JP2019512121A - 母集団に基づく表面メッシュの再構成 - Google Patents

Abstract

再構成された表面メッシュを、複数の受信した表面メッシュに基づいて生成できる。各表面メッシュは、対象物を表す頂点及び面を含み得る。受信した表面メッシュを、複数の群のうちの１つに割り当てることができ、各群内の各表面メッシュの関心領域を位置合わせできる。再構成された表面メッシュは、群ごとに、位置合わせされた関心領域に基づいて生成できる。

Description

歯科及び／又は歯列矯正用固定具、個人保護装備（例えば、呼吸器、ヘルメット、手袋、ベスト、バイザー等）、又は他の器具は多くの場合、歯、頭、胸、手、足、又は解剖学的構造に限定されない他の対象物などの対象物に適用されるように設計されている。多くの場合、器具のサイズ及び／若しくは形状は、「フリーサイズ」として設計されているか、又は、対象物の母集団間の想定される差異に基づいて、様々な平均化された範疇、例えば小サイズ、中サイズ、及び大サイズに分けられる。

しかし、対象物の母集団内の及び母集団間の対象物の形状のばらつきは、器具と対象物の接合面での装着の正確度に影響を与える可能性があり、これにより接合面において機械的応力及び／又は圧力点が生じる。例えば、歯の母集団（例えば幅）内の及び母集団間の歯の形状の差異により、歯科及び／又は歯列矯正用器具と歯との間の適用接合面で機械的応力が生じる可能性があり、これにより、器具と歯との間の接着結合の寿命が減少する可能性がある。別の例として、母集団内の及び母集団間の顔の特徴の差異により、呼吸器又は他の顔用器具の適用接合面に圧力点が生じる可能性があり、これにより、器具の人間工学的性能が低下する可能性がある。

一例では、コンピュータにより実装される方法は、複数の表面メッシュを受信する工程を含み、各表面メッシュは、対象物を表す頂点及び面を含む。方法は、プロセッサによって、複数の表面メッシュの各表面メッシュを複数の群のうちの１つに割り当てる工程と、複数の表面メッシュの各表面メッシュから関心領域を抽出する工程と、を更に含む。方法は、プロセッサによって、複数の群の群ごとに、群に含まれる各表面メッシュの関心領域を位置合わせして複数の位置合わせされた表面メッシュを生成する工程と、プロセッサによって、複数の群の群ごとに、群に含まれる各位置合わせされた表面メッシュの頂点及び面に基づいて、再構成されたメッシュを生成する工程と、を更に含む。

別の例では、システムは、少なくとも１つのプロセッサと、コンピュータ可読メモリと、を含む。コンピュータ可読メモリは、少なくとも１つのプロセッサによって実行されるとシステムに複数の表面メッシュを受信させる命令によってコード化されており、各表面メッシュは対象物を表す頂点及び面を含む。コンピュータ可読メモリは、少なくとも１つのプロセッサによって実行されると、システムに、複数の表面メッシュの各表面メッシュを複数の群のうちの１つに割り当てることと、複数の表面メッシュの各表面メッシュから関心領域を抽出することと、を行わせる命令によって、更にコード化されている。コンピュータ可読メモリは、少なくとも１つのプロセッサによって実行されると、システムに、複数の群の群ごとに、群に含まれる各表面メッシュの関心領域を位置合わせして複数の位置合わせされた表面メッシュを生成することと、複数の群の群ごとに、群に含まれる各位置合わせされた表面メッシュの頂点及び面に基づいて、再構成されたメッシュを生成することと、を行わせる命令によって、更にコード化されている。

複数の受信した表面メッシュに基づいて１つ以上の再構成されたメッシュを生成できる、例示的なシステムのブロック図である。 少なくとも１つの測定可能なパラメータに従った、受信した表面メッシュの例示的な分類のグラフである。 表面メッシュからの関心領域の例示的な抽出を示す表面メッシュの斜視図である。 表面メッシュからの関心領域の例示的な抽出を示す表面メッシュの斜視図である。 表面メッシュからの関心領域の例示的な抽出を示す表面メッシュの斜視図である。 表面メッシュの群に含まれる位置合わせされた関心領域の例示的な群のポイントクラウドの頂点の側面図である。 位置合わせされた表面メッシュの群から再構成された例示的なメッシュの斜視図である。 位置合わせされた表面メッシュの群から生成された再構成されたメッシュに基づく接合面領域を含む、例示的なバッカルチューブ器具の斜視図である。 複数の受信した表面メッシュに基づいて１つ以上の再構成されたメッシュを生成するための例示的な操作を示すフロー図である。

本開示の技法によれば、ブラケット、バッカルチューブ、呼吸器、ヘルメット、手袋、ベスト、バイザー、ハンドル、又は他の器具を、複数の受信した表面メッシュから生成される再構成されたメッシュに基づいて設計することができる。受信した表面メッシュの各々は、対象物を表す頂点及び面を含み得る。かかる対象物としては、例えば、歯、手、足、顔、頭、胸、目、又は、適用できるように器具が設計及び適合され得る他の対象物（解剖学に限定されない）を挙げることができる。受信した表面メッシュの各々を、対象物の物理的特徴に対応する表面メッシュの測定可能なパラメータに基づいて、母集団群に割り当てることができる。測定可能なパラメータは、対象物及び／又は対象となる器具に基づいて選択されてもよい。測定可能なパラメータの例としては、幅（例えば、歯、頭、指、手、等）、長さ（例えば、歯、頭、指、手、等）、距離（例えば、ある歯の咬頭頂から別の咬頭頂まで、ある頬骨から別の頬骨まで、等）、表面積、初期位置調整誤差、最終位置調整誤差、又は他の測定可能なパラメータが挙げられるが、これらに限定されない。各表面メッシュの関心領域を抽出でき、各母集団群内の表面メッシュを位置合わせできる。関心領域は、対象物のその全体としての表面メッシュであってもよく、又は、表面メッシュのサンプルの部分集合であってもよい。例として、対象物の表面メッシュは臼歯を表し得る。関心領域は、臼歯全体又は臼歯の一部のいずれかであってよい。別の例として、表面メッシュが口、鼻、及び顎の周囲の顔の特徴の画像を表している場合には、関心領域は、単に口、顎、若しくは鼻、これらの任意の組合せ、これらの任意のより小さいサンプル、又はその完全な画像であってよい。再構成された表面メッシュの組立時、装着の正確度及び位置合わせを更に向上させるために、初期位置調整誤差（すなわち、元の表面メッシュと再構成された表面メッシュとの間の差）を、測定可能なパラメータとして使用してもよい。初期位置調整誤差は、ランダムに又は測定可能なパラメータに基づいて選択される基準メッシュと、表面メッシュとの比較結果として定義され得る。各群内の位置合わせされた表面メッシュを（例えば、ポアソン表面再構成（Poisson surface reconstruction）を使用して）再メッシュ化して、各群内の対象物を表す再構成されたメッシュを生成できる。他の適用可能な再構成技法としては、マーチングキューブ（marching cubes）、グリッド投影（grid projection）、表面要素平滑化（surface element smoothing）、貪欲投影三角測量（greedy projection triangulation）、凸包（convex hull）、又は凹包（concave hull）が挙げられるが、これらに限定されない。臼歯の頬対向面（すなわち頬側表面）に適用されるように構成されたバッカルチューブなどの器具を、各母集団に関して再構成されたメッシュに基づいて設計することができ、これにより、各母集団群内で器具と対象物との装着の正確度を高めることができる。

図１は、複数の受信した表面メッシュ１２Ａ〜１２Ｎ（本明細書ではまとめて「表面メッシュ１２」と呼ぶ）に基づいて１つ以上の再構成されたメッシュを生成できる、例示的なシステム１０のブロック図である。図１に示すように、システム１０は、有線若しくは無線通信又は両方を介して表面メッシュ１２を受信できる、コンピューティングデバイス１４を含む。コンピューティングデバイス１４は、１つ以上のプロセッサ１６と、１つ以上の通信デバイス１８と、１つ以上の入力デバイス２０と、１つ以上の出力デバイス２２と、１つ以上の記憶デバイス２４と、を含む。コンポーネント１６、１８、２０、２２、及び２４の各々は、例えば１つ以上の通信チャネル２６によって、コンポーネント間通信のために（物理的に、通信可能に、及び／又は動作可能に）相互接続することができる。例えば、通信チャネル２６は、システムバス、ネットワーク接続、プロセス間通信データ構造、又はデータを通信するための任意の他の方法を含み得る。記憶デバイス２４は、図１に示すように、分類モジュール２８と、関心領域（region of interest、ＲＯＩ）抽出モジュール３０と、位置合わせモジュール３２と、メッシュ再構成モジュール３４と、を含み得る。

図１の例に示すように、表面メッシュ１２は、歯を表す３次元（３Ｄ）メッシュとすることができる。対象物の表面メッシュをキャプチャすることが当技術分野で知られている。光学走査システム、例えばＳｔ．Ｐａｕｌ、ＭＮの３Ｍ ＣｏｍｐａｎｙのＴｒｕｅ Ｄｅｆｉｎｉｔｉｏｎ Ｓｃａｎｎｅｒを用いて、３Ｄ幾何表面メッシュを提供することができる。表面メッシュ１２は、複数の歯の全スパン又は個々の歯を表すことができる。ただし、本明細書に記載されている例は歯の３Ｄメッシュに関して記載されているものの、この開示の態様はそのように限定されない。例えば、表面メッシュ１２は、それに適用できるように器具が設計され得る任意の対象物、例えば、顔の特徴、頭、胸、腕、手、足、又は解剖学に限定されない他の対象物を表す、２次元（２Ｄ）又は３Ｄメッシュとすることができる。表面メッシュ１２は、図１の例では、表面メッシュ１２のそれぞれ１つに関連付けられた歯を表す、頂点、エッジ、及び面をそれぞれ含む多角形のメッシュ（例えば三角形のメッシュ）である。各表面メッシュ１２の頂点は、歯の表面上の点を表す座標系（例えばユークリッド座標系）内の２Ｄ又は３Ｄ座標とすることができる。各表面メッシュの１２の頂点の集合は、接続されていない頂点の集合を表すポイントクラウドと見なすことができる。各表面メッシュ１２のエッジは頂点同士の間のコード化された接続部であり、これらの閉じた組が、表面メッシュ１２のそれぞれ１つと見なされる。各表面メッシュ１２の面（及び／又は各面に関連付けられた頂点）を、多角形の面によって画定される平面に直交する面法線に関連付ける（例えば、これらを用いてコード化する）ことができる。一例として、表面メッシュ１２のうちのいずれか１つ以上を三角形のメッシュとすることができ、この場合、表面メッシュの各面は３つの頂点同士の間の３つのエッジの閉じた組によって画定されており、この結果、小さな三角形の平面状パッチの組として表すことのできる表面が得られる。

表面メッシュ１２は、光学走査（例えば口腔内走査）、歯の印象の走査（例えばレーザー走査）、又は両方から、取得及び／又は決定できる。一般に、表面メッシュ１２は、表面メッシュ１２に関連付けられた対象物（例えば歯）の２Ｄ又は３Ｄ表現を生成できる任意のデータ源から、取得及び／又は決定できる。表面メッシュ１２の各々は異なる患者から取得でき、これにより結果的に、複数（例えば、十、百、千、又はそれ以上）の異なる患者の走査に相当するデータの母集団が得られる。同様に、表面メッシュ１２が他の対象物、例えば、顔の特徴、手、足、又は他の対象物を表す例では、複数の個人から表面メッシュ１２を取得でき、これにより結果的に、複数の個人の集成に相当するデータの母集団が得られる。

図１に示すように、コンピューティングデバイス１４は、１つ以上の有線若しくは無線通信、又は両方を介して、表面メッシュ１２を受信できる。ある例では、コンピューティングデバイス１４は、表面メッシュ１２の各々に対応する対象物の２Ｄ及び／又は３Ｄモデルを受信でき、受信したモデルから表面メッシュ１２の各々を決定できる。図１では３つの表面メッシュ１２（すなわち、表面メッシュ１２Ａ、表面メッシュ１２Ｂ、及び表面メッシュ１２Ｎ）を含むものとして示されているが、表面メッシュ１２は任意の数の表面メッシュを含むことができ、この場合、表面メッシュ１２Ｎの文字「Ｎ」は表面メッシュ１２の任意の恣意的な数を表すことが理解されるべきである。

コンピューティングデバイス１４の例としては、サーバ（すなわちクラウド）、メインフレーム、デスクトップコンピュータ、ラップトップコンピュータ、タブレットコンピュータ、携帯電話（スマートフォンを含む）、携帯情報端末（ＰＤＡ）、又は他のコンピューティングデバイスが挙げることができるが、これらに限定されない。一例では、１つ以上のプロセッサ１６が、コンピューティングデバイス１４内で機能性を実装する及び／又は実行のための命令を処理するように構成される。例えば、以下で更に記載するように、プロセッサ１６は、表面メッシュ１２から１つ以上の再構成されたメッシュを生成するための命令などの、記憶デバイス２４に記憶された命令を処理可能であり得る。プロセッサ１６の例としては、マイクロプロセッサ、コントローラ、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、又は他の同等の離散型若しくは集積型論理回路のうちの、いずれか１つ以上を挙げることができる。

１つ以上の記憶デバイス２４は、動作中にコンピューティングデバイス１４内の情報を記憶するように構成できる。記憶デバイス２４は、一部の例では、コンピュータ可読記憶媒体として記載されている。一部の例では、コンピュータ可読記憶媒体は、非一時的媒体を含み得る。用語「非一時的」は、記憶媒体が搬送波又は伝搬信号で具現化されるのでないことを意味し得る。ある例では、非一時的記憶媒体は、経時的に変化し得るデータを（例えば、ＲＡＭ又はキャッシュに）記憶できる。一部の例では、記憶デバイス２４は一時メモリであり、このことは、記憶デバイス２４の主要目的が長期記憶ではないことを意味する。一部の例では、記憶デバイス２４は揮発性メモリとして記載されており、このことは、コンピューティングデバイス１４への電力がオフにされたときに記憶デバイス２４が記憶された内容を維持しないことを意味する。揮発性メモリの例としては、ランダムアクセスメモリ（ｒａｎｄｏｍ ａｃｃｅｓｓ ｍｅｍｏｒｉｅｓ、ＲＡＭ）、ダイナミックランダムアクセスメモリ（ｄｙｎａｍｉｃ ｒａｎｄｏｍ ａｃｃｅｓｓ ｍｅｍｏｒｉｅｓ、ＤＲＡＭ）、スタティックランダムアクセスメモリ（ｓｔａｔｉｃ ｒａｎｄｏｍ ａｃｃｅｓｓ ｍｅｍｏｒｉｅｓ、ＳＲＡＭ）、及び他の形態の揮発性メモリを挙げることができる。一部の例では、記憶デバイス２４は、プロセッサ１６によって実行されるプログラム命令を記憶するために使用される。一例では、記憶デバイス２４は、プログラム実行中に情報を一時的に記憶するために、コンピューティングデバイス１６（例えば、分類モジュール２８、ＲＯＩ抽出モジュール３０、位置合わせモジュール３２、及びメッシュ再構成モジュール３４のうちの、いずれか１つ以上）上で動作するソフトウェア又はアプリケーションによって使用される。

一例では、記憶デバイス２４は、通信デバイス１８を利用して、１つ以上のネットワーク、例えば、１つ以上の有線若しくは無線通信ネットワーク、又は両方を介して、外部デバイスと通信する。通信デバイス１８としては、イーサネットカードなどのネットワークインタフェースカード、光学トランシーバ、無線周波数トランシーバ、又はデータを送信及び受信できる任意の他の種類のデバイスを挙げることができる。かかるネットワークインタフェースの他の例としては、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ、３Ｇ、４Ｇ、及びＷｉＦｉ無線コンピューティングデバイス、並びにユニバーサルシリアルバス（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ、ＵＳＢ）を挙げることができる。

コンピューティングデバイス１４は、図１に示すように、１つ以上の入力デバイス２０を含み得る。一部の例では、入力デバイス２０は、ユーザからの入力を受けるように構成される。入力デバイス２０の例としては、マウス、キーボード、マイク、カメラデバイス、存在感知及び／若しくは接触感知ディスプレイ、又はユーザからの入力を受けるように構成された他の種類のデバイスを挙げることができる。

１つ以上の出力デバイス２２を、ユーザへの出力を提供するように構成できる。出力デバイス２２の例としては、表示デバイス、サウンドカード、ビデオグラフィクスカード、スピーカ、陰極線管（cathode ray tube、ＣＲＴ）モニタ、液晶ディスプレイ（liquid crystal display、ＬＣＤ）、接触感知及び／若しくは存在感知ディスプレイ、又は使用者若しくは機械が理解できる形態で情報を出力するための他の種類のデバイスを挙げることができる。

図１に示すように、記憶デバイス２４は、分類モジュール２８と、ＲＯＩ抽出モジュール３０と、位置合わせモジュール３２と、メッシュ再構成モジュール３４と、を含み得る。モジュール２８、３０、３２、及び３４の各々は、プロセッサ１６によって実行されると、コンピューティングデバイス１４を本明細書に記載の技法に従って動作させる、コンピュータ可読命令を含み得る。それぞれ別個のモジュールとして図示され記載されているが、分類モジュール２８、ＲＯＩ抽出モジュール３０、位置合わせモジュール３２、及びメッシュ再構成モジュール３４のうちのいずれか１つ以上を、同じ又は異なるモジュールとして実装できる。同様に、この開示の例は単一のコンピューティングデバイス１４に関して記載されているが、他の例では、システム１０は２つ以上のコンピューティングデバイス１４を含むことができ、この場合、本開示において１つのコンピューティングデバイス１４に帰属している機能性が、これら２つ以上のコンピューティングデバイス１４に分散される。

動作中、コンピューティングデバイス１４は、例えば通信デバイス１８を介して、表面メッシュ１２を受信する。分類モジュール２８は、表面メッシュ１２のそれぞれ１つの少なくとも１つの測定可能なパラメータに基づいて、表面メッシュ１２の各々を、複数の群のうちの１つに割り当てる。プロセッサ１６は、表面メッシュを解析して少なくとも１つの測定可能な関心パラメータを識別し、統計的近似（例えば、幅、長さ、若しくは距離の５％以内）又は発生頻度に基づいて、表面メッシュを群に割り当てる。例えば、以下で更に記載するように、分類モジュール２８は、歯幅の測定可能なパラメータに基づいて、表面メッシュ１２の各々を、複数の群のうちの１つに割り当てることができる。他の例では、例えば表面メッシュ１２が歯以外の対象物を表しているとき、測定可能なパラメータは、表面メッシュを介して測定可能である、表面メッシュ１２で表される対象物の１つ以上の物理的特徴、例えば、頬骨同士の間の距離（例えば、呼吸器器具の設計時に使用するための）、頭の幅（例えば、ヘルメット及び／若しくはバイザー器具の設計時に使用するための）、手の幅（例えば、手袋などの手を覆う器具の設計時に使用するための）、又は他の物理的特徴に、対応し得る。

ある例では、分類モジュール２８は、複数の測定可能なパラメータに基づいて、表面メッシュ１２の各々を、複数の群のうちの１つに割り当てることができる。例えば、表面メッシュ１２の各々を、複数の測定可能なパラメータ、例えば、幅、長さ、距離、角度、又は他の測定可能なパラメータに、関連付けることができる。かかる複数の測定可能なパラメータは、例えば、分類モジュール２８が対応する表面メッシュの測定可能なパラメータ間の差を決定できる、ベクトル、配列、行列、数列、又は他の表現として表すことができる。かかる差の例としては、マハラノビス距離、ベクトル間の角度の指標（例えば、角度、角度の余弦、角度の正弦、若しくは角度の他の指標）、又はベクトル間の相関の指標を挙げることができるが、これらに限定されない。

ＲＯＩ抽出モジュール３０は、表面メッシュ１２の各々から関心領域を抽出できる。例えば、ＲＯＩ抽出モジュール３０は、表面メッシュ１２によって表される臼歯の頬側表面（すなわち頬対向面）を抽出できる。位置合わせモジュール３２は、複数の群の各々について、群に含まれる各表面メッシュの関心領域を位置合わせして、複数の位置合わせされた表面メッシュを生成できる。メッシュ再構成モジュール３４は、複数の群の各々について、群に含まれる各位置合わせされた表面メッシュの頂点及び面に基づいて、再構成されたメッシュを生成できる。このようにして、本開示の技法を実施するシステム１０は、複数の母集団群の各々について、再構成されたメッシュを生成できる。各再構成されたメッシュの頂点及び面は、群に含まれる各表面メッシュの対象物の集成を表すことができる。臼歯の頬側表面に適用されるように構成されたバッカルチューブなどの器具を、群ごとに、群に関連付けられた再構成された表面メッシュに基づいて設計できる。例えば、器具の接合面領域（例えば、バッカルチューブの、臼歯の頬側表面に適用されるように構成された領域、呼吸器の、顔に隣接して載置されるように構成された領域、又は他の接合面領域）を、再構成されたメッシュの対応する接合面領域を補完する（例えばこれに合致する）ように設計できる。このように、本明細書に記載されている技法は、各群に関する器具とその群に対応する測定可能なパラメータ（例えば歯幅）を有する対象物（例えば歯）との間の装着の正確度を高めることができる。

図２は、歯幅に対応する測定可能なパラメータに従った、（図１の）表面メッシュ１２の例示的な分類のグラフ３６である。図２の例では、グラフ３６は、各々が右下第２臼歯に対応している、表面メッシュ１２の例示的な分類を示しているが、本明細書に記載する例示的な技法を、異なる歯、及び異なる対象物、例えば顔、頭、手、足、胸、又は解剖学に限定されない他の対象物の分類に適用できることが理解されるべきである。一部の例では、表面メッシュ１２の各々は、図２に関連して記載した右下第２臼歯などの、単一の歯を表すことができる。他の例では、表面メッシュ１２の各々は２つ以上の歯を表すことができ、（図１の）コンピューティングデバイス１４は、表面メッシュ１２の各々の一部を分離して、単一の歯に対応する部分を抽出できる。

図２に示すように、（図１の）分類モジュール２８は、表面メッシュ１２の各々を、複数の群３８Ａ〜３８Ｈ（本明細書ではまとめて「群３８」と呼ぶ）のうちの１つに割り当てることができる。図２の例では、群３８の各々は、右下第２臼歯の歯幅の物理的特徴に対応しており、歯幅に対応する測定可能なパラメータをある範囲で含み、各範囲は、それぞれの群に関する歯幅の下限から歯幅の上限までに及ぶ。図示のように、歯幅に対応する測定可能なパラメータの範囲は、群３８同士の間で互いに排他的であり、この場合、群３８のうちの２つが同じ値の測定可能なパラメータを含むことはない。

一部の例では、分類モジュール２８は、表面メッシュ１２の各々に関する歯幅を、表面メッシュ１２の各々に関連する臼歯の近心舌側の咬頭頂と遠心頬側の咬頭頂との間の距離として決定できる。他の例では、分類モジュール２８は、表面メッシュ１２の各々に関する歯幅を、歯幅を示す他の測定可能なパラメータ、例えば、近心舌側咬頭頂から中央頬側咬頭頂（例えば、３つの頬側咬頭頂を有する左下第１臼歯及び右下第１臼歯に関して）までの距離、歯の最外縁同士の間の最長距離、又は歯幅を示す他の測定可能なパラメータを使用して、決定できる。咬頭頂、最外縁、又は他の目印点などの、各歯幅を決定するために使用される目印点に、手作業で注釈を付ける（例えば、ユーザがこれらの目印点を表面メッシュ１２の各々を用いて手作業でコード化する）ことができ、かつ／あるいは、これらの目印点を、コンピューティングデバイス１４が、例えば光学的認識技法、ピーク検出アルゴリズム、エッジ検出アルゴリズム、又は咬頭頂、最外縁、若しくは歯幅を示す測定可能なパラメータを決定するために使用可能な他の目印点を決定するための他の技法を介して、自動的に決定できる。

図２の例では、群３８は、８つの群（すなわち、群３８Ａ、３８Ｂ、３８Ｃ、３８Ｄ、３８Ｅ、３８Ｆ、３８Ｇ、及び３８Ｈ）を含む。他の例では、群３８は、８個よりも多いか又は少ない別個の群３８を含むことができ、これには単一の群のみを有する例が含まれる。群３８の総数は、１つ以上の制約、例えば、群３８の最大数、群３８の最小数、群３８のうちのいずれか１つに含まれる表面メッシュ１２の最大数、群３８のうちのいずれか１つに含まれる表面メッシュ１２の最小数、又は他の制約に基づいて、（例えば、手作業で及び／又は分類モジュール２８によって）決定できる。ある例では、分類モジュール２８は、例えば、表面メッシュ１２同士の間の測定可能なパラメータの差に基づいて、群３８の数及び／又は群３８の各々に関する測定可能なパラメータの範囲を識別するクラスタリングアルゴリズムを使用して、群３８の各々に関する測定可能なパラメータの数及び／又は範囲を決定できる。例えば、分類モジュール２８は、測定可能なパラメータ同士の間の閾値最大差などの閾値分類基準を満たす測定可能なパラメータを有する表面メッシュ１２を分類する、クラスタリングアルゴリズムを利用できる。

ある例では、クラスタリングモジュール２８は、例えば、群３８の各々に含まれる表面メッシュ１２の数のヒストグラム、（例えば、カーネル密度平滑化を使用する）群３８中の測定可能なパラメータの確率分布関数の最大値、又は他の技法を使用することによって、群３８中の測定可能なパラメータの主要統計値を決定できる。主要統計値の例としては、最頻値、平均値、中央値、又はこれらの中間値を挙げることができるが、これらに限定されない。ある例では、分類モジュール２８は、群３８中の測定可能なパラメータの主要統計値を中心にして群３８のうちの１つに関する測定可能なパラメータの範囲を定めることができる。例えば、図２に示すように、分類モジュール２８は、群３８中の測定可能なパラメータの決定された最頻値（例えば、この例では５．０９ミリメートル）を中心にして、群３８Ｄの歯幅に対応する測定可能なパラメータの範囲を定めることができる。ある例では、追加の群３８を、群３８の集成が表面メッシュ１２間の測定可能なパラメータのうちの少なくとも９５パーセントを含むまで、主要統計値に対応する群３８のうちの識別された１つ（例えば、この例では最頻値である主要統計値に対応する群３８Ｄ）を中心にして対称に決定できる。群３８のうちの、測定可能なパラメータを測定可能なパラメータの最大及び最小百分位数で含むものの範囲を、表面メッシュ１２の各々が群３８のうちの少なくとも１つに含まれるように拡張できる。

したがって、コンピューティングデバイス１４は、表面メッシュ１２の各々を、表面メッシュ１２のそれぞれ１つの少なくとも１つの測定可能なパラメータに従って、複数の群のうちの１つに割り当てることができる。図２の例は歯の幅に対応する測定可能なパラメータに関して記載されているが、本明細書に記載する技法は、様々な対象物、例えば、顔の特徴（例えば、頬骨同士の間の距離、鼻の長さに対応する測定可能なパラメータ、若しくは顔の特徴の物理的特徴に対応する任意の１つ以上の他の測定可能なパラメータ）、頭（例えば、頭の幅、頭の周長、若しくは頭の物理的特徴に対応する任意の１つ以上の他の測定可能なパラメータ）、手（例えば、手の幅、指の長さ、若しくは手の物理的特徴に対応する任意の１つ以上の他の測定可能なパラメータ）の物理的特徴に対応する、（各表面メッシュに関連付けられた複数の測定可能なパラメータを含む）様々な測定可能なパラメータ、又は、解剖学に限定されない対象物の物理的特徴に対応する任意の１つ以上の他の測定可能なパラメータに適用できる。

図３Ａ〜３Ｃは、表面メッシュ１２Ａからの、臼歯の頬側表面に対応する関心領域を抽出する例を示す斜視図である。図３Ａは座標系４０と位置合わせされた表面メッシュ１２Ａを示している。図３Ｂは、臼歯の頬側表面に対応する関心領域４２を表面メッシュ１２Ａの残りの部分から分離する平面４１を示す、座標系４０と位置合わせされた表面メッシュ１２Ａを示している。図３Ｃは、表面メッシュ１２Ａからの抽出後の、頬側表面に対応する関心領域４２を示している。

図３Ａに示すように、表面メッシュ１２Ａを、例えばＲＯＩ抽出モジュール３０（図１）によって、座標系４０と位置合わせできる。座標系４０は、第１の軸４４（「ｘ軸」と標示）、第２の軸４６（「ｙ軸」と標示）、及び第３の軸４８（「ｚ軸」と標示）を含み得る。図示した例の場合のように、第１の軸４４、第２の軸４６、及び第３の軸４８の各々は、互いに直交することができる（例えばユークリッド座標系）。ＲＯＩ抽出モジュール３０は、座標系４０の原点を、近心舌側咬頭頂５０と遠心頬側咬頭頂５２との間の中間点として決定できる。ＲＯＩ抽出モジュール３０は、決定された原点から遠心頬側咬頭頂５２に向かう方向（口の左上若しくは左下象限内の歯に対応する表面メッシュに関する）に、又は、決定された原点から近心頬側咬頭５４に向かう方向における方向（口の右上若しくは右下象限内の歯に対応する表面メッシュに関する）に延びる単位ベクトルと平行になるように、第１の軸４４の正方向を決定できる。ＲＯＩ抽出モジュール３０は、決定された原点から歯の歯根の線に沿って延びる単位ベクトルと平行になるように第２の軸４６を決定でき、正方向は原点から歯の咬合面に向かって延びている。ＲＯＩ抽出モジュール３０は、座標系４０が右手座標系となり、第３の軸４８の正方向が決定された原点から歯の頬側表面に向かう方向に延びる単位ベクトルと平行になるよう、第１の軸４４及び第２の軸４６の各々と互いに直交するように第３の軸４８を決定できる。したがって、第３の軸４８の正の値は、表面メッシュ１２Ａに対応する臼歯の頬側表面に対応している。

図３Ｂに示すように、ＲＯＩ抽出モジュール３０は、第３の軸４８に沿って正の値を有する表面メッシュ１２Ａの値を分離することにより、歯の頬側表面に対応する関心領域４２を識別できる。かかる値が、図３Ｂに、第３の軸４８において延びるゼロ値平面４１を使用して示されている。他の例では、ＲＯＩ抽出モジュール３０は、表面メッシュ１２Ａを関心領域４２と位置合わせする及び／又は座標系４０に基づいて関心領域４２を識別する必要がない。例えば、ＲＯＩ抽出モジュール３０は、ある例では、表面メッシュ１２Ａをベースライン（又はテンプレート）表面メッシュと位置合わせすることによって関心領域４２を識別でき、テンプレート表面メッシュ内の対応する関心領域の位置に基づいて、関心領域４２を識別できる。ＲＯＩ抽出モジュール３０は、例えば、テンプレート表面メッシュの目印又は他の識別された位置を、表面メッシュ１２Ａの対応する位置と位置合わせすることによって、表面メッシュ１２Ａをテンプレート表面メッシュと位置合わせできる。目印位置は、例えば、テンプレート表面によって表される対象物の物理的特徴、例えば、目印となる顔の特徴（例えば、頬骨、口、目、若しくは他の顔の特徴の位置）などの目印となる歯の位置（例えば、咬頭頂、溝、若しくは他の目印となる歯の位置）、又は解剖学に限定されない対象物の他の物理的特徴に対応し得る。一例として、ＲＯＩ抽出モジュール３０は、表面メッシュ１２Ａの目印位置を、反復最近接点（iterative closest point、ＩＣＰ）又は他の位置合わせアルゴリズムを使用して、テンプレート表面メッシュと位置合わせできる。ＲＯＩ抽出モジュール３０は、テンプレート表面メッシュ内の関心領域の位置に基づいて、例えばテンプレート表面メッシュ内の関心領域の対応する位置に関連付けられた表面メッシュ１２Ａの部分を識別することによって、表面メッシュ１２Ａから関心領域（例えば関心領域４２）を識別及び／又は抽出できる。

図３Ｃは、表面メッシュ１２Ａからの（例えば、ＲＯＩ抽出モジュール３０による）抽出後の関心領域４２を示している。図３Ａ〜図３Ｃの例は、臼歯の頬側表面に対応する関心領域の抽出に関して図示され説明されているが、これらの例示的な技法は、歯及び／又は他の対象物に対応する異なる関心領域の抽出に適用できる。例えば、歯の舌側又は口蓋側の（すなわち、舌に対向する又は口蓋に対向する）関心領域を、図３Ａ〜図３Ｃの例では、第３の軸４８の負の値に対応する表面メッシュ１２Ａの領域として抽出できる。加えて、これらの例示的な技法を異なる対象物に適用して、例えば、人の頭に対応する表面メッシュから顔に関する関心領域を抽出できる。例えば、人の頭に対応する表面メッシュの例では、座標系４０の原点を、頭の２つの耳の間の中間点として決定でき、第１の軸４４の正方向を、単位ベクトルに沿った方向に原点から頭の右耳まで延びるように決定でき、第２の軸４６の正方向を、単位ベクトルに沿った方向に原点から頭の首の線を下る方向に延びるように決定できる。かかる例では、頭の顔の特徴に対応する関心領域を、第３の軸４８に沿って正の値を有する表面メッシュの値として抽出できる。

したがって、ＲＯＩ抽出モジュール３０は、表面メッシュ１２のうちのいずれか１つ以上の関心領域を識別でき、表面メッシュ１２のそれぞれ１つの残りの部分から関心領域を抽出できる。関心領域の抽出により、位置合わせを必要とする頂点の総数を減らすことによって、表面メッシュ１２の位置合わせ演算の正確度を高めることができる。

図４は、群３８Ｄ（図２）に含まれる表面メッシュ１２（図１）の位置合わせされた関心領域のポイントクラウド５６の頂点の側面図である。図４の例は、明確性及び検討の容易さを目的として群３８Ｄに関して記載されているが、これらの例示的な技法は、それぞれの群に含まれる表面メッシュ１２の頂点を位置合わせするために、群３８の任意の及び全てに適用可能であることが理解されるべきである。

位置合わせモジュール３２（図１）は、群３８Ｄに含まれる表面メッシュ１２の関心領域を位置合わせできる。例えば、ある例では、位置合わせモジュール３２は、群３８Ｄに含まれる表面メッシュ１２の関心領域を共通の座標系に位置合わせできる。一部の例では、位置合わせモジュール３２は、表面メッシュ１２の目印又は他の予め定義された点を位置合わせすることによって、群３８Ｄに含まれる表面メッシュ１２の関心領域を位置合わせできる。群３８Ｄに含まれる位置合わせされた表面メッシュ１２の頂点の集成は、ポイントクラウド５６の頂点を形成する。例として、共通の座標系は、群３８Ｄに含まれる表面メッシュ１２のいずれかに関連付けられた座標系とすることができる。例えば、共通の座標系は、群３８Ｄに含まれる表面メッシュ１２のうちの、群３８Ｄに含まれる表面メッシュ１２中の中央値としての測定可能なパラメータ（例えば歯幅）を有する１つに関連付けられた座標系とすることができる。

位置合わせモジュール３２は、反復最近接点（ＩＣＰ）アルゴリズム、又は、基準ポイントクラウド（すなわち、共通の座標系として決定された表面メッシュ１２のうちの１つに関連付けられた頂点のポイントクラウド）と標的ポイントクラウド（例えば、群３８Ｄに含まれる表面メッシュ１２のうちの残りのものの各々）との間の差を、基準ポイントクラウドと標的ポイントクラウドとの間で頂点同士の間の距離を最小化するように標的ポイントクラウドの座標を変換する決定済みの回転行列を介して最小化する、他の位置合わせアルゴリズムを使用して、群３８Ｄに含まれる表面メッシュ１２の各々の関心領域を（例えば共通の座標系に）位置合わせできる。群３８Ｄに含まれる表面メッシュ１２の関心領域（群３８Ｄに含まれる表面メッシュ１２の全体とは対照的である）の位置合わせにより、位置合わせするべき頂点の総数を減らすことによって、位置合わせの正確度を高めること、並びに位置合わせに関連する演算コストを低減することができる。

一部の例では、位置合わせモジュール３２は、最初に、群３８Ｄに含まれる表面メッシュ１２の関心領域の各々の第１の軸（例えばｘ軸）を位置合わせすることができ、次いで、群３８Ｄに含まれる表面メッシュ１２の関心領域の各々の残りの２つの軸（例えば、ｘ軸及びｙ軸の両方）を、反復最近接点アルゴリズム（iterative closest point algorithm）又は他の位置合わせアルゴリズムを使用して位置合わせできる。かかる例では、位置合わせモジュール３２は、（高い演算コストを要し得る）反復最近接点又は他の位置合わせアルゴリズムによって実行される演算の数を減らすことによって、位置合わせの演算コストを更に低減できる。このようにして、位置合わせモジュール３２は、群３８Ｄに含まれる表面メッシュ１２の関心領域の各々を位置合わせして、位置合わせされた関心領域の各々の頂点を含む集成ポイントクラウド５６を決定できる。

図５は、位置合わせされた表面メッシュの群から生成された、再構成された例示的なメッシュ５８の斜視図である。図５の例では、群３８Ｄ（図２）に含まれる表面メッシュ１２（図１）の位置合わせされた関心領域のポイントクラウド５６（図４）から、再構成されたメッシュ５８が生成されている。図５の例は、明確性及び検討の容易さを目的として群３８Ｄに関連付けられたポイントクラウド５６に関して記載されているが、これらの例示的な技法は、それぞれの群に含まれる位置合わせされた表面メッシュから再構成された表面メッシュを生成するために、群３８のいずれか又は全ての表面メッシュ１２の任意の位置合わせされた群に適用可能であることが理解されるべきである。

メッシュ再構成モジュール３４（図１）は、群３８Ｄに含まれる位置合わせされた各表面メッシュの頂点及び面に基づいて、再構成されたメッシュ５８を生成できる。例えば、メッシュ再構成モジュール３４は、ポアソン表面再構成アルゴリズム、又は２つ以上の入力メッシュを表す再構成されたメッシュを生成する他の表面再構成アルゴリズムを使用して、再構成されたメッシュ５８を生成できる。一部の例では、メッシュ再構成モジュール３４は、群３８Ｄに含まれる位置合わせされた表面メッシュ１２の頂点、及び群３８Ｄに含まれる各位置合わせされた表面メッシュ１２の面に関連付けられた法線ベクトルのみを使用して、再構成されたメッシュ５８を生成できる。すなわち、ポイントクラウド５６の頂点の各頂点を、頂点が導出された表面メッシュ１２のそれぞれ１つの面に直交している法線ベクトルに関連付けることができる。再構成されたメッシュ５８の面の各々について面法線を推定し直すのではなく、メッシュ再構成モジュール３４は、ポイントクラウド５６の頂点に関連付けられた面法線を使用して再構成されたメッシュ５８を生成でき、これにより、表面再構成に関連する演算時間が低減され、結果的により欠点の少ない（例えば、より平滑かつより正確な）再構成されたメッシュ５８が得られる。

一部の例では、メッシュ再構成モジュール３４は、再構成されたメッシュ５８を決定する前にポイントクラウド５６の頂点に半径外れ値フィルタを適用して、メッシュ再構成演算から偽の頂点を除外でき、これにより、再構成されたメッシュ５８の平滑度及び正確度が高められる。例えば、メッシュ再構成モジュール３４は、閾値距離内の隣接する頂点が閾値数未満である頂点を除外できる。隣接する頂点の閾値数及び閾値距離は、例えばメッシュ解像度によって定義される頂点の密度に基づくことができる。例えば、メッシュ解像度が増加するにつれ、隣接する頂点の閾値数及び閾値距離のうちのいずれか１つ以上は減少し得る。メッシュ解像度が減少するにつれ、隣接する頂点の閾値数及び／又は閾値距離は増加し得る。一例として、隣接する頂点の閾値数は５０個の頂点とすることができ、閾値距離は０．５ミリメートルとすることができる。

ある例では、メッシュ再構成モジュール３４は、再構成されたメッシュ５８を生成した後で再構成されたメッシュ５８の頂点に半径外れ値フィルタを適用して、再構成されたメッシュ５８の偽の領域を除外でき、これにより、再構成されたメッシュ５８の平滑度及び正確度が高められる。例えば、メッシュ再構成モジュール３４は、再構成されたメッシュ５８から、閾値距離内のポイントクラウド５６（すなわち、再構成されたメッシュ５８が生成されたポイントクラウド）からの頂点が閾値数未満である頂点を除外することができる。上記したように、頂点の閾値数及び閾値距離の各々は、メッシュ解像度に基づくことができ、例えば、０．５ミリメートルの閾値距離内にポイントクラウド５６に含まれる閾値数１００個の頂点がある。

一部の例では、メッシュ再構成モジュール３４は、再構成されたメッシュ５８を生成した後で再構成されたメッシュ５８に平滑化演算を適用でき、これにより、再構成されたメッシュ５８の平滑度及び正確度が高められる。例えば、メッシュ再構成モジュール３４は、再構成されたメッシュ５８の各頂点を、それぞれの頂点にエッジにより直接接続されている隣接する頂点の座標の加重平均と置き換えることにより、再構成されたメッシュ５８にラプラシアン平滑化演算を適用できる。重みは、例えば、接続エッジの長さに反比例し得る。

このようにして、メッシュ再構成モジュール３４は、群３８Ｄに含まれる各表面メッシュ１２の頂点及び面に基づいて、再構成されたメッシュ５８を生成できる。再構成されたメッシュ５８の頂点及び面は、群３８Ｄに含まれる表面メッシュ１２の各々に対応する対象物の集成を表すことができる。したがって、再構成されたメッシュ５８と（例えば設計公差内で）合致するような輪郭とされている接合面を有する器具、例えばバッカルチューブを設計するために、再構成されたメッシュ５８を利用することができ、これにより、器具と、群３８Ｄの測定可能なパラメータの範囲内に含まれている測定可能なパラメータを有する対象物との間の、装着の正確度が高まる。同様に、メッシュ再構成モジュール３４は、再構成されたメッシュを群３８のうちのいずれか１つ以上について生成でき、これにより、器具を母集団群３８のうちのいずれか１つ以上（例えば各々）について設計することが可能になる。

図６は、再構成された表面メッシュ５８に基づいて設計された接合面領域６２を含むバッカルチューブ器具６０の斜視図である。図６の例では、バッカルチューブ器具６０が、再構成されたメッシュ５８の一部に対して、適用された向きで示されている。図６の例は、明確性及び検討の容易さを目的として、再構成されたメッシュ５８に基づいて設計されたバッカルチューブ器具に関して記載されているが、これらの例示的な技法は、人の顔と接合するように設計された呼吸器、人の頭と接合するように設計されたヘルメット、人の顔と接合するように設計された眼鏡、又は解剖学に限定されない任意の対象物と接合するように設計された他の器具などの、任意の対象物と接合するように設計可能な、任意の器具に適用可能であることが理解されるべきである。

図６に示すように、バッカルチューブ器具６０は、再構成されたメッシュ５８によって表される対象物と接合する（例えば、物理的に触れる）ように構成されている接合面領域６２を含む。接合面領域６２は、接合面領域６２が接合するように構成されている再構成されたメッシュ５８の領域と（例えば、設計及び／又は製造公差内で）合致するように設計できる。したがって、バッカルチューブ器具６０の接合面領域６２を、適用後の機械的応力を最小化するように設計でき、これにより、接合面領域６２とこれが適用される歯との間の接着剤結合の寿命を長くするのを助ける。

図７は、複数の受信した表面メッシュに基づいて１つ以上の再構成されたメッシュを生成するための例示的な操作を示すフロー図である。明確性及び検討の容易さを目的として、図１のシステム１０及び図２〜図６の例の文脈内で、これらの例示的な操作について以下に記載する。

複数の表面メッシュを受信することができる（ステップ６４）。各表面メッシュは、対象物を表す頂点及び面を含み得る。例えば、コンピューティングデバイス１４は、通信デバイス１８を介して表面メッシュ１２受信でき、表面メッシュ１２の各々は、１つ以上の歯を表す頂点及び面を含む。一部の例では、複数の表面メッシュの各々を、三次元の表面メッシュとすることができる。例えば、表面メッシュ１２の各々は、３次元ユークリッド座標系に関連付けることができる。

複数の表面メッシュの各表面メッシュを、コンピューティングデバイス１４によって、図１に表されている複数の群のうちの１つに割り当てることができる（ステップ６６）。例えば、分類モジュール２８は、表面メッシュ１２の各々を群３８のうちの１つに割り当てることができる。各表面メッシュを複数の群のうちの１つに割り当てることは、表面メッシュの測定可能なパラメータに基づいて行うことができる。例えば、分類モジュール２８は、歯幅に対応する表面メッシュの測定可能なパラメータ、例えば、近心舌側咬頭頂に対応する表面メッシュの頂点と遠心頬側咬頭頂に対応する表面メッシュの頂点との間の距離に基づいて、表面メッシュ１２の各々を群３８のうちの１つに割り当てることができる。測定可能なパラメータは、表面メッシュによって表される対象物の物理的特徴、例えば表面メッシュによって表される歯の歯幅に対応する、測定可能なパラメータに対応し得る。複数の群は、複数の表面メッシュ間での測定可能なパラメータの分布に基づいて決定できる。複数の表面メッシュ間での測定可能なパラメータの分布に基づいて複数の群を決定することは、表面メッシュ同士の間の測定可能なパラメータの差に基づいて複数の群を識別する、クラスタリングアルゴリズムを使用して行うことができる。例えば、分類モジュール２８は、表面メッシュ１２同士の間の測定可能なパラメータの差に基づいて、群３８の数及び／又は群３８の各々に関する測定可能なパラメータの範囲を識別するクラスタリングアルゴリズムを使用して、群３８を決定できる。複数の群の各々は、測定可能なパラメータを、測定可能なパラメータの下限から上限までの範囲で含み得る。例えば、群３８の各々は、測定可能なパラメータを、その群に関する歯幅の下限からその群に関する歯幅の上限まで延びる歯幅に対応する範囲で含み得る。一部の例では、複数の群のうちの１つに関する測定可能なパラメータの範囲は、複数の表面メッシュ内の測定可能なパラメータの主要統計値を中心とすることができる。例えば、分類モジュール２８は、測定可能なパラメータを、群３８中の測定可能なパラメータの最頻値を中心とする範囲で有する、群３８Ｄを決定できる。

複数の表面メッシュの各表面メッシュから、関心領域を抽出できる（ステップ６８）。例えば、ＲＯＩ抽出モジュール３０は、表面メッシュ１２の各々から、関心領域、例えば関心領域４２を抽出できる。複数の表面メッシュの各々から関心領域を抽出することは、各表面メッシュを所定の座標系と位置合わせすることと、所定の座標系における表面メッシュの特徴に基づいて、各表面メッシュから関心領域を抽出することと、を含み得る。例えば、ＲＯＩ抽出モジュール３０は、表面メッシュ１２の各々を座標系４０と位置合わせでき、（例えば歯の頬側表面に対応する）表面メッシュ１２の各々から、関心領域４２を、第３の軸４８の正の値を有する表面メッシュ１２の領域として抽出できる。

複数の位置合わせされた表面メッシュは、複数の群の群ごとに、群に含まれる各表面メッシュの関心領域を位置合わせすることによって、生成できる（ステップ７０）。例えば、位置合わせモジュール３２は、群３８Ｄに含まれる表面メッシュ１２の各々の抽出された関心領域を位置合わせして、群３８Ｄに関して複数の位置合わせされた表面メッシュ１２を生成でき、これらの頂点の集成は、ポイントクラウド５６を形成する。位置合わせモジュール３２は同様に、群３８Ａ、３８Ｂ、３８Ｃ、３８Ｅ、３８Ｆ、３８Ｇ、及び３８Ｈの各々に関して、群３８Ａ、３８Ｂ、３８Ｃ、３８Ｅ、３８Ｆ、３８Ｇ、及び３８Ｆのそれぞれ１つに含まれる表面メッシュ１２の各々の抽出された関心領域を位置合わせして、群３８Ａ、３８Ｂ、３８Ｃ、３８Ｅ、３８Ｆ、３８Ｇ、及び３８Ｈの各々に関して、複数の位置合わせされた表面メッシュ１２を生成できる。複数の群の群ごとに、群に含まれる各表面メッシュを位置合わせして複数の位置合わせされた表面メッシュを生成することは、複数の群の群ごとに、群に含まれる各表面メッシュに関連付けられた座標系を、群に含まれる選択された表面メッシュに関連付けられた座標系に位置合わせすることを含み得る。選択された表面メッシュは、群に含まれる表面メッシュ間での測定可能なパラメータの中央値に対応し得る。例えば、位置合わせモジュール３２は、群３８の各々に含まれる表面メッシュ１２の各々を、群３８のそれぞれ１つに関する歯幅に対応する、中央値である測定可能なパラメータに関連付けられた表面メッシュ１２のそれぞれ１つに位置合わせできる。

複数の群の群ごとに、群に含まれる各表面メッシュに関連付けられた座標系を、群に含まれる選択された表面メッシュに関連付けられた座標系に位置合わせすることは、反復最近接点アルゴリズムを使用して行うことができる。群に含まれる各表面メッシュに関連付けられた座標系を、群に含まれる選択された表面メッシュに関連付けられた座標系に、反復最近接点アルゴリズムを使用して位置合わせすることは、最初に、複数の群の群ごとに、群に含まれる各表面メッシュに関連付けられた３軸座標系の第１の軸を位置合わせすることと、次に、複数の群の群ごとに、群に含まれる各表面メッシュに関連付けられた３軸座標系の第２の軸及び第３の軸を、反復最近接点アルゴリズムを使用して位置合わせすることと、を含み得る。例えば、位置合わせモジュール３２は、最初に、群３８の各々に関して、群に含まれる各表面メッシュに関連付けられたｘ軸を位置合わせできる。位置合わせモジュール３２は次に、群３８の各々に関して、その群に含まれる各表面メッシュに関連付けられたｙ軸及びｚ軸の両方を、反復最近接点アルゴリズムを使用して位置合わせできる。

複数の群の群ごとに、群に含まれる各位置合わせされた表面メッシュの頂点及び面に基づいて、再構成されたメッシュを生成できる（ステップ７２）。群ごとに、群に含まれる各位置合わせされた表面メッシュの頂点及び面に基づいて、再構成されたメッシュを生成することは、ポアソン表面再構成アルゴリズムを使用して行うことができる。例えば、メッシュ再構成モジュール３４は、群３８Ｄに含まれる各位置合わせされた表面メッシュの頂点及び面に基づいて、ポアソン表面再構成アルゴリズムを使用して、再構成されたメッシュ５８を生成できる。メッシュ再構成モジュール３４は同様に、群３８の各々に関して、それぞれの群に含まれる各位置合わせされた表面メッシュの頂点及び面に基づいて、ポアソン表面再構成アルゴリズムを使用して、再構成されたメッシュを生成できる。各位置合わせされた表面メッシュの各面を、面法線と関連付けることができる。群ごとに、群に含まれる各位置合わせされた表面メッシュの頂点及び面に基づいて、ポアソン表面再構成アルゴリズムを使用して、再構成されたメッシュを生成することは、各位置合わせされた表面メッシュの各面及び各位置合わせされた表面メッシュの頂点に関連付けられた面法線のみに基づくことができる。

群ごとに、群に関する再構成された表面メッシュに基づいて、器具を設計できる（ステップ７４）。例えば、バッカルチューブ器具６０を、群３８Ｄに関する再構成された表面メッシュ５８に基づいて設計できる。同様に、群３８の各々に関して、それぞれの群に関する再構成された表面メッシュに基づいて、バッカルチューブ器具（又は他の器具）を設計できる。

このようにして、器具、例えば、ブラケット、バッカルチューブ、呼吸器、ヘルメット、手袋、ベスト、バイザー、ハンドル、又は他の器具を、複数の表面メッシュから生成される再構成されたメッシュに基づいて設計できる。受信した表面メッシュを、表面メッシュが表す対象物の１つ以上の物理的特徴に対応する、それぞれの表面メッシュの１つ以上の測定可能なパラメータに従って、母集団群へと分離することができる。群ごとに、群に含まれる表面メッシュに基づいて、再構成されたメッシュを生成できる。器具を、群ごとに、器具の接合面領域がそれぞれの群に関する再構成されたメッシュを補完するように生成できる。したがって、本開示の技法により、器具の接合面領域と、設計された器具に対応する少なくとも１つの測定可能なパラメータを有する対象物との間の、装着の正確度を高めることができる。

別の例では、表面メッシュ１２を（例えば、通信デバイス１８を介してコンピューティングデバイス１４によって）受信できる。表面メッシュ１２の各々は、対象物を表すことができる。例えば、表面メッシュ１２の各々は、人の顔上の点を表す頂点及び頂点同士の間の接続をコード化する面を含む、三次元メッシュとすることができる。

表面メッシュ１２の各々は、共通の座標系に、例えば所定の座標系に、又は、表面メッシュ１２のうちの１つを基準として使用して、予め位置合わせできる。例えば、表面メッシュ１２各々の面における鼻先を、同じ方向に向けることができ、個々の表面メッシュ１２を、共通の座標系において鼻先が原点となるように変形させることができる。

表面メッシュ１２のうちの１つを基準メッシュとして使用して、表面メッシュ１２の各々を、並進及び回転変換をもたらす反復最近接点（ＩＣＰ）位置調整アルゴリズムを使用して基準系に位置合わせして、このメッシュの対の間の差を最小化できる。群内の位置調整されたメッシュごとに、面法線を計算できる。例えば、考慮されている面の頂点によって形成される平面に直交している表面メッシュ１２の各々の面ごとに、面法線を計算できる。

位置合わせされたメッシュに関して計算された面法線を使用して、例えばメッシュ再構成モジュール３４によって、再構成されたメッシュを生成できる。例えば、メッシュ再構成モジュール３４は、位置合わせされた表面メッシュ１２の群の頂点、及び頂点の多角形を含む面に関する法線を使用できる。ある例では、メッシュ再構成モジュール３４は、各頂点の近傍の閾値距離内で隣接する頂点の数が不十分である頂点を拒絶（例えば除去）することによって、再構成されたメッシュから外れ値頂点を排除できる。この例では、再構成されたメッシュは、人の顔に関して収集した位置合わせされた表面メッシュ１２の群の集成表現と見なすことができる。

再構成されたメッシュは、例えば呼吸器のシェルの表面メッシュが再構成されたメッシュの表面に重なるように、呼吸器のシェルを表す表面メッシュと位置合わせできる。位置合わせは、限定するものではないが鼻先、顔の顎の中心、顔の両目の中間、及び２つの唇の縁を含む、再構成されたメッシュ上の主要点である目印に注釈を付けることにより、手作業の入力を使用して行うことができる。他の例では、主要点である目印の位置を自動的に特定するためのアルゴリズムを使用して、位置合わせを行うことができる。

位置合わせされた呼吸器メッシュの頂点を、再構成されたメッシュの表面に投影できる。この投影は、再構成されたメッシュの面に関する面法線を使用して計算できる。頂点の投影は、再構成されたメッシュの表面の部分集合を包含できる。この投影を使用して、投影の境界点を抽出することにより、投影の輪郭頂点を計算できる。

輪郭頂点からの閾値距離（例えば１０ｍｍ）の近傍に存在する表面頂点を抽出して、面及び頂点の表面メッシュを求めることができる。抽出された表面メッシュを平滑化して凹凸面を破棄することができる。抽出された表面メッシュの平滑化は、スプライン平滑化アルゴリズムを使用して行うことができる。得られた平滑な表面メッシュを使用して、例えば呼吸器用の顔封止部をプリントするための器具を生成できる。

可能な実施形態の検討
以下は、本発明の可能な実施形態の非排他的な記載である。

コンピュータにより実装される方法は、複数の表面メッシュを受信する工程を含むことができ、各表面メッシュは、対象物を表す頂点及び面を含む。方法は、プロセッサによって、複数の表面メッシュの各表面メッシュを複数の群のうちの１つに割り当てる工程と、複数の表面メッシュの各表面メッシュから関心領域を抽出する工程と、を更に含み得る。方法は、プロセッサによって、複数の群の群ごとに、群に含まれる各表面メッシュの関心領域を位置合わせして複数の位置合わせされた表面メッシュを生成する工程と、プロセッサによって、複数の群の群ごとに、群に含まれる各位置合わせされた表面メッシュの頂点及び面に基づいて、再構成されたメッシュを生成する工程と、を更に含み得る。

前段落の方法は、任意選択的に、以下の特徴、構成、動作、及び／又は追加の構成要素のうちのいずれか１つ以上を、追加的に及び／又は代替的に含み得る。

プロセッサによって、複数の表面メッシュの各表面メッシュを複数の群のうちの１つに割り当てることは、各表面メッシュの１つ以上の測定可能なパラメータに基づいて行うことができる。

１つ以上の測定可能なパラメータは、表面メッシュによって表される対象物の１つ以上の物理的特徴に対応し得る。

方法は、プロセッサによって、複数の表面メッシュ間での１つ以上の測定可能なパラメータの分布に基づいて、複数の群を決定する工程を更に含み得る。

プロセッサによって、複数の表面メッシュ間での１つ以上の測定可能なパラメータの分布に基づいて複数の群を決定することは、表面メッシュ同士の間の１つ以上の測定可能なパラメータの差に基づいて複数の群を識別する、クラスタリングアルゴリズムを使用して行うことができる。

複数の群の各々は、１つ以上の測定可能なパラメータを、１つ以上の測定可能なパラメータの下限から上限までの範囲で含み得る。複数の群のうちの１つに関する１つ以上の測定可能なパラメータの範囲は、複数の表面メッシュ内の１つ以上の測定可能なパラメータの最頻値を中心とすることができる。

複数の表面メッシュの各々から関心領域を抽出することは、プロセッサによって、各表面メッシュを所定の座標系と位置合わせすることと、プロセッサによって、所定の座標系における表面メッシュの特徴に基づいて、各表面メッシュから関心領域を抽出することと、を含み得る。

複数の表面メッシュの各表面メッシュは、座標系に関連付けることができる。プロセッサによって、複数の群の群ごとに、群に含まれる各表面メッシュを位置合わせして複数の位置合わせされた表面メッシュを生成することは、複数の群の群ごとに、群に含まれる各表面メッシュに関連付けられた座標系を、群に含まれる選択された表面メッシュに関連付けられた座標系に位置合わせすることを含み得る。

プロセッサによって、複数の表面メッシュの各々を複数の群のうちの１つに割り当てることは、幅、長さ、差、表面、面積、又は位置調整誤差を含む、表面メッシュの１つ以上の測定可能なパラメータに基づいて行うことができる。

複数の表面メッシュの各表面メッシュに関連付けられた座標系は、３軸座標系とすることができる。プロセッサによって、複数の群の群ごとに、群に含まれる各表面メッシュに関連付けられた座標系を、群に含まれる選択された表面メッシュに関連付けられた座標系に位置合わせすることは、最初に、プロセッサによって、複数の群の群ごとに、群に含まれる各表面メッシュに関連付けられた３軸座標系の第１の軸を位置合わせすることと、次に、プロセッサによって、複数の群の群ごとに、群に含まれる各表面メッシュに関連付けられた３軸座標系の第２の軸及び第３の軸を、反復最近接点アルゴリズムを使用して位置合わせすることと、を含み得る。

プロセッサによって、群ごとに、群に含まれる各位置合わせされた表面メッシュの頂点及び面に基づいて、再構成されたメッシュを生成することは、ポアソン表面再構成、マーチングキューブ、グリッド投影、表面要素平滑化、貪欲投影三角測量、凸包、及び凹包のアルゴリズムのうちの少なくとも１つを使用して行うことができる。

複数の表面メッシュの各々は、三次元の表面メッシュを含み得る。

方法は、プロセッサによって、各群に関する器具を、群に関する再構成された表面メッシュに基づいて設計する工程を更に含み得る。

システムは、少なくとも１つのプロセッサと、コンピュータ可読メモリと、を含み得る。コンピュータ可読メモリは、少なくとも１つのプロセッサによって実行されるとシステムに複数の表面メッシュを受信させる命令によってコード化することができ、各表面メッシュは対象物を表す頂点及び面を含む。コンピュータ可読メモリは、少なくとも１つのプロセッサによって実行されると、システムに、複数の表面メッシュの各表面メッシュを複数の群のうちの１つに割り当てることと、複数の表面メッシュの各表面メッシュから関心領域を抽出することと、を行わせる命令によって、更にコード化することができる。コンピュータ可読メモリは、少なくとも１つのプロセッサによって実行されると、システムに、複数の群の群ごとに、群に含まれる各表面メッシュの関心領域を位置合わせして複数の位置合わせされた表面メッシュを生成することと、複数の群の群ごとに、群に含まれる各位置合わせされた表面メッシュの頂点及び面に基づいて、再構成されたメッシュを生成することと、を行わせる命令によって、更にコード化することができる。

前段落のシステムは、任意選択的に、以下の特徴、構成、動作、及び／又は追加の構成要素のうちのいずれか１つ以上を、追加的に及び／又は代替的に含み得る。

コンピュータ可読メモリは、少なくとも１つのプロセッサによって実行されると、少なくとも、各表面メッシュの１つ以上の測定可能なパラメータに基づいて、システムに複数の表面メッシュの各表面メッシュを複数の群のうちの１つに割り当てさせることにより、システムに、複数の表面メッシュの各表面メッシュを複数の群のうちの１つに割り当てさせる命令によって、更にコード化することができる。

１つ以上の測定可能なパラメータは、表面メッシュによって表される対象物の１つ以上の物理的特徴に対応し得る。

コンピュータ可読メモリは、少なくとも１つのプロセッサによって実行されると、少なくとも、複数の表面メッシュ間での１つ以上の測定可能なパラメータの分布に基づいて、システムに複数の群を決定させることにより、システムに複数の群を決定させる命令によって、更にコード化することができる。

コンピュータ可読メモリは、少なくとも１つのプロセッサによって実行されると、少なくとも、表面メッシュ同士の間の１つ以上の測定可能なパラメータの差に基づいて複数の群を識別するクラスタリングアルゴリズムを使用して、複数の表面メッシュ間での１つ以上の測定可能なパラメータの分布に基づいて、システムに複数の群を決定させることにより、複数の表面メッシュ間での１つ以上の測定可能なパラメータの分布に基づいて、システムに複数の群を決定させる命令によって、更にコード化することができる。

複数の群の各々は、１つ以上の測定可能なパラメータを、１つ以上の測定可能なパラメータの下限から上限までの範囲で含み得る。

複数の群のうちの１つに関する１つ以上の測定可能なパラメータの範囲は、複数の表面メッシュ内の１つ以上の測定可能なパラメータの最頻値を中心とすることができる。

コンピュータ可読メモリは、少なくとも１つのプロセッサによって実行されると、少なくとも、システムに、各表面メッシュを所定の座標系と位置合わせさせ、所定の座標系における表面メッシュの特徴に基づいて各表面メッシュから関心領域を抽出させることにより、システムに複数の表面メッシュの各々から関心領域を抽出させる命令によって、更にコード化することができる。

複数の表面メッシュの各表面メッシュは、座標系に関連付けることができる。コンピュータ可読メモリは、少なくとも１つのプロセッサによって実行されると、少なくとも、システムに、複数の群の群ごとに、群に含まれる各表面メッシュに関連付けられた座標系を、群に含まれる選択された表面メッシュに関連付けられた座標系に位置合わせさせることにより、システムに、複数の群の群ごとに、群に含まれる各表面メッシュを位置合わせして複数の位置合わせされた表面メッシュを生成させる命令によって、更にコード化することができる。

コンピュータ可読メモリは、少なくとも１つのプロセッサによって実行されると、少なくとも、幅、長さ、差、表面、面積、又は位置調整誤差を含む表面メッシュの１つ以上の測定可能なパラメータに基づいて、システムに複数の表面メッシュの各々を複数の群のうちの１つに割り当てさせることにより、システムに複数の表面メッシュの各々を複数の群のうちの１つに割り当てさせる命令によって、更にコード化することができる。

複数の表面メッシュの各表面メッシュに関連付けられた座標系は、３軸座標系とすることができる。コンピュータ可読メモリは、少なくとも１つのプロセッサによって実行されると、少なくとも、システムに、最初に、複数の群の群ごとに、群に含まれる各表面メッシュに関連付けられた３軸座標系の第１の軸を位置合わせさせることと、次に、複数の群の群ごとに、群に含まれる各表面メッシュに関連付けられた３軸座標系の第２の軸及び第３の軸を、反復最近接点アルゴリズムを使用して位置合わせさせることと、により、システムに、複数の群の群ごとに、群に含まれる各表面メッシュに関連付けられた座標系を、群に含まれる選択された表面メッシュに関連付けられた座標系に位置合わせさせる命令によって、更にコード化され得る。

コンピュータ可読メモリは、少なくとも１つのプロセッサによって実行されると、少なくとも、ポアソン表面再構成、マーチングキューブ、グリッド投影、表面要素平滑化、貪欲投影三角測量、凸包、及び凹包のアルゴリズムのうちの少なくとも１つを使用して、システムに、群ごとに、群に含まれる各位置合わせされた表面メッシュの頂点及び面に基づいて、再構成されたメッシュを生成させることにより、システムに、群ごとに、群に含まれる各位置合わせされた表面メッシュの頂点及び面に基づいて、再構成されたメッシュを生成させる命令によって、更にコード化され得る。

複数の表面メッシュの各々は、三次元の表面メッシュを含み得る。

例示的な実施形態
実施形態１．
複数の表面メッシュを受信する工程であって、各表面メッシュは対象物を表す頂点及び面を含む、受信する工程と、
プロセッサによって、複数の表面メッシュの各表面メッシュを複数の群のうちの１つに割り当てる工程と、
プロセッサによって、複数の表面メッシュの各表面メッシュから関心領域を抽出する工程と、
プロセッサによって、複数の群の群ごとに、群に含まれる各表面メッシュの関心領域を位置合わせして、複数の位置合わせされた表面メッシュを生成する工程と、
プロセッサによって、複数の群の群ごとに、群に含まれる各位置合わせされた表面メッシュの頂点及び面に基づいて、再構成されたメッシュを生成する工程と、
を含む、コンピュータにより実装される方法。

実施形態２．
プロセッサによって、複数の表面メッシュの各表面メッシュを複数の群のうちの１つに割り当てることは、各表面メッシュの１つ以上の測定可能なパラメータに基づいて行われる、
実施形態１に記載の方法。

実施形態３．
１つ以上の測定可能なパラメータは、表面メッシュによって表される対象物の１つ以上の物理的特徴に対応している、
実施形態２に記載の方法。

実施形態４．
プロセッサによって、複数の表面メッシュ間での１つ以上の測定可能なパラメータの分布に基づいて、複数の群を決定すること
を更に含む、実施形態２に記載の方法。

実施形態５．
プロセッサによって、複数の表面メッシュ間での１つ以上の測定可能なパラメータの分布に基づいて複数の群を決定することは、表面メッシュ同士の間の１つ以上の測定可能なパラメータの差に基づいて複数の群を識別する、クラスタリングアルゴリズムを使用して行われる、
実施形態４に記載の方法。

実施形態６．
複数の群の各々は、１つ以上の測定可能なパラメータを、１つ以上の測定可能なパラメータの下限から上限までの範囲で含み、
複数の群のうちの１つに関する１つ以上の測定可能なパラメータの範囲は、複数の表面メッシュ内の１つ以上の測定可能なパラメータの最頻値を中心としている、
実施形態２に記載の方法。

実施形態７．複数の表面メッシュの各々から関心領域を抽出することは、
プロセッサによって、各表面メッシュを所定の座標系と位置合わせすることと、
プロセッサによって、所定の座標系における表面メッシュの特徴に基づいて各表面メッシュから関心領域を抽出することと、を含む、実施形態１〜６のいずれか１つに記載の方法。

実施形態８．
複数の表面メッシュの各表面メッシュは座標系に関連付けられており、
プロセッサによって、複数の群の群ごとに、群に含まれる各表面メッシュを位置合わせして複数の位置合わせされた表面メッシュを生成することは、複数の群の群ごとに、群に含まれる各表面メッシュに関連付けられた座標系を、群に含まれる選択された表面メッシュに関連付けられた座標系に位置合わせすることを含む、
実施形態１〜７のいずれか１つに記載の方法。

実施形態９．
プロセッサによって、複数の表面メッシュの各々を複数の群のうちの１つに割り当てることは、幅、長さ、差、表面、面積、又は位置調整誤差を含む、表面メッシュの１つ以上の測定可能なパラメータに基づいて行われる、
実施形態８に記載の方法。

実施形態１０．
複数の表面メッシュの各表面メッシュに関連付けられた座標系は３軸座標系であり、
プロセッサによって、複数の群の群ごとに、群に含まれる各表面メッシュに関連付けられた座標系を、群に含まれる選択された表面メッシュに関連付けられた座標系に位置合わせすることは、
最初に、プロセッサによって、複数の群の群ごとに、群に含まれる各表面メッシュに関連付けられた３軸座標系の第１の軸を位置合わせすることと、
次に、プロセッサによって、複数の群の群ごとに、群に含まれる各表面メッシュに関連付けられた３軸座標系の第２の軸及び第３の軸を、反復最近接点アルゴリズムを使用して位置合わせすることと、を含む、
実施形態８に記載の方法。

実施形態１１．
プロセッサによって、群ごとに、群に含まれる各位置合わせされた表面メッシュの頂点及び面に基づいて再構成されたメッシュを生成することは、ポアソン表面再構成、マーチングキューブ、グリッド投影、表面要素平滑化、貪欲投影三角測量、凸包、及び凹包のアルゴリズムのうちの少なくとも１つを使用して行われる、
実施形態１〜１０のいずれか１つに記載の方法。

実施形態１２．
複数の表面メッシュの各々は三次元の表面メッシュを含む、
実施形態１〜１１のいずれか１つに記載の方法。

実施形態１３．
プロセッサによって、各群に関する器具を、群に関する再構成された表面メッシュに基づいて設計すること
を更に含む、実施形態１〜１２のいずれか１つに記載の方法。

実施形態１４．
システムであって、
少なくとも１つのプロセッサと、
コンピュータ可読メモリであって、
少なくとも１つのプロセッサによって実行されると、システムに、
複数の表面メッシュを受信することであって、各表面メッシュは対象物を表す頂点及び面を含む、受信することと、
複数の表面メッシュの各表面メッシュを複数の群のうちの１つに割り当てることと、
複数の表面メッシュの各表面メッシュから関心領域を抽出することと、
複数の群の群ごとに、群に含まれる各表面メッシュの関心領域を位置合わせして、複数の位置合わせされた表面メッシュを生成することと、
複数の群の群ごとに、群に含まれる各位置合わせされた表面メッシュの頂点及び面に基づいて、再構成されたメッシュを生成することと、を行わせる命令によってコード化されたコンピュータ可読メモリと、
を備える、システム。

実施形態１５．
コンピュータ可読メモリは、少なくとも１つのプロセッサによって実行されると、少なくとも、各表面メッシュの１つ以上の測定可能なパラメータに基づいて、システムに複数の表面メッシュの各表面メッシュを複数の群のうちの１つに割り当てさせることにより、システムに複数の表面メッシュの各表面メッシュを複数の群のうちの１つに割り当てさせる命令によって、更にコード化されている、
実施形態１４に記載のシステム。

実施形態１６．
１つ以上の測定可能なパラメータは、表面メッシュによって表される対象物の１つ以上の物理的特徴に対応している、
実施形態１５に記載のシステム。

実施形態１７．
コンピュータ可読メモリは、少なくとも１つのプロセッサによって実行されると、少なくとも、複数の表面メッシュ間での１つ以上の測定可能なパラメータの分布に基づいて、システムに複数の群を決定させることにより、システムに複数の群を決定させる命令によって、更にコード化されている、
実施形態１５に記載のシステム。

実施形態１８．
コンピュータ可読メモリは、少なくとも１つのプロセッサによって実行されると、少なくとも、表面メッシュ同士の間の１つ以上の測定可能なパラメータの差に基づいて複数の群を識別するクラスタリングアルゴリズムを使用して、複数の表面メッシュ間での１つ以上の測定可能なパラメータの分布に基づいて、システムに複数の群を決定させることにより、複数の表面メッシュ間での１つ以上の測定可能なパラメータの分布に基づいて、システムに複数の群を決定させる命令によって、更にコード化されている、
実施形態１７に記載のシステム。

実施形態１９．
複数の群の各々は、１つ以上の測定可能なパラメータを、１つ以上の測定可能なパラメータの下限から上限までの範囲で含み、
複数の群のうちの１つに関する１つ以上の測定可能なパラメータの範囲は、複数の表面メッシュ内の１つ以上の測定可能なパラメータの最頻値を中心としている、
実施形態１５に記載のシステム。

実施形態２０．
コンピュータ可読メモリは、少なくとも１つのプロセッサによって実行されると、少なくとも、システムに、
各表面メッシュを所定の座標系と位置合わせさせ、
所定の座標系における表面メッシュの特徴に基づいて各表面メッシュから関心領域を抽出させることにより、システムに複数の表面メッシュの各々から関心領域を抽出させる命令によって、更にコード化されている、
実施形態１４〜１９のいずれか１つに記載のシステム。

実施形態２１．
複数の表面メッシュの各表面メッシュは座標系に関連付けられており、
コンピュータ可読メモリは、少なくとも１つのプロセッサによって実行されると、少なくとも、システムに、複数の群の群ごとに、群に含まれる各表面メッシュに関連付けられた座標系を、群に含まれる選択された表面メッシュに関連付けられた座標系に位置合わせさせることにより、システムに、複数の群の群ごとに、群に含まれる各表面メッシュを位置合わせして複数の位置合わせされた表面メッシュを生成させる命令によって、更にコード化されている、
実施形態１４〜２０のいずれか１つに記載のシステム。

実施形態２２．
コンピュータ可読メモリは、少なくとも１つのプロセッサによって実行されると、少なくとも、幅、長さ、差、表面、面積、又は位置調整誤差を含む表面メッシュの１つ以上の測定可能なパラメータに基づいて、システムに複数の表面メッシュの各々を複数の群のうちの１つに割り当てさせることにより、システムに複数の表面メッシュの各々を複数の群のうちの１つに割り当てさせる命令によって、更にコード化されている、
実施形態２１に記載のシステム。

実施形態２３．
複数の表面メッシュの各表面メッシュに関連付けられた座標系は３軸座標系であり、
コンピュータ可読メモリは、少なくとも１つのプロセッサによって実行されると、少なくとも、システムに、
最初に、複数の群の群ごとに、群に含まれる各表面メッシュに関連付けられた３軸座標系の第１の軸を位置合わせすることと、
次に、複数の群の群ごとに、群に含まれる各表面メッシュに関連付けられた３軸座標系の第２の軸及び第３の軸を、反復最近接点アルゴリズムを使用して位置合わせすることと、を行わせることにより、システムに、複数の群の群ごとに、群に含まれる各表面メッシュに関連付けられた座標系を、群に含まれる選択された表面メッシュに関連付けられた座標系に位置合わせさせる命令によって、更にコード化されている、
実施形態２１に記載のシステム。

実施形態２４．
コンピュータ可読メモリは、少なくとも１つのプロセッサによって実行されると、少なくとも、ポアソン表面再構成、マーチングキューブ、グリッド投影、表面要素平滑化、貪欲投影三角測量、凸包、及び凹包のアルゴリズムのうちの少なくとも１つを使用して、システムに、群ごとに、群に含まれる各位置合わせされた表面メッシュの頂点及び面に基づいて、再構成されたメッシュを生成させることにより、システムに、群ごとに、群に含まれる各位置合わせされた表面メッシュの頂点及び面に基づいて再構成されたメッシュを生成させる命令によって、更にコード化されている、
実施形態１４〜２３のいずれか１つに記載のシステム。

実施形態２５．
複数の表面メッシュの各々は三次元の表面メッシュを含む、
実施形態１４〜２４のいずれか１つに記載のシステム。

本発明について例示的な実施形態を参照して記載してきたが、本発明の範囲から逸脱することなく、様々な変更を行うことができ、その要素を等価物で置換できることが当業者には理解されよう。加えて、特定の状況又は材料を本発明の教示に適合させるために、その本質的な範囲から逸脱することなく、多くの修正を行うことができる。したがって、本発明が開示された特定の実施形態に限定されるのではなく、本発明が添付の特許請求の範囲の範囲内に収まる全ての実施形態を含むことが、意図されている。

Claims (15)

1. 複数の表面メッシュを受信する工程であって、各表面メッシュは対象物を表す頂点及び面を含む、受信する工程と、
   プロセッサによって、前記複数の表面メッシュの各表面メッシュを複数の群のうちの１つに割り当てる工程と、
   前記プロセッサによって、前記複数の表面メッシュの各表面メッシュから関心領域を抽出する工程と、
   前記プロセッサによって、前記複数の群の群ごとに、前記群に含まれる各表面メッシュの関心領域を位置合わせして、複数の位置合わせされた表面メッシュを生成する工程と、
   前記プロセッサによって、前記複数の群の群ごとに、前記群に含まれる各位置合わせされた表面メッシュの前記頂点及び面に基づいて、再構成されたメッシュを生成する工程と、
   を含む、コンピュータにより実装される方法。
2. 前記プロセッサによって、前記複数の表面メッシュの各表面メッシュを前記複数の群のうちの１つに割り当てる工程は、各表面メッシュの１つ以上の測定可能なパラメータに基づいて行われる、
   請求項１に記載の方法。
3. 前記プロセッサによって、前記複数の表面メッシュ間での前記１つ以上の測定可能なパラメータの分布に基づいて、前記複数の群を決定する工程
   を更に含む、請求項２に記載の方法。
4. 前記プロセッサによって、前記複数の表面メッシュ間での前記１つ以上の測定可能なパラメータの前記分布に基づいて前記複数の群を決定する工程は、表面メッシュ同士の間の前記１つ以上の測定可能なパラメータの差に基づいて前記複数の群を識別するクラスタリングアルゴリズムを使用して行われる、
   請求項３に記載の方法。
5. 前記複数の表面メッシュの各々から前記関心領域を抽出する工程は、
   前記プロセッサによって、各表面メッシュを所定の座標系と位置合わせする工程と、
   前記プロセッサによって、前記所定の座標系における前記表面メッシュの特徴に基づいて、各表面メッシュから前記関心領域を抽出する工程と、
   を含む、請求項１に記載の方法。
6. 前記複数の表面メッシュの各表面メッシュは座標系に関連付けられており、
   前記プロセッサによって、前記複数の群の群ごとに、前記群に含まれる各表面メッシュを位置合わせして前記複数の位置合わせされた表面メッシュを生成する工程は、前記複数の群の群ごとに、前記群に含まれる各表面メッシュに関連付けられた前記座標系を、前記群に含まれる選択された表面メッシュに関連付けられた前記座標系に位置合わせする工程を含む、
   請求項１に記載の方法。
7. 前記複数の表面メッシュの各表面メッシュに関連付けられた前記座標系は３軸座標系であり、
   前記プロセッサによって、前記複数の群の群ごとに、前記群に含まれる各表面メッシュに関連付けられた前記座標系を、前記群に含まれる前記選択された表面メッシュに関連付けられた前記座標系に位置合わせする工程は、
   最初に、前記プロセッサによって、前記複数の群の群ごとに、前記群に含まれる各表面メッシュに関連付けられた前記３軸座標系の第１の軸を位置合わせする工程と、
   次に、前記プロセッサによって、前記複数の群の群ごとに、前記群に含まれる各表面メッシュに関連付けられた前記３軸座標系の第２の軸及び第３の軸を、反復最近接点アルゴリズムを使用して位置合わせする工程と、
   を含む、請求項６に記載の方法。
8. システムであって、
   少なくとも１つのプロセッサと、
   コンピュータ可読メモリであって、
   前記少なくとも１つのプロセッサによって実行されると、前記システムに、
   複数の表面メッシュを受信することであって、各表面メッシュは対象物を表す頂点及び面を含む、ことと、
   前記複数の表面メッシュの各表面メッシュを複数の群のうちの１つに割り当てることと、
   前記複数の表面メッシュの各表面メッシュから関心領域を抽出することと、
   前記複数の群の群ごとに、前記群に含まれる各表面メッシュの関心領域を位置合わせして、複数の位置合わせされた表面メッシュを生成することと、
   前記複数の群の群ごとに、前記群に含まれる各位置合わせされた表面メッシュの前記頂点及び面に基づいて、再構成されたメッシュを生成することと、
   を行わせる命令によってコード化されたコンピュータ可読メモリと、
   を備える、システム。
9. 前記コンピュータ可読メモリは、前記少なくとも１つのプロセッサによって実行されると、少なくとも、各表面メッシュの１つ以上の測定可能なパラメータに基づいて、前記システムに前記複数の表面メッシュの各表面メッシュを前記複数の群のうちの１つに割り当てさせることにより、前記システムに前記複数の表面メッシュの各表面メッシュを前記複数の群のうちの１つに割り当てさせる命令によって、更にコード化されている、
   請求項８に記載のシステム。
10. 前記１つ以上の測定可能なパラメータは、前記表面メッシュによって表される前記対象物の１つ以上の物理的特徴に対応している、
    請求項９に記載のシステム。
11. 前記複数の表面メッシュの各表面メッシュは座標系に関連付けられており、
    前記コンピュータ可読メモリは、前記少なくとも１つのプロセッサによって実行されると、少なくとも、前記システムに、前記複数の群の群ごとに、前記群に含まれる各表面メッシュに関連付けられた座標系を、前記群に含まれる選択された表面メッシュに関連付けられた前記座標系に位置合わせさせることにより、前記システムに、前記複数の群の群ごとに、前記群に含まれる各表面メッシュを位置合わせして前記複数の位置合わせされた表面メッシュを生成させる命令によって、更にコード化されている、
    請求項８に記載のシステム。
12. 前記コンピュータ可読メモリは、前記少なくとも１つのプロセッサによって実行されると、少なくとも、幅、長さ、差、表面、面積、又は位置調整誤差を含む前記表面メッシュの１つ以上の測定可能なパラメータに基づいて、前記システムに前記複数の表面メッシュの各々を前記複数の群のうちの１つに割り当てさせることにより、前記システムに前記複数の表面メッシュの各々を前記複数の群のうちの１つに割り当てさせる命令によって、更にコード化されている、
    請求項１１に記載のシステム。
13. 前記複数の表面メッシュの各表面メッシュに関連付けられた前記座標系は３軸座標系であり、
    前記コンピュータ可読メモリは、前記少なくとも１つのプロセッサによって実行されると、少なくとも、前記システムに、
    最初に、前記複数の群の群ごとに、前記群に含まれる各表面メッシュに関連付けられた前記３軸座標系の第１の軸を位置合わせすることと、
    次に、前記複数の群の群ごとに、前記群に含まれる各表面メッシュに関連付けられた前記３軸座標系の第２の軸及び第３の軸を、繰り返し最近傍点法アルゴリズムを使用して位置合わせすることと、
    を行わせることにより、前記システムに、前記複数の群の群ごとに、前記群に含まれる各表面メッシュに関連付けられた前記座標系を、前記群に含まれる前記選択された表面メッシュに関連付けられた前記座標系に位置合わせさせる命令によって、更にコード化されている、
    請求項１１に記載のシステム。
14. 前記コンピュータ可読メモリは、前記少なくとも１つのプロセッサによって実行されると、少なくとも、ポアソン表面再構成、マーチングキューブ、グリッド投影、表面要素平滑化、貪欲投影三角測量、凸包、及び凹包のアルゴリズムのうちの少なくとも１つを使用して、前記システムに、群ごとに、前記群に含まれる各位置合わせされた表面メッシュの前記頂点及び面に基づいて前記再構成されたメッシュを生成させることにより、前記システムに、群ごとに、前記群に含まれる各位置合わせされた表面メッシュの前記頂点及び面に基づいて前記再構成されたメッシュを生成させる命令によって、更にコード化されている、
    請求項８に記載のシステム。
15. 前記複数の表面メッシュの各々は三次元の表面メッシュを含む、
    請求項８に記載のシステム。

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