JP2017060842A - 表面走査情報を用いることによる歯科用３次元ｘ線データセットからのアーチファクトの低減及び除去 - Google Patents

Abstract

【課題】Ｘ線反射物質により生じたアーチファクトを患者の歯のＸ線画像から除去するシステムを提供する。【解決手段】システムは、Ｘ線源と、いくつかのＸ線画像を取り込むＸ線検出器と、患者の歯の表面走査情報を取り込む表面スキャナとを含み、画像プロセッサは、光学表面データとＣＴボリューメトリックデータとから３次元モデルを生成し、モデルは、同じ縮尺及び向きになるようにサイズ変更及び向き合わせを行ったうえで重ね合わせ、組み合わされたデータセットを作成し、表面モデルで患者の歯の表面を逸脱したデータポイントを特定し、アーチファクトであると判定されれば除去し、アーチファクトが低減されたＣＴモデルを表示する。【選択図】図２

Description

[0001]この特許出願は、２０１０年４月２０日付出願の“ＲＥＤＵＣＴＩＯＮ ＡＮＤ
ＲＥＭＯＶＡＬ ＯＦ ＡＲＴＩＣＡＣＴＳ ＦＲＯＭ Ａ ＴＨＲＥＥ−ＤＩＭＥＮＳＩＯＮＡＬ ＤＥＮＴＡＬ Ｘ−ＲＡＹ ＤＡＴＡ ＳＥＴ ＵＳＩＮＧ ＳＵＲＦＡＣＥ ＳＣＡＮ ＩＮＦＯＲＭＡＴＩＯＮ”と題される米国仮特許出願第６１／３２６，０３１号の優先権を主張するものであり、その出願の内容全体を参照によってここに援用する
[0002]本発明は、歯科用画像技術に関する。より詳細には、本発明は、Ｘ線及び表面走査技術を併用して患者の歯の３次元画像を再構成することに関する。

[0003]コンピュータ断層撮影（ＣＴ）を用いて被写体の３次元のデジタル表現を生成するために、Ｘ線技術を用いることができる。しかし、金属などの物体はＸ線を反射する能力があり、Ｘ線は、反射がなければヒト組織を貫通してＸ線検出器により検出されるであろう。この反射により、取り込まれるデータセットに望まないアーチファクトが現れる可能性がある。この影響は、金属の詰め物又はブレース等の異物が患者の口に取り付けられている状況の歯科用画像の処理では特に一般的である。

[0004]Ｘ線と非Ｘ線データとを、簡単に述べると「組み合わせる」ことにより、Ｘ線データからアーチファクトを除去する従来システムはいくつかある。しかし、発明者は最もよく知っているのだが、このようなシステムは、アーチファクトを除去又は低減することに加え、所望の画像データのかなりの量も除去してしまう。

[0005]米国公報番号第２０１０／０１２４３６７号は、「・・・金属アーチファクトの全くない顎の光学像とＸ線データセットとを融合すること」によりアーチファクトがＸ線データから除去され得ることを示唆している。しかし、どのようにしてアーチファクトが除去されるかについては詳細が提供されておらず、この米国公報番号第２０１０／０１２４３６７号に開示された「融合」は、データを組み合わせる前に、画面上の位置合わせ点を特定することを必要とする事前の位置決め技術、又は他の手動手段を用いる。この事前の位置決めは、２つのデータセットを組み合わせるというタスクを、完全に自動化された方法よりも実質的に容易にするものではあるが、この方法は手動の介入を必要とする。つまり、Ｘ線技師、歯科医、又は他の歯科医療従事者が、画面上の画像を手動で操作しなければならない。

[0006]米国特許番号第６，６７１，５２９号は、患者の歯の３次元ＣＴデータとレーザ表面走査とを組み合わせることにより、合成頭蓋骨モデルを作成する方法を記載している。この米国特許番号第６，６７１，５２９号では、ＣＴモデルから歯が完全に除去されて、患者の歯の表面走査データのみに置き換えられている。

[0007]米国特許番号７，５７４，０２５号は、患者の歯の陰型テンプレートにより、３次元モデル（ＣＴ又はＭＲＩ等）からアーチファクトを除去する方法を記載している。この米国特許番号７，５７４，０２５号では、歯用陰型テンプレートは、患者の歯型である。第１のモデルは、歯用陰型テンプレートが患者の口の中にある状態で生成される。第１のモデルと同じ画像技術を用いて、歯用陰型テンプレートについてのみ第２のモデルが生成される。第１のデジタル画像のボクセルを、第２のデジタル画像の対応するボクセルに置き換えることで、患者の歯のアーチファクトのないモデルが作成される。

[0008]アーチファクトをＸ線データから除去する改善された方法及びシステムであって、所望のＣＴ画像データのかなりの部分を除去すること、複数のＸ線のデータを置き換えること、又は手動によるデータセットの事前の位置決めを必要とすること、がないものがあれば有用であろう。

[0009]一実施形態では、本発明は、ＣＴ及び表面走査データを併用して、患者の歯を含む３次元のデジタル表現を生成するシステムを提供する。このシステムは、いくつかのＸ線画像を取り込むために用いられる、Ｘ線源及びＸ線検出器を含む。画像は、画像処理システムへ伝送され、画像処理システムで患者の歯の３次元ＣＴモデルを構成するために用いられる。このシステムはさらに、患者の歯の形及び表面の質感を表すデータを取り込む表面スキャナ（レーザ又は構造化光走査システム）を含む。表面データも、画像処理システムへ伝送されて、画像処理システムで患者の歯の表面の３次元モデルを構成するために用いられる。それから画像処理システムが、表面モデル及びＣＴモデルのサイズ変更と向き合わせを行い、この２つのモデルが同じ縮尺及び向きになるようにする。

[0010]いくつかの実施形態では、つぎに表面モデルがＣＴモデルへ重ね合わせられる。これは、手動の介入なしで達成される。この実施形態のシステムは次に、重ね合わせた表面モデルを逸脱したＣＴモデルの任意のデータポイントを検出することにより、ＣＴモデルのアーチファクトを検出する。表面モデルを逸脱したデータポイントは、アーチファクトであると見なされ、画像処理システムはＣＴモデルからアーチファクトのデータポイントを除去する。別の実施形態では、表面モデルを逸脱したＣＴモデルの任意のデータポイントは、アーチファクトであるかを判定するために処理される。処理されたデータポイントは、アーチファクトであると特定されるとＣＴモデルから除去される。いくつかの実施形態では、アーチファクトのデータポイントが特定されＣＴモデルから除去された後、重ね合わせた表面データを除去し、３次元ＣＴモデルのみを残す。

[0011]いくつかの実施形態では、表面モデルを順投影して、ＣＴ投影データと同じ２次元（２Ｄ）形式の投影データを作成する。順投影データをＣＴ投影データと組み合わせることで、金属及び歯の領域を特定し、かつＣＴの再構成において再構成ＣＴ画像から金属の影響を除去できるようにする。これもまた、２セットのデータの互いに対する位置決めを事前に手動で行う必要なしに達成される。

[0012]本発明の他の態様は、発明の詳細な説明及び添付図面を考察することで明らかになるであろう。

本発明の一実施形態による画像化システムの部品を示すブロック図である。 図１Ａのシステムで用いた円錐ビームＣＴ走査システムの図である。 ＣＴモデからアーチファクトを除去するために図１Ａのシステムを用いる方法を示すフロー図である。 ＣＴモデからアーチファクトを除去するために図１Ａのシステムを用いる第２の方法を示すフロー図である。 ＣＴモデからアーチファクトを除去するために図１Ａのシステムを用いる第３の方法を示すフロー図である。 図１ＡのＸ線検出器により取り込まれたＣＴデータのスライスの画像である。 画像アーチファクトをもつ患者の歯及び顎の非フィルタリングＣＴモデルの透視図である。 図１Ａの表面スキャナにより取り込まれた患者の歯の表面モデルを上から見た図である。 図３のＣＴデータのスライスに重ね合わせた図５の表面モデルからの平面輪郭の画像である。 画像アーチファクトが除去された図４のＣＴモデルの透視図である。

[0023]本発明の実施形態について詳細に説明する前に、本発明は、その適用分野において、以下の説明に述べ又は以下の図面に示す構成要素の構造及び構成の詳細に限定されないことを理解されたい。本発明は、他の実施形態が可能であり、様々な方法で実行又は実施することが可能である。

[0024]図１Ａは、患者の歯の３次元デジタルＣＴモデルからアーチファクトを除去するためのシステムの部品を示すブロック図である。このシステムは、患者の顎並びに他の顔の骨及び組織の３次元デジタルモデルを作成するためにも用いることができる。システムは、Ｘ線源１０１及びＸ線検出器１０３を含む。Ｘ線源１０１は、患者の歯へ向けてＸ線を投影できるように配置される。Ｘ線検出器１０３は、患者の歯の反対側―患者の口腔内又は患者の頭部の反対側のいずれか―に配置される。Ｘ線源１０１からのＸ線は患者の組織により異なって減衰し、Ｘ線検出器１０３により検出される。

[0025]Ｘ線検出器１０３は画像処理システム１０５へ接続される。Ｘ線検出器１０３により取り込まれたデータは、画像処理システムで用いて患者の歯の３次元ＣＴモデルを生成する。したがって、一実施形態では、Ｘ線源１０１及びＸ線検出器１０３は、図１Ｂに示すような、患者の頭部の周囲を回転してＸ線画像データを収集する円錐ビームの走査ＣＴシステムの一部である。このような走査システムの例は、２０１０年２月４日出願の米国特許出願番号第１２／７００，０２８号に記載されており、その出願の内容全体を参照によってここに援用する。米国特許出願番号第１２／７００，０２８号は動作補正に関するものであるが、画像部品―回転Ｃアームに取り付けられたセンサ及びＸ線源―は、本明細書に記載する技術にも適用可能である。

[0026]図１Ａに示すシステムは、表面走査画像システム１０７も含む。表面走査システム１０７は、患者の歯の表面の質感、サイズ、及び形状に関するデータを取り込む。取り込まれた表面データは、次に画像処理システム１０５へ伝送され、画像処理システム１０５で、患者の歯の３次元表面モデルを生成するために用いられる。いくつかの実施形態では、表面走査画像システムはレーザトランシーバシステムを含み、レーザトランシーバシステムは例えばレーザ源１０７Ａ及びレーザセンサ又はデジタルカメラ１０７Ｂを含むもの等である。レーザ源は、患者の歯の表面を横断するレーザ線を走査する。センサ又はカメラは、投影線の画像を取り込む。画像処理システム１０５は、患者の歯を横断して走査するにつれてセンサ又はカメラの視点から見たレーザ線の形がどのように変化するかを解析する。次にこのデータを用いて患者の歯の３次元表面モデルを生成する。

[0027]図１Ａの画像処理システム１０５は、コンピュータ命令を実行するプロセッサ１０９と、この命令並びにＸ線検出器１０３及び表面走査システム１０７から伝送されたデータを記憶するメモリ１１１とを含む。いくつかの実施形態では、画像処理システムは、画像処理ソフトウェアを実行する１又は複数のデスクトップコンピュータを含む。一実施形態では、画像処理システム１０５は、Ｘ線検出器１０３及び表面走査システム１０７から受けた画像データを処理することに特化して設計された装置である。Ｘ線検出器１０３
及び表面走査画像システム１０７により取り込まれたデータ、並びに処理されたボリューメトリックデータ（ｖｏｌｕｍｅｔｒｉｃ ｄａｔａ）は、表示部１１３に表示される。

[0028]図２は、図１Ａのシステムを用いて患者の歯のＣＴモデルを生成して患者の歯のＣＴモデルからアーチファクトを除去する方法の１つを示すフロー図である。システムは、患者の歯の円錐ビームＣＴ（ＣＢＣＴ）画像データを取り込むこむところから開始する（ステップ２０１）。これは、Ｘ線源１０１及びＸ線検出器１０３に患者の頭部の周囲を回転させて、いくつかの患者の歯のＸ線画像を収集することにより行われる。次に取り込まれたデータを用いて患者の歯の３次元ＣＴモデルを生成する。（ステップ２０３）。表面走査システム１０７を用いて光学表面データを取り込み（ステップ２０５）、それを次に画像処理システム１０５で用いて患者の歯の３次元表面モデルを生成する（ステップ２０７）。さまざまな実施形態では、表面データは、ＣＴ画像を取り込む前又は後に取り込むことができる。同様に、ＣＴデータは、表面走査システム１０７により表面データを取り込む（ステップ２０５）前又は後に、画像処理システムにより処理する（ステップ２０３）ことができる。

[0029]ＣＴモデル及び表面モデルの双方を生成した後、画像処理システム１０５は、２つのモデルの適切な縮尺及び向きを求めるために、３次元ＣＴボリュームモデルと３次元光学表面モデルとを相関させる。表面モデルをＣＴモデルに重ね合わせて、組み合わされたデータセット（ステップ２０９）を生成する。いくつかの実施形態では、取り込まれたデータが、データが取り込まれた位置及び視点を示す位置合わせ情報を含むように、システムが校正される。そのような実施形態では、２つのモデルの適切な縮尺及び向きは、ＣＴモデルからの位置合わせ情報を、対応する表面モデルからの位置合わせ情報に整合（ｍａｔｃｈｉｎｇ）させることにより求まる。

[0030]他の実施形態では、画像処理システム１０５は、モデル双方の対応する物理的構造を特定するために表面整合アルゴリズムを用いる。対応する構造の特定は、例えば２つのモデル双方に見られる３つ以上の解剖学的ランドマークを特定し、これらランドマーク間の差を所定の許容範囲内で最小化されるまで、１つのモデルを回転、平行移動、及び縮尺することにより、達成することができる。あるいは、２つのモデルの表面全体は、焼きなまし法等さまざまな周知の最適化技術で、縮尺、回転、及び平行移動により整合させることができる。２つのモデルのいくつかの特徴をそれぞれ特徴付けして相関させることで表面の最良の整合を求めることができる。画像処理システム１０５は、整合している構造に従って、モデルのサイズ及び向きを合わせる。

[0031]いくつかの実施形態では、重ね合わせ処理は、表面モデル全体をＣＴモデル全体に重ね合わせることにより実行される。画像処理システム１０５は、ＣＴモデルをサブボリュームへセグメント化する様々な機能も含むことができる。サブボリューム機能は、１本の歯をＣＴモデルから取り出すために用いることができる。図５〜８では、Ｘ線反射物質（金属の詰め物等）により生じたアーチファクトは、表面モデルからのデータをＣＴモデルのサブボリュームへ１回に１本の歯ずつ重ね合わせることにより、ＣＴモデルから除去される。

[0032]図５は、患者の歯のＣＴモデルからの１枚の水平スライスを示す。患者の歯３０３の構造から反射したアーチファクト３０１が見える。図６は、完全に構成されたＣＴモデルを示す。ここでも、アーチファクト３０１が患者の歯３０３から伸びているのをはっきりと見ることができる。これらのアーチファクト３０１が、ＣＴモデルでは患者の歯３０３の表面の詳細をかなり隠している。図７は、表面走査システム１０７により取り込まれた表面情報に基づき画像処理システム１０５により生成された、表面モデルの一部を示す。画像処理システムは、表面モデルを水平切断面５０１で分離している。この切断面５
０１は、図５に示したＣＴモデルからのスライスに対応する。表面モデルは患者の歯内部からのデータポイントを含んでいないので、切断面データは、所与の水平面上の患者の歯の外表面に対応する輪郭形５０３を特定する。図８では、切断面５０１の輪郭形５０３が、ＣＴモデルのスライスにある同じ歯へ重ね合わせられる。

[0033]表面モデルからの輪郭データ５０３をＣＴモデルのスライスの対応する歯へ重ね合わせた後、画像処理システム１０５が、輪郭５０３を逸脱したＣＴモデルのデータポイントを特定する（ステップ２１１）。データが輪郭形５０３の外側で検出されると、システムは、このデータがアーチファクトデータであるかを判定する。いくつかの実施形態では、輪郭形５０３を逸脱したＣＴモデルのデータは全て、アーチファクトデータとして見なされる又は特定されて、ＣＴモデルから除去される。他の実施形態では、輪郭５０３の外側のデータは、フィルタリング又は補間アルゴリズムにより処理される。補間アルゴリズムは、輪郭形５０３のすぐ外側のデータの画素であって、閾値より上の密度を有するものを検出する。アルゴリズムは次に、これら特定されてアーチファクトに関連したピクセル（又はデータポイント）についてのデータを、アーチファクトに関連しない隣接ピクセルからのデータで補間する。図８は、このようなフィルタリングアルゴリズムにより解析される、輪郭形５０３のすぐ外側の領域６０１を示す。

[0034]輪郭形５０３の外側のＣＴデータが補間、調整、又は除去された後、画像処理システム１０５はＣＴデータの同じスライスの別の歯へ移る。各歯に対して必要な補正を行った後に、画像処理システム１０５は、ＣＴデータの別のスライスへ移る。この処理を、各ＣＴデータスライスの全ての歯が解析されてアーチファクトデータが除去されるまで繰り返す。

[0035]ＣＴデータの解析並びにアーチファクトの特定及び除去が済むと、画像処理システム１０５は、重ね合わせた表面モデル及び任意の輪郭形をＣＴデータから除去し
（ステップ２１３）、アーチファクトが低減されたＣＴモデルを生成する。図９に示すように、アーチファクトが低減されたＣＴモデルからアーチファクトが除去され、各歯の表面を見ることができる。

[0036]ＣＴと光学的に得られた表面データとを組み合わせる代替的なアプローチを図３に示す。上述の図２の方法のように、ＣＴ及び光学データ双方を取り込み（ステップ２２１、２２５）、双方を処理して３Ｄボリューメトリックデータを生成する（ステップ２２３、２２７）。ここでもデータモデルが相関されて重ね合わせられる（ステップ２２９）。相関がすむと、組み合わされたデータセットの２つのボリューメトリックデータセットは次に、２次元投影画像のセットを作成するために順投影される（ステップ２３１）。次に、光学的に得られたデータを用いて、歯の表面を特定し、かつ画像又はフレームの（画像ボリュームの中の金属に関連する散乱及びビームハードニングにより作成された）アーチファクトの原因になる要素であって再構成される画像でアーチファクトをもたらすものをフィルタリング又は補償する（ステップ２３３）。フィルタリング処理は、２次元投影画像から３次元モデルを再構成する前にアーチファクトを取り除く（ステップ２３５）。

[0037]ＣＴと光学的に得られた表面データとを組み合わせる３番目のアプローチを図４に示す。この場合では、ＣＴ及び光学データの双方が上で述べたようにして取り込まれる。（ステップ２４１、２４３）。しかし、２つの３次元モデルを生成するのではなく、光学表面データを順投影して２次元投影画像を生成する（ステップ２４５）。ＣＴデータからの２次元画像及び２次元投影画像が相関され重ね合わせられる（ステップ２４７）。アーチファクトの原因になる要素であって再構成される画像でアーチファクトをもたらすものを、２次元光学フレームにより定まる解剖学的構造を用いて、生のＣＴデータからフィルタリングする。（ステップ２４９）。次に、フィルタリング及び補正されたＣＴデータ
フレームから３次元ＣＴモデルが構成される。

[0038]このように、本発明は、とりわけ、患者の歯の表面走査データを取り込み、表面走査データをＣＴモデルに重ね合わせ、かつ表面走査データの外側のアーチファクトを特定、低減、及び除去することにより、ＣＴデータを取り込み、ＣＴモデルを生成し、かつ生成したＣＴモデルからアーチファクトを除去するシステムを提供する。さまざまな特徴及び利点を以下の請求項に記載する。

Claims (14)

1. 反射によるアーチファクトを、患者の歯の画像化モデルから、コンピュータベースの画像処理システムを用いて除去するための方法であって、
   前記コンピュータベースの画像処理システムが、前記患者の歯の第１のボリューメトリックモデルと、前記患者の歯の第２のボリューメトリックモデルとにアクセスするステップと、
   前記コンピュータベースの画像処理システムが、前記第１のボリューメトリックモデル又は前記第２のボリューメトリックモデルの向き及び縮尺を適切な向き及び縮尺へと自動的に調整するステップであって、前記適切な向き及び縮尺は、前記第１のボリューメトリックモデルと前記第２のボリューメトリックモデルとを相関させる、ステップと、
   前記コンピュータベースの画像処理システムが、前記第２のボリューメトリックモデルを前記第１のボリューメトリックモデル上に、調整された前記向き及び縮尺で重ね合わせるステップと、
   前記コンピュータベースの画像処理システムが、前記第１のボリューメトリックモデルにおけるデータポイントであって、重ね合わされた前記第２のボリューメトリックモデルにおいて前記患者の歯の表面を逸脱するデータポイントを検出するステップと、
   前記コンピュータベースの画像処理システムが、検出された前記データポイントを前記第１のボリューメトリックモデルからフィルタリング又は除去してアーチファクトが低減されたボリューメトリックモデルを作成するステップと
   を含み、検出された前記データポイントを前記第１のボリューメトリックモデルからフィルタリング又は除去して前記アーチファクトが低減されたボリューメトリックモデルを作成するステップは、検出された前記データポイントを、検出された該データポイントの補間により調整するステップを含む、方法。
2. 請求項１に記載の方法であって、前記第１のボリューメトリックモデルは前記患者の歯のＣＴモデルを含み、前記第２のボリューメトリックモデルは、前記患者の歯の光学的表面走査モデルを含む、方法。
3. 請求項２に記載の方法であって、
   前記コンピュータベースの画像処理システムがレーザ走査デバイスから、該レーザ走査デバイスにより前記患者の歯から直接取り込まれた、前記患者の歯の外側輪郭を表す表面走査データを受けるステップと、
   前記コンピュータベースの画像処理システムが、前記患者の歯の前記ボリューメトリック光学的表面走査モデルを、前記レーザ走査デバイスからの前記表面走査データに基づき生成するステップと
   を更に含む方法。
4. 請求項１に記載の方法であって、検出された前記データポイントを、検出された該データポイントの補間により調整するステップは、
   前記コンピュータベースの画像処理システムが、前記第１のボリューメトリックモデルの前記データにおける画素であって、ある閾値より上の密度を有する画素を自動的に検出するステップと、
   検出された前記画素における各ピクセルに対するデータを、前記アーチファクトに関連しない隣接ピクセルからのデータを用いて補間するステップと
   を含む、方法。
5. 請求項１に記載の方法であって、重ね合わされた前記第２のボリューメトリック画像を、前記アーチファクトが低減されたボリューメトリックモデルから、前記第１のボリューメトリックモデルからのアーチファクトが低減されたデータのみ残しながら除去するステップを更に含む方法。
6. 請求項１に記載の方法であって、
   位置及び視点を示す位置合わせ情報を含む、前記第１のボリューメトリックモデルのためのデータを取り込むステップであって、前記位置及び視点から、前記第１のボリューメトリックモデルのための前記データは取り込まれた、ステップと、
   位置及び視点を示す位置合わせ情報を含む、前記第２のボリューメトリックモデルのためのデータを取り込むステップであって、前記位置及び視点から、前記第２のボリューメトリックモデルのための前記データは取り込まれた、ステップと
   を更に含み、
   前記第１のボリューメトリックモデル又は前記第２のボリューメトリックモデルの前記向き及び前記縮尺を自動的に調整するステップは、前記第１のボリューメトリックモデル及び前記第２のボリューメトリックモデルの縮尺及び向きを求めるステップを含み、前記第１のボリューメトリックモデル及び前記第２のボリューメトリックモデルの縮尺及び向きを求めることは、前記第１のボリューメトリックモデルからの前記位置合わせ情報を、前記第２のボリューメトリックモデルからの対応する前記位置合わせ情報に整合させることによって行われる、方法。
7. 請求項１に記載の方法であって、前記第１のボリューメトリックモデル又は前記第２のボリューメトリックモデルの前記向き及び前記縮尺を自動的に調整するステップは、
   前記コンピュータベースの画像処理システムが、前記第１のボリューメトリックモデルと前記第２のボリューメトリックモデルとの双方に見られる少なくとも３つの解剖学的ランドマークを自動的に特定するステップと、
   前記第１のボリューメトリックモデル又は前記第２のボリューメトリックモデルを、特定された前記ランドマーク間の差が所定の許容範囲内で最小化されるまで回転、平行移動及び拡大縮小するステップと
   含む、方法。
8. 請求項１に記載の方法であって、前記第１のボリューメトリックモデル又は前記第２のボリューメトリックモデルの前記向き及び前記縮尺を自動的に調整するステップは、焼きなまし法ルーチンを適用して、前記第１のボリューメトリックモデル又は前記第２のボリューメトリックモデルの前記向き及び縮尺を、適切な相関が求まるまで調整するステップを含む、方法。
9. 反射によるアーチファクトを、患者の歯の画像化モデルから除去するためのシステムであって、該システムは、
   Ｘ線源と、
   Ｘ線画像データを取り込むＸ線検出器と、
   前記患者の歯の表面走査データを取り込む表面スキャナと、
   コンピュータベースの画像処理システムと
   を備え、前記コンピュータベースの画像処理システムは、
   前記患者の歯の第１のボリューメトリックモデルを前記Ｘ線検出器からの前記Ｘ線画像データに基づき構成することと、
   前記患者の歯の第２のボリューメトリックモデルを前記表面スキャナからの前記表面走査データに基づき構成することと、
   前記第１のボリューメトリックモデル又は前記第２のボリューメトリックモデルの向き及び縮尺を適切な向き及び縮尺へと自動的に調整することであって、前記適切な向き及び縮尺は、前記第１のボリューメトリックモデルと前記第２のボリューメトリックモデルとを相関させる、ことと、
   前記第２のボリューメトリックモデルを前記第１のボリューメトリックモデル上に、調整された前記向き及び縮尺で重ね合わせることと、
   前記第１のボリューメトリックモデルにおけるデータポイントであって、重ね合わされた前記第２のボリューメトリックモデルにおいて前記患者の歯の表面を逸脱するデータポイントを検出することと、
   検出された前記データポイントを前記第１のボリューメトリックモデルからフィルタリング又は除去してアーチファクトが低減されたボリューメトリックモデルを作成することと
   を行うように構成され、前記コンピュータベースの画像処理システムは、検出された前記データポイントを前記第１のボリューメトリックモデルからフィルタリング又は除去して前記アーチファクトが低減されたボリューメトリックモデルを作成することを、検出された前記データポイントを、検出された該データポイントの補間により調整することによって行うように構成された、システム。
10. 請求項９に記載のシステムであって、前記コンピュータベースの画像処理システムは、検出された前記データポイントを、検出された該データポイントの補間により調整することを、
    前記第１のボリューメトリックモデルの前記データにおける画素であって、ある閾値より上の密度を有する画素を自動的に検出することと、
    検出された前記画素における各ピクセルに対するデータを、前記アーチファクトに関連しない隣接ピクセルからのデータを用いて補間することと
    によって行うように構成された、システム。
11. 請求項９に記載のシステムであって、前記コンピュータベースの画像処理システムは、重ね合わされた前記第２のボリューメトリック画像を、前記アーチファクトが低減されたボリューメトリックモデルから、前記第１のボリューメトリックモデルからのアーチファクトが低減されたデータのみ残しながら除去するように更に構成された、システム。
12. 請求項９に記載のシステムであって、前記コンピュータベースの画像処理システムは、
    位置及び視点を示す位置合わせ情報を含む、前記第１のボリューメトリックモデルのための前記Ｘ線画像データを取り込むことであって、前記位置及び視点から、前記第１のボリューメトリックモデルのための前記Ｘ線画像データは取り込まれた、ことと、
    位置及び視点を示す位置合わせ情報を含む、前記第２のボリューメトリックモデルのための前記表面走査データを取り込むことであって、前記位置及び視点から、前記第２のボリューメトリックモデルのための前記表面走査データは取り込まれた、ことと
    を行うように更に構成され、
    前記コンピュータベースの画像処理システムは、前記第１のボリューメトリックモデル又は前記第２のボリューメトリックモデルの前記向き及び前記縮尺を自動的に調整することを、前記第１のボリューメトリックモデル及び前記第２のボリューメトリックモデルの縮尺及び向きを求めることによって行い、前記第１のボリューメトリックモデル及び前記第２のボリューメトリックモデルの縮尺及び向きを求めることを、前記第１のボリューメトリックモデルからの前記位置合わせ情報を、前記第２のボリューメトリックモデルからの対応する前記位置合わせ情報に整合させることによって行うように構成された、システム。
13. 請求項９に記載のシステムであって、前記コンピュータベースの画像処理システムは、前記第１のボリューメトリックモデル又は前記第２のボリューメトリックモデルの前記向き及び前記縮尺を自動的に調整することを、
    前記第１のボリューメトリックモデルと前記第２のボリューメトリックモデルとの双方に見られる少なくとも３つの解剖学的ランドマークを自動的に特定することと、
    前記第１のボリューメトリックモデル又は前記第２のボリューメトリックモデルを、特定された前記ランドマーク間の差が所定の許容範囲内で最小化されるまで回転、平行移動及び拡大縮小することと
    によって行うように構成された、システム。
14. 請求項９に記載のシステムであって、前記コンピュータベースの画像処理システムは、前記第１のボリューメトリックモデル又は前記第２のボリューメトリックモデルの前記向き及び前記縮尺を自動的に調整することを、焼きなまし法ルーチンを適用して、前記第１のボリューメトリックモデル又は前記第２のボリューメトリックモデルの前記向き及び縮尺を、適切な相関が求まるまで調整することによって行うように構成された、システム。