、パノラマエックス線画像は被爆量が少ないため、被験者に過度な負担をかけることなく永久歯の萌出期間を予測することができる。また、パノラマエックス線撮影装置は、歯科医院に普及している。このため、既存の設備を用いて永久歯の萌出期間を予測することができる。

以上、本発明の実施の形態に係る永久歯萌出期間予測装置について説明したが、本発明は、この実施の形態に限定されるものではない。

例えば、上述の実施の形態では被験者の口腔内を撮影した画像としてパノラマエックス線画像を用いたが、それ以外の画像を用いてもよい。例えば、コーンビームＣＴに代表される歯科用ＣＴで撮影された画像にも本発明は適用可能である。

また、幾何学情報および排列情報を求める際に求められる各特徴点は、エッジ情報および濃度情報を用いて画像処理することにより自動抽出するようにしてもよい。

また、上述の実施の形態では、被験者情報に含まれる変量として２７個の変量について説明したが、変量はこれら以外に限定されるものではない。例えば、小臼歯の幾何学情報または排列情報を用いてもよい。

また、データベース１０２には２７個の変量が記憶されているものとしたが、判断部１０３が重み付き距離を算出する際に重みが０として取り扱われる変量（例えば、変量Ｖ（８）およびＶ（９））については、データベース１０２に記憶されていなくてもよい。

また、予測部１０４は、（式２）に従って第一被験者の永久歯の萌出期間Ｐ_E´を予測したが、第一被験者の永久歯の萌出期間Ｐ_E´を予測するための式はこれに限定されるものではない。例えば、以下の（式８）または（式９）に従って第一被験者の永久歯の萌出期間Ｐ_E´を求めてもよい。つまり、予測部１０４は、予測部１０４が選択したＮ_m個の被験者情報の各々について、被験者情報に対応する萌出期間情報が示す萌出期間を、第一被験者の被験者情報との間の距離が小さいほど大きくなるような重みで重み付けし、Ｎ_m個の萌出期間の加重平均を算出することにより、第一被験者の永久歯の萌出期間を予測する。（式８）では、距離の大きさの順位を重みとしている。例えば、距離が最も小さい萌出期間にＮ_mの重みを与え、距離が最も大きい萌出期間に１の重みを与えている。（式９）では、距離を重みとしている。例えば、距離が最も小さい萌出期間に最も大きい距離を重みとして与え、距離が最も大きい萌出期間に最も小さい距離を重みとして与えている。

さらに、上記の各装置を構成する構成要素の一部または全部は、１個のシステムＬＳＩ（Large Scale Integration：大規模集積回路）から構成されているとしてもよい。システムＬＳＩは、複数の構成部を１個のチップ上に集積して製造された超多機能ＬＳＩであり、具体的には、マイクロプロセッサ、ＲＯＭ、ＲＡＭなどを含んで構成されるコンピュータシステムである。ＲＡＭには、コンピュータプログラムが記憶されている。マイクロプロセッサが、コンピュータプログラムに従って動作することにより、システムＬＳＩは、その機能を達成する。

さらにまた、上記の各装置を構成する構成要素の一部または全部は、各装置に脱着可能なＩＣカードまたは単体のモジュールから構成されているとしてもよい。ＩＣカードまたはモジュールは、マイクロプロセッサ、ＲＯＭ、ＲＡＭなどから構成されるコンピュータシステムである。ＩＣカードまたはモジュールは、上記の超多機能ＬＳＩを含むとしてもよい。マイクロプロセッサが、コンピュータプログラムに従って動作することにより、ＩＣカードまたはモジュールは、その機能を達成する。このＩＣカードまたはこのモジュールは、耐タンパ性を有するとしてもよい。

また、本発明は、上記に示す方法であるとしてもよい。また、これらの方法をコンピュータにより実現するコンピュータプログラムであるとしてもよいし、前記コンピュータプログラムからなるデジタル信号であるとしてもよい。

さらに、本発明は、上記コンピュータプログラムまたは上記デジタル信号をコンピュータ読み取り可能な非一時的な記録媒体、例えば、フレキシブルディスク、ハードディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＡＭ、ＢＤ（Blu-ray Disc（登録商標））、半導体メモリなどに記録したものとしてもよい。また、これらの非一時的な記録媒体に記録されている上記デジタル信号であるとしてもよい。

また、本発明は、上記コンピュータプログラムまたは上記デジタル信号を、電気通信回線、無線または有線通信回線、インターネットを代表とするネットワーク、データ放送等を経由して伝送するものとしてもよい。

また、本発明は、マイクロプロセッサとメモリを備えたコンピュータシステムであって、上記メモリは、上記コンピュータプログラムを記憶しており、上記マイクロプロセッサは、上記コンピュータプログラムに従って動作するとしてもよい。

また、上記プログラムまたは上記デジタル信号を上記非一時的な記録媒体に記録して移送することにより、または上記プログラムまたは上記デジタル信号を上記ネットワーク等を経由して移送することにより、独立した他のコンピュータシステムにより実施するとしてもよい。

さらに、上記実施の形態及び上記変形例をそれぞれ組み合わせるとしてもよい。
なお、図３に示した永久歯萌出期間予測装置１００の構成において、本発明に必須の構成要素は第１取得部１０１、判断部１０３および予測部１０４である。それ以外の構成要素は必ずしも永久歯萌出期間予測装置１００に備えられていなくてもよい。

今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は上記した説明ではなくて特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味及び範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。

本発明は、患者の永久歯が萌出するまでの期間を予測するための永久歯萌出期間予測装置等に適用できる。

１０ パノラマエックス線撮影装置
１０Ａ エックス線発生装置
１００ 永久歯萌出期間予測装置
１０１ 第１取得部
１０２ データベース
１０３ 判断部
１０４ 予測部
１０５ 萌出日時算出部
１０６ 萌出期間算出部
１０７ 第２取得部
１０８ 追加部

Claims (15)

1. 第一被験者の口腔内を撮影した画像から、被験者の永久歯に関する幾何学的形状を示す情報を少なくとも含む被験者情報を取得する第１取得部と、
   前記第一被験者とは異なる第二被験者の前記被験者情報と前記第二被験者の永久歯が萌出するまでの期間である萌出期間を示す萌出期間情報とを含むデータセットを複数記憶しているデータベースを参照することにより、前記第１取得部が取得した前記第一被験者の前記被験者情報と前記第二被験者の前記被験者情報との類似性を判断する判断部と、
   前記判断部による判断結果に基づいて前記データベースに含まれる前記萌出期間情報を取得し、取得した前記萌出期間情報に基づいて、前記第一被験者の永久歯の前記萌出期間を予測する予測部と
   を備える永久歯萌出期間予測装置。
2. 前記被験者情報は、各永久歯の幾何学的形状を示す幾何学情報と、複数の永久歯の位置関係を示す排列情報とを含む
   請求項１記載の永久歯萌出期間予測装置。
3. 前記排列情報は、少なくとも前記被験者の第一大臼歯と第二大臼歯との位置関係を示す排列情報を含む
   請求項２記載の永久歯萌出期間予測装置。
4. 前記排列情報は、さらに、前記被験者の第一大臼歯と第三大臼歯との位置関係を示す排列情報を含む
   請求項３記載の永久歯萌出期間予測装置。
5. 前記排列情報は、さらに、前記被験者の第二大臼歯と第三大臼歯との位置関係を示す排列情報を含む
   請求項４記載の永久歯萌出期間予測装置。
6. 前記幾何学情報は、少なくとも前記被験者の第二大臼歯の幾何学的形状を示す情報を含む
   請求項２〜５のいずれか１項に記載の永久歯萌出期間予測装置。
7. 前記幾何学情報は、さらに、前記被験者の第一大臼歯の幾何学的形状を示す情報を含む
   請求項６記載の永久歯萌出期間予測装置。
8. 前記被験者情報は、さらに、前記被験者の暦年齢情報を含む
   請求項２〜５のいずれか１項に記載の永久歯萌出期間予測装置。
9. さらに、
   前記第二被験者の口腔内を撮影した画像であって萌出基準線から所定の距離内に第二大臼歯の歯冠の近遠心幅径の最大豊隆部の近心部および前記第二大臼歯の歯冠の近遠心幅径の最大豊隆部の遠心部の中点が含まれている画像である基準画像における前記萌出基準線と前記中点との間の距離を前記第二大臼歯の萌出速度で除した値を算出し、前記中点が前記萌出基準線を越えていない場合には、前記基準画像の撮影日時に前記除した値を加算することにより前記第二大臼歯の萌出日時を算出し、前記中点が前記萌出基準線を越えている場合には、前記基準画像の撮影日時から前記除した値を減算することにより前記第二大臼歯の萌出日時を算出する萌出日時算出部と、
   前記萌出日時算出部により算出された前記第二大臼歯の萌出日時から、前記第二被験者の口腔内を撮影した画像であって前記基準画像とは異なる日時に撮影された画像である学習画像の撮影日時を減算することにより、前記学習画像の撮影日時を基準とする前記萌出期間を算出する萌出期間算出部と、
   前記学習画像から、前記被験者情報を取得する第２取得部と、
   前記第２取得部が取得した前記学習画像の前記被験者情報と前記萌出期間算出部が算出した前記学習画像の前記萌出期間を示す萌出期間情報とを含むデータセットを前記データベースに追加する追加部と
   を備える請求項１〜８のいずれか１項に記載の永久歯萌出期間予測装置。
10. 前記萌出基準線は、第一大臼歯の歯冠の近遠心幅径の最大豊隆部の近心部および前記第一大臼歯の歯冠の近遠心幅径の最大豊隆部の遠心部の中点と前記第一大臼歯の歯冠の近心部のエナメルセメント境界点および前記第一大臼歯の歯冠の遠心部のエナメルセメント境界点の中点とを通る直線に垂直で、かつ、前記第一大臼歯の歯冠の近心部のエナメルセメント境界点および前記第一大臼歯の歯冠の遠心部のエナメルセメント境界点の中点を通過する直線である
    請求項９記載の永久歯萌出期間予測装置。
11. 前記判断部は、前記第１取得部により取得された前記第一被験者の前記被験者情報と、前記データベース記憶部に記憶されている各データセットに含まれる前記第二被験者の前記被験者情報との間の距離を算出し、
    前記予測部は、複数の前記データセットに含まれる複数の前記被験者情報の中から、前記第一被験者の前記被験者情報との間の前記距離が小さいものから所定個数の前記第二被験者の前記被験者情報を選択し、選択した前記所定個数の前記被験者情報に対応する前記所定個数の前記萌出期間情報が示す萌出期間の平均を算出することにより、前記第一被験者の前記永久歯の萌出期間を予測する
    請求項１〜１０のいずれか１項に記載の永久歯萌出期間予測装置。
12. 前記予測部は、選択した前記所定個数の前記被験者情報の各々について、前記被験者情報に対応する前記萌出期間情報が示す萌出期間を、前記第一被験者の前記被験者情報との間の前記距離が小さいほど大きくなるような重みで重み付けし、前記所定個数の萌出期間の加重平均を算出することにより、前記第一被験者の前記永久歯の萌出期間を予測する
    請求項１１記載の永久歯萌出期間予測装置。
13. 前記判断部は、前記被験者情報に含まれる情報ごとに予め定められた重みを用いて、前記第１取得部により取得された前記第一被験者の前記被験者情報と、前記データベース記憶部に記憶されている各データセットに含まれる前記第二被験者の前記被験者情報との間の重み付き距離を算出する
    請求項１１または１２記載の永久歯萌出期間予測装置。
14. 前記排列情報および前記幾何学情報は、第一大臼歯の歯冠の近遠心幅径の最大豊隆部の近心部および前記第一大臼歯の歯冠の近遠心幅径の最大豊隆部の遠心部の中点と前記第一大臼歯の歯冠の近心部のエナメルセメント境界点および前記第一大臼歯の歯冠の遠心部のエナメルセメント境界点の中点とを通る直線をＸ軸とし、前記Ｘ軸に垂直で、かつ、前記第一大臼歯の歯冠の近心部のエナメルセメント境界点および前記第一大臼歯の歯冠の遠心部のエナメルセメント境界点の中点を通過する直線をＹ軸とする平面上で規定される情報である
    請求項２記載の永久歯萌出期間予測装置。
15. 前記第一被験者の口腔内を撮影した画像は、パノラマエックス線撮影装置を用いて撮影されたパノラマエックス線画像である
    請求項１〜１４のいずれか１項に記載の永久歯萌出期間予測装置。