JP2023058939A - 推定装置、推定方法、および推定プログラム - Google Patents
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Abstract
Description
図1を参照しながら、本実施の形態に係る推定装置1の適用例を説明する。図1は、本実施の形態に係る推定装置1の適用例を示す模式図である。
図2を参照しながら、本実施の形態に係る推定装置1のハードウェア構成の一例を説明する。図2は、本実施の形態に係る推定装置1のハードウェア構成を示すブロック図である。
図3を参照しながら、本実施の形態に係る推定装置1の機能構成の一例を説明する。図3は、本実施の形態に係る推定装置1の機能構成を示すブロック図である。
図4および図5を参照しながら、歯牙データの生成の一例を説明する。図4は、歯牙のセグメント化の一例を示す図である。図5は、歯牙データの生成の一例を示す図である。
図6を参照しながら、骨密度データの生成の一例を説明する。図6は、骨密度データの生成の一例を示す図である。
図7を参照しながら、推定装置1の学習処理を説明する。図7は、本実施の形態に係る推定装置1が実行する学習処理の一例を説明するためのフローチャートである。本実施の形態において、推定装置1は、学習用データを用いた教師あり学習によって推定モデル121を学習させる。図7に示す各ステップ(以下、「S」で示す。)は、推定装置1の演算装置11が推定プログラム122を実行することで実現される。
図8および図9を参照しながら、推定装置1の推定処理を説明する。図8は、本実施の形態に係る推定装置1が実行する推定処理の一例を説明するためのフローチャートである。図8に示す各ステップ(以下、「S」で示す。)は、推定装置1の演算装置11が推定プログラム122を実行することで実現される。
図10を参照しながら、ユーザが推定装置1を用いて矯正期間において実行する各種処理を説明する。図10は、矯正期間における各種処理の一例を示す図である。
本開示は、上記の実施例に限られず、さらに種々の変形、応用が可能である。以下、本開示に適用可能な変形例について説明する。
推定装置1は、複数の歯牙の各々で歯牙データをセグメント化する際に、識別データとして色情報を用いていたが、識別データとしてその他の識別情報を用いてもよい。たとえば、推定装置1は、識別データとして、模様、文字、数字、および記号のうちの少なくとも1つを用いてもよい。
推定装置1は、最終的に矯正治療が終了する時点における歯牙の位置を推定することに限らず、矯正治療の途中段階における歯牙の位置を推定するように機械学習が行われてもよい。たとえば、図7に示す学習処理において、入力データは、矯正治療の途中段階における歯牙データ、期間データ、および矯正データを含んでいてもよい。そして、推定装置1は、矯正治療の途中段階における入力データを用いて、矯正治療の途中段階における歯牙の位置を推定し、推定結果と、正解データである矯正治療の途中段階における歯牙の位置とを比較することで、推定モデル121を機械学習させてもよい。このようにすれば、たとえば、矯正期間が3年である矯正治療について、推定装置1は、1年目または2年目といったように矯正治療の途中段階における歯牙の位置を推定することができる。
推定装置1は、汎用コンピュータで実現され得るが、たとえば、PC(Personal Computer)またはスマートフォンなどの携帯端末であってもよい。さらに、推定装置1は、歯科医院とは別の場所に設置されたクラウド型のサーバ装置であってもよい。
推定装置1は、推定モデル121を機械学習させるときに、矯正対象である患者のプロファイルデータを用いてもよい。プロファイルデータは、患者に関する属性情報であって、当該患者の年齢、性別、人種、国籍、身長、体重、および居住地のうちの少なくとも1つを含む。たとえば、学習段階においては、プロファイルデータごとに学習用データ(入力データ)を予め分類しておき、分類された学習用データを用いて推定モデル121を機械学習させればよい。このようにすれば、実用段階においては、歯牙データ、期間データ、および矯正データを含む入力データとともに、患者のプロファイルデータを推定装置1に入力することで、推定モデル121は、プロファイルデータによる分類に基づく機械学習を活かして、より精度よく歯牙の位置を推定することができる。すなわち、推定装置1は、入力部1101から入力された歯牙データ、期間データ、矯正データ、およびプロファイルデータと、推定モデル121とに基づき、推定部1102によって歯牙の位置を推定してもよい。
上述した推定装置1と、CTスキャナ、X線装置、または三次元スキャナなどの三次元データ取得装置とを備えた、推定システムが構成されてもよい。
Claims (12)
- 矯正により移動する歯牙の位置を推定する推定装置であって、
複数の歯牙の位置に関する歯牙データと、矯正期間に関する期間データと、矯正装置に関する矯正データとが入力される入力部と、
前記歯牙データ、前記期間データ、および前記矯正データと、少なくとも機械学習が可能なプログラムを含む推定モデルとに基づき、前記矯正期間が経過した場合の歯牙の位置を推定する推定部とを備える、推定装置。 - 前記入力部は、運動する顎の位置に関する顎運動データが入力され、
前記推定部は、さらに前記顎運動データに基づき、歯牙の位置を推定する、請求項1に記載の推定装置。 - 前記推定部は、歯牙の位置を推定する前に、前記歯牙データおよび前記顎運動データの各々における位置情報の基準を合わせる、請求項2に記載の推定装置。
- 前記入力部は、顎骨の骨密度に関する骨密度データが入力され、
前記推定部は、さらに前記骨密度データに基づき、歯牙の位置を推定する、請求項1~請求項3のいずれか1項に記載の推定装置。 - 前記骨密度データは、上顎骨の骨密度の平均値、下顎骨の骨密度の平均値、上顎に位置する複数の歯牙の各々の周辺の骨密度の平均値、および下顎に位置する複数の歯牙の各々の周辺の骨密度の平均値のうちの少なくとも1つを含む、請求項4に記載の推定装置。
- 前記歯牙データは、複数の歯牙の各々を区別する識別データを含む、請求項1~請求項5のいずれか1項に記載の推定装置。
- 前記歯牙データは、複数の歯牙の各々の三次元の位置情報を含む三次元データであり、複数の歯牙の各々の種類ごとにセグメント化されている、請求項1~請求項6のいずれか1項に記載の推定装置。
- 前記矯正装置は、ブラケット、ワイヤー、およびアライナーのうちの少なくとも1つを含み、
前記矯正データは、前記ブラケットに関するデータ、前記ワイヤーに関するデータ、および前記アライナーに関するデータのうちの少なくとも1つを含む、請求項1~請求項7のいずれか1項に記載の推定装置。 - 前記ブラケットに関するデータは、複数の歯牙の各々に接する前記ブラケットの面の略中央の位置に関するデータ、または、複数の歯牙の各々に接する前記ブラケットの面の前記ワイヤーが接する位置に関するデータを含む、請求項8に記載の推定装置。
- 前記ワイヤーに関するデータは、前記ブラケットの面に接するワイヤーの位置に関するデータを含む、請求項8または請求項9に記載の推定装置。
- コンピュータによる矯正により移動する歯牙の位置を推定する推定方法であって、
複数の歯牙の位置に関する歯牙データと、矯正期間に関する期間データと、矯正装置に関する矯正データとが入力されるステップと、
前記歯牙データ、前記期間データ、および前記矯正データと、少なくとも機械学習が可能なプログラムを含む推定モデルとに基づき、前記矯正期間が経過した場合の歯牙の位置を推定するステップとを含む、推定方法。 - 矯正により移動する歯牙の位置を推定する推定プログラムであって、
コンピュータに、
複数の歯牙の位置に関する歯牙データと、矯正期間に関する期間データと、矯正装置に関する矯正データとが入力されるステップと、
前記歯牙データ、前記期間データ、および前記矯正データと、少なくとも機械学習が可能なプログラムを含む推定モデルとに基づき、前記矯正期間が経過した場合の歯牙の位置を推定するステップとを実行させる、推定プログラム。
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