JP2023551897A - 歯列矯正器具における最適化の方法 - Google Patents

Abstract

患者の歯列弓に最適な歯列弓形状を生成する方法が提示される。方法は、患者の歯列弓の再構築された３Ｄデジタルボリュームから１本以上の歯の第１の位置デジタルデータを受信すること、（ｂ）患者の所望の歯列弓形状に従って、１本以上の歯に関する第２の位置デジタルデータを生成すること、（ｃ）第１の位置及び第２の位置デジタルデータに従って、１本以上の歯に関する第１の変位データを計算すること、（ｄ）第１の変位データに基づいて歯のコリジョン値を検出すること、（ｅ）検出された歯のコリジョン値に基づいて、１本以上の歯の第２の変位データを計算すること、及び、（ｆ）歯列弓の１本以上の歯を再位置決めするための第１の変位データと第２の変位データの組み合わせを報告すること、を含む。

Description

本発明は、一般に、Ｘ線コンピュータ断層撮影法における画像処理に関し、特に、歯列矯正治療におけるガイダンス用の３Ｄ画像からの生体測定分析に関する。

頭部計測分析は、頭部に対して歯と骨格の関係を研究するものであり、歯科医及び歯列矯正医によって、患者の改善された治療のための評価及び計画ツールとして使用される。従来の頭部計測分析では、２Ｄ頭部計測Ｘ線写真において骨組織と軟組織のランドマークを識別し、治療前に顔面の特徴と異常を診断し、又は治療の進行を評価する。

例えば、頭部計測分析にて識別され得る主な異常は、上顎骨と下顎骨との間の骨格関係に関する、前後方向の不正咬合の問題である。不正咬合は上顎骨の第一大臼歯の相対位置に基づき分類される。Ｉ級の中立咬合では、臼歯の関係は正常であるが、他の歯が空隙、叢生、過萌出、又は未萌出などの問題を有する場合がある。ＩＩ級の遠心咬合では、上顎骨の第一大臼歯の近心頬側咬頭が下顎骨の第一大臼歯と第二小臼歯との間にある。ＩＩＩ級の近心咬合では、上顎骨の第一大臼歯の近心頬側咬頭が下顎骨の第一大臼歯の近心頬側溝の後側にある。

例示的な従来の２Ｄ頭部計測分析方法は、非特許文献１においてＳｔｅｉｎｅｒにより説明されており、上顎骨と下顎骨を頭蓋底との関係において角度測定を用いて評価する。記載された手順では、Ｓｔｅｉｎｅｒは４つのランドマーク、ナジオン(Nasion)、Ａ点、Ｂ点、及びセラ(Sella)を選択する。ナジオンは頭蓋の前頭骨と２つの鼻骨の交点である。Ａ点は上顎骨の歯槽基底の前方限界として認識される。Ｂ点は下顎骨の歯槽基底の前方限界として認識される。セラはトルコ鞍の中心点である。角ＳＮＡ（セラからナジオン、次いでＡ点まで）を使用して、上顎骨が頭蓋底に対して前方に位置するか、又は後方に位置するかを判定し、約８２°の示度が正常とみなされる。角ＳＮＢ（セラからナジオン、次いでＢ点まで）は、下顎骨が頭蓋底に対して前方に位置するか、又は後方に位置するかを判定し、約８０°の示度が正常とみなされる。

歯列矯正に関する最近の研究では、従来の２Ｄ頭部計測分析を使用して得られる結果には、依然として不正確さと不一致があることが示される。注目すべき研究の１つは、非特許文献２である。

データ収集における根本的な制限のため、従来の２Ｄ頭部計測分析は、主に審美性に焦点を当てており、人間の顔のバランス及び対称性を考慮していない。非特許文献３で述べられているように、平面幾何学は解剖学的ボリュームとその増大を分析するのには不適切であり、３Ｄ診断のみが、解剖学的な顎顔面の複雑性を適切に分析できる。正常な関係は、２つの更に重要な側面であるバランスと対称性を有し、モデルのバランスと対称性が安定している場合、これらの特性は各人にとって正常であることを定義する。

特許文献１は、頭蓋顔面の特徴のコンピュータモデルを生成する方法を開示する。３次元の顔面特徴データは、レーザ走査及びデジタル写真を使用して取得され、歯科的特徴は歯を物理的にモデリングすることによって取得される。モデルは、レーザ走査される。その後、骨格特徴はＸ線写真から取得される。これらのデータは、単一のコンピュータモデルに組み合わせられ、それは３次元で操作及び確認され得る。このモデルはまた、現時点でモデリングされた頭蓋顔面の特徴と理論上の頭蓋顔面の特徴との間でアニメーション化するための能力を備える。

特許文献２は、実際の歯列矯正構造の３Ｄデジタルモデル及び所望の歯列矯正構造の３Ｄモデルからの、動きの３Ｄ直接経路を決定する方法を開示する。この方法では、歯の動きを、レーザ走査した歯冠と歯石除去用の歯の表面上のマーカを使用した、各歯に対応する３次元の直接経路に基づきシミュレートする。説明される方法を使用した歯全体の３Ｄデータは存在しない。

著しい進歩が、測定値の入力の自動化技術と、そのような測定値に基づく頭蓋顔面特徴の生体測定データの計算技術の開発に向けてなされているが、改善の余地はかなりある。既存のツールの恩恵を受けていても、開業医は、生体測定データを効果的に使用するために十分な訓練を要する。膨大な量の測定データと計算データにより、治療計画の策定と維持の作業が複雑になり、人間による見落としや間違いのリスクを増大させる場合がある。また、特許文献２の方法は、歯の動きのコリジョン検出と排除について開示していない。

したがって、歯列矯正治療計画を指示し、患者の進行状況を進行中の治療の様々な段階で追跡するのに役立ち得る、頭部計測結果を生成し報告する分析ユーティリティの開発には特定の価値があることが分かる。

米国特許第６，８７９，７１２号明細書 米国特許第６，２５０，９１８号明細書

スタイナー（Ｓｔｅｉｎｅｒ）著、「診療実務における頭部計測（Ｃｅｐｈａｌｏｍｅｔｒｉｅｓ ｉｎ Ｃｌｉｎｉｃａｌ Ｐｒａｃｔｉｃｅ）」、チャールズ エイチ ツイード財団 歯列矯正研究（Ｃｈａｒｌｅｓ Ｈ．Ｔｗｅｅｄ Ｆｏｕｎｄａｔｉｏｎ ｆｏｒ Ｏｒｔｈｏｄｏｎｔｉｃ Ｒｅｓｅａｒｃｈ、１９５６年１０月、８－２９頁） ヴァンダナ クマル（Ｖａｎｄａｎａ Ｋｕｍａｒ）ら著、 「生体内における従来型かつコーンビームＣＴ合成されたセファログラムの比較（Ｉｎ ｖｉｖｏ ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ ｏｆ ｃｏｎｖｅｎｔｉｏｎａｌ ａｎｄ ｃｏｎｅ ｂｅａｍ ＣＴ ｓｙｎｔｈｅｓｉｚｅｄ ｃｅｐｈａｌｏｇｒａｍｓ）」歯列矯正の観点（Ａｎｇｌｅ Ｏｒｔｈｏｄｏｎｔｉｃｓ）、２００８年９月、８７３－８７９頁 トレイル（Ｔｒｅｉｌ）ら著、 「頭部計測解析のための３Ｄモデルとしての人間の顔（Ｔｈｅ ｈｕｍａｎ ｆａｃｅ ａｓ ａ ３Ｄ ｍｏｄｅｌ ｆｏｒ ｃｅｐｈａｌｏｍｅｔｒｉｃ ａｎａｌｙｓｉｓ）」ワールド ジャーナル オブ オルソドンティクス（Ｗｏｒｌｄ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｏｒｔｈｏｄｏｎｔｉｃｓ）、１－６頁

本開示の目的は、３Ｄ解剖学的データを分析し、また該データを進行中の歯列矯正治療に適用する改善された方法の必要性に対処することである。この目的を踏まえて、本開示は、歯列矯正状態を修正するためのガイダンスツールとして、患者の歯列に基づき歯列弓形状を生成する方法を提供する。

本開示の一態様によれば、コンピュータによって少なくとも部分的に実行される方法が提供され、この方法は、
（ａ）患者の顎顔面及び歯の解剖学的構造の走査から３次元データを取得すること、
（ｂ）取得された３次元データから複数の頭部計測値を計算すること、
（ｃ）計算された頭部計測値を処理し、患者の歯列弓に沿った歯位置決めを示す測定基準を生成することであって、この処理は歯列弓形状の最適化プロセスを含むこと、
（ｄ）生成された測定基準を分析して、歯列弓内の個々の歯に対して所望の動きベクトルを計算すること、
及び、
（ｅ）計算された所望の動きベクトルを表示、記憶、又は送信すること、を含む。

本開示の別の態様によれば、歯列矯正のためのガイダンスを提供する装置が提供され、この装置は、
（ａ）患者の顎顔面及び歯の解剖学的構造の走査から３次元データを取得するように構成された走査装置、
（ｂ）命令がプログラムされたコンピュータ装置であって、
（ｉ）取得された３次元データから複数の頭部計測値を計算し、
（ｉｉ）計算された頭部計測値を処理し、患者の歯列弓に沿った歯位置決めを示す測定基準を生成し、この処理が歯列弓形状の最適化プロセスを含み、
（ｉｉｉ）生成された測定基準を分析して、歯列弓内の個々の歯に対して所望の動きベクトルを計算する、コンピュータ装置、
及び、
（ｃ）コンピュータと信号通信し、計算された所望の動きベクトルを表示するディスプレイ、を含む。

本開示の更に別の態様によれば、患者の歯列弓に最適な歯列弓形状を生成する方法が提供され、方法は、少なくとも部分的にコンピュータプロセッサ上で実行され、
（ａ）１本以上の歯の第１の位置デジタルデータを患者の歯列弓の再構築された３Ｄデジタルボリュームから受信すること、
（ｂ）１本以上の歯の第２の位置デジタルデータを、患者の所望の歯列弓形状に従って生成すること、
（ｃ）１本以上の歯の第１の変位データを、第１の位置及び第２の位置デジタルデータに従って計算すること、
（ｄ）歯のコリジョン値を第１の変位データに基づいて検出すること、
（ｅ）１本以上の歯の第２の変位データを、検出された歯のコリジョン値に基づいて計算すること、
及び、
（ｆ）歯列弓の１本以上の歯を再位置決めするための第１の変位データと第２の変位データの組み合わせを報告すること、を含む。

本開示の特徴は、歯列矯正治療のための、患者固有の一貫し、かつ最適化された幾何学的基本パラメータ及び初期の定量的歯の動き値を自動生成し、報告することである。

本開示の実施形態は、相乗的な方法において、システムの人間オペレータのスキルを特徴識別のためのコンピュータ性能と統合する。これは、創造性、ヒューリスティックの使用、柔軟性、及び判断力という人間のスキルを利用し、またこれらのスキルをコンピュータの利点、例えば計算速度、徹底的かつ正確な処理能力、そして報告及びデータアクセス能力と組み合わせる。

本開示のこれら及び他の態様、目的、特徴及び利点は、以下の好ましい実施態様の詳細の説明及び添付の特許請求の範囲を確認することで、また添付の図面を参照することによって、より一層明確に理解及び認識されるであろう。

本発明の前述及び他の目的、特徴、及び利点は、添付の図面に示されるように、以下の本開示の実施形態のより特定の説明から明らかとなるであろう。図面の要素は、互いに対して必ずしも正確な縮尺率ではない。

頭部計測分析を提供するためのイメージングシステムを示す概略図である。 本開示の一実施形態による、３Ｄ頭部計測分析のプロセスを示す論理フロー図である。 ３ＤレンダリングされたＣＢＣＴ頭部ボリューム画像の図である。 歯のセグメンテーション後の３Ｄレンダリングされた歯のボリューム画像の図である。 ＣＢＣＴ頭部ボリューム画像及びオペレータが入力した基準マークの、３つの直交図を表示するユーザインタフェースの図である。 １セットの３Ｄ基準マークが表示された、３ＤレンダリングされたＣＢＣＴ頭部ボリューム画像の図である。 頭部計測分析のための枠組みを提供する、識別された解剖学的特徴を示す斜視図である。 頭部計測分析のための枠組みを提供する、識別された解剖学的特徴を示す斜視図である。 頭部計測分析のための枠組みを提供する、識別された解剖学的特徴を示す斜視図である。 頭部計測分析に使用される枠組みを生成するオペレータ命令、を受け入れるためのステップを示す論理フロー図である。 オペレータが入力した基準マークを使用して解剖学的特徴の位置を特定するための、オペレータインタフェースを示す。 オペレータが入力した基準マークを使用して解剖学的特徴の位置を特定するための、オペレータインタフェースを示す。 オペレータが入力した基準マークを使用して解剖学的特徴の位置を特定するための、オペレータインタフェースを示す。 様々な導出パラメータが、ボリューム画像データ及び対応するオペレータが入力した基準マークを使用して、どのように算出されるかを示すグラフである。 様々な導出パラメータが、ボリューム画像データ及び対応するオペレータが入力した基準マークを使用して、どのように算出されるかを示すグラフである。 様々な導出パラメータが、ボリューム画像データ及び対応するオペレータが入力した基準マークを使用して、どのように算出されるかを示すグラフである。 様々な導出パラメータが、ボリューム画像データ及び対応するオペレータが入力した基準マークを使用して、どのように算出されるかを示すグラフである。 様々な導出パラメータが、ボリューム画像データ及び対応するオペレータが入力した基準マークを使用して、どのように算出されるかを示すグラフである。 セグメント化された歯のデータからの、多数の導出された頭部計測パラメータを示す３Ｄグラフである。 セグメント化された歯のデータからの、導出された頭部計測パラメータを示す２Ｄグラフである。 セグメント化された歯のデータからの、導出された頭部計測パラメータを示す別の３Ｄグラフである。 セグメント化された歯のデータ及び治療パラメータからの、導出された頭部計測パラメータを示すグラフである。 歯の除外がシステムによってどのように学習されるかを示す３Ｄグラフである。 デジタルファントムの歯を示す斜視図である。 上顎及び下顎について算出された慣性系の軸を示す３Ｄグラフである。 特定の歯構造に対する平行度を示すグラフである。 特定の歯構造に対する平行度を示すグラフである。 １本の歯が欠けているデジタルファントムの歯を示す斜視図である。 図１８Ａの例の上顎及び下顎について算出された慣性系の軸を示すグラフである。 特定の歯構造に対する平行度の欠如を示すグラフである。 特定の歯構造に対する平行度の欠如を示すグラフである。 歯が除去されたデジタルファントムの歯を示す斜視図である。 図２０Ａの例の上顎及び下顎について算出された慣性系の軸を示すグラフである。 欠け歯に対する歯の除外を示す例である。 図２１Ａの例の上顎及び下顎について算出された慣性系の軸を示すグラフである。 欠け歯に対する歯の除外を示す例である。 図２２Ａの例の上顎及び下顎について算出された慣性系の軸を示すグラフである。 特定の歯を除外した結果を示す画像である。 図２３Ａの例の上顎及び下顎について算出された慣性系の軸を示すグラフである。 ＤＯＬ基準系の多数のランドマーク及び座標軸又はベクトルを示す。 ＤＯＬ基準系の代替空間に再マッピングしたランドマークを示す。 この再マッピングを使用した変換された歯の慣性系の例を、側面図から示す。 本開示の一実施形態による、分析エンジンに関する独立ネットワークを示す概略図である。 本開示の一実施形態による、分析エンジンに関する依存又は連結したネットワークを示す概略図である。 図２７の独立ネットワーク配置を使用したアルゴリズム用の擬似コードを示す。 図２８の依存ネットワーク配置を使用したアルゴリズム用の擬似コードを示す。 多数の値及びそれらの解釈としての例示パラメータを列挙する。 特定の患者に対して、顎顔面非対称に関する多数の値及びそれらの解釈としての例示パラメータを、本出願の例示的実施形態による例示的総合顎顔面非対称に基づき列挙する。 特定の患者に対して、顎顔面非対称に関する多数の値及びそれらの解釈としての例示パラメータを、本出願の例示的実施形態による例示的総合顎顔面非対称に基づき列挙する。 特定の患者に対して、顎顔面非対称に関する多数の値及びそれらの解釈としての例示パラメータを、本出願の例示的実施形態による例示的総合顎顔面非対称に基づき列挙する。 咬合分析及び歯列弓角度の特性を備える特定の例に関する、例示的な表形式の結果を示す。 上顎切歯及び下顎切歯のトルクの特定の例に関する、例示的な表形式の結果を示す。 上下顎後退(biretrusion)又は上下顎前突(biprotrusion)の評価を備える別の例に関する、例示的な表形式の結果を示す。 特定の患者の頭部計測分析についての結果の、例示的な概要リストを示す。 図３５に列挙された条件のうちの１つに関する詳細なリストを示す。 分析結果に基づく推奨メッセージを有するシステム表示を示す。 分析結果を補助するためのグラフィック表示を備えたシステム表示を示す。 本開示の一実施形態による非対称性に関する例示的なレポートを示す。 正貌図における患者の相対的な左右非対称性を示すグラフである。 患者の顔面の左側と右側の相対的な重なりを示すグラフである。 顔面の発散(divergence)を示すグラフである。 歯列矯正器具を支援するための評価及びガイダンスを提供するのに使用され得る、論理処理機構及びデータを示す論理フロー図である。 典型的な患者の状態、歯列弓左回転の画像を示す。 歯列弓に沿った歯の慣性中心の３Ｄマッピングを示す。 区分直線曲線に沿って配置された歯の慣性中心のプロットを示し、区分直線曲線は、元の位置において２Ｄｘｙ平面に投影された慣性中心を繋ぐ。 図４２の慣性中心について、最適化された滑らかな多曲線(polycurve)の相対位置を示す。 表示され、報告される計算された最適化に基づいて、元の位置から所望の位置までの歯の必要な動きを示す。 歯の変位ベクトルが、上記の計算に基づいて示されたグラフを示す。 接線方向と法線方向に分解されたベクトル変位を有するグラフを示す。 本開示に従って採用される、多段階の歯列弓形状の最適化戦略の調整を示す。 本開示に従って採用される、多段階の歯列弓形状の最適化戦略の調整を示す。 歯列矯正患者の歯列弓の１４本の歯のそれぞれに対する、動きベクトルＶのコンピュータ生成リストを示す。 例示的な歯列矯正患者について、初期の未修正の歯列弓における歯の分布を示す。 本開示のシステムによって提供される治療推奨に従って、デジタル的に修正された図５０Ａの歯列弓を示す図である。 初期及び最適化された歯列弓を、３Ｄ図において、輪郭で示された元の歯列弓に重ねて示す。 最適化された歯列弓上に初期歯列弓の輪郭を重ねた別の例を、２Ｄ軸方向で示す。 歯列矯正データを提供するための処理を制御し、処理結果を表示するためのオペレータインタフェース表示を示す。 本開示の最適化方法を使用して歯列矯正器具を形成するための例示的な製造システムを示す概略図である。 歯列矯正の最適化の結果を器具の設計及び製造の作業に適用するためのシーケンスを示す論理フロー図である。 本発明の一実施形態による、歯列矯正器具を支援するための評価及びガイダンスを提供するために使用され得る、論理処理機構及びデータを示す論理フロー図である。 例示的な歯列矯正患者からの、初期の未修正の歯列弓における歯の分布を示す図である。 歯のコリジョンがあるデジタル的に最適化された歯列弓形状を示す図である。 歯のコリジョンがないデジタル的に最適化された歯列弓形状を示す図である。 本発明の一実施形態による、歯のデジタルモデルの移動方向と移動距離を示す図である。 本発明の一実施形態による、コリジョンがある歯のデジタルモデルの移動方向及び移動距離を計算するプロセスを示す論理フロー図である。

本開示の実施形態の以下の詳細な説明では図面が参照され、図面では、同じ参照番号は連続する図において同じ要素に割り当てられる。これらの図は、本発明の実施形態による全体の機能及び関係を示すために提供されており、実際のサイズ又は縮尺を示すことを意図して提供はされていない、ということに留意すべきである。

これらの図面が用いられる場合、用語「第１の」、「第２の」、「第３の」などは、必ずしも任意の順序又は優先関係を示すわけではなく、１つの要素又は時間間隔を、別の要素又は時間間隔と、より一層明確に区別するために使用され得る。

本開示の文脈において、用語「画像」は、個々の画像要素で構成される多次元画像データを指す。２Ｄ画像に関して、個々の画像要素は画素、又はピクセルである。３Ｄ画像に関して、個々の画像要素はボリューム画像要素、又はボクセルである。用語「ボリューム画像」は、用語「３Ｄ画像」と同義であるとみなされる。本開示の文脈において、用語「コード値」は、各２Ｄ画像ピクセル、又はそれに対応して、再構築された３Ｄボリューム画像内の各ボリューム画像データ要素又はボクセルに関連付けられた値を指す。コンピュータ断層撮影（ＣＴ）又はコーンビームコンピュータ断層撮影（ＣＢＣＴ）画像のコード値は、多くの場合、必ずしもではないが、各ボクセルの減衰係数についての情報を提供するハウンスフィールド単位で表現される。

本開示の文脈において、用語「幾何学的プリミティブ」は、開放又は閉鎖形状、例えば、長方形、円、線、トレース曲線又は他のトレースパターンに関する。用語「ランドマーク」及び「解剖学的特徴」は同等であると考えられ、表示される患者の解剖学的構造の特定の特徴を指す。

本開示の文脈において、「観察者」「オペレータ」及び「ユーザ」は同等であると考えられ、歯科画像などの画像をディスプレイモニタ上で確認し操作する、観察開業医、又は別の人物を指す。「オペレータ命令」又は「観察者命令」は、観察者により、例えばコンピュータマウス、タッチスクリーン、又はキーボード入力を使用して入力される明確なコマンドから取得される。

表示される特徴に関する用語「強調」は、情報及び画像表示技術分野の当業者に理解されるような従来の意味を有する。一般に、強調は、いくつかの形態の局所的な表示強化を用いて、観察者の注意を引く。個々の臓器、骨、又は構造、あるいは、あるチャンバから隣のチャンバへの経路などの、画像の一部の強調は、任意の多くの方法において、例えば、限定するものではないが、注釈付け、近隣又は重複する記号の表示、輪郭付け又はトレーシング、他の画像又は情報内容とは異なる色で、又は著しく異なる強度若しくはグレースケール値での表示、表示の一部分の点滅又はアニメーション、あるいはよりへ鮮明度又はコントラストでの表示、により達成され得る。

本発明の文脈において、記述用語「導出パラメータ」は、取得された、又は入力されたデータ値の処理から計算される値に関する。導出パラメータは、スカラ、点、線、ボリューム、ベクトル、平面、曲線、角度値、画像、閉じた輪郭、面積、長さ、行列、テンソル、又は数学的表現であってよい。

本明細書で用いる場合、用語「集合」は、集合の要素又は部材の集合概念が初等数学で広く理解されているように、非空集合を意味する。用語「部分集合」は、特段の記載がない限り、非空真部分集合、つまり１つ以上の部材を有する、より大きな集合の部分集合を意味するように本明細書にて使用される。集合Ｓに関して、部分集合は全集合Ｓを含み得る。しかし、集合Ｓの「真部分集合」は厳格に集合Ｓ内に含まれ、集合Ｓの少なくとも１つの部材を除外する。代替的に、より正式に記述すると、この用語が本開示で用いられるように、（ｉ）部分集合Ｂが非空であり、かつ（ｉｉ）交点Ｂ∩Ｓもまた非空であり、かつ部分集合Ｂが更に、集合Ｓ内にある要素のみを含み、かつ集合Ｓの濃度未満の濃度を有する場合、部分集合Ｂは集合Ｓの真部分集合であると考えられ得る。

本開示の文脈において、「平面図」又は「２Ｄ図」は、３次元（３Ｄ）物体の、物体を通る水平面の位置からの２次元（２Ｄ）表示又は投影である。この用語は、用語「画像スライス」と同義であり、それは特定の透視からの３Ｄボリューム画像データ内から、２Ｄ平面描写の表示を示すために従来用いられる。３Ｄボリュームデータの２Ｄ図は、図が取得される対応する平面が互いに９０（＋／－１０）°、又は互いに９０°のｎ倍の整数（ｎ^＊９０°、＋／－１０°）で配置される場合、実質的に直交するとみなされる。

本開示の文脈において、一般用語「歯列要素」は、歯と、義歯及びインプラントなどの補綴具と、顎を含む歯及び関連する補綴装置の支持構造とに関する。

用語「ポリカーブ」及び「多曲線」は同等であり、多項式に従って定義される曲線を指す。

本開示の主題は、デジタル画像処理及びコンピュータビジョン技術に関し、これは、デジタル画像からのデータをデジタル処理して認識し、それによって人間が理解可能な物体、属性又は条件に有用な意味を割り当て、次に得られた結果をデジタル画像の更なる処理に利用する技術を意味すると理解される。

背景技術の段落で前述したように、従来の２Ｄ頭部計測分析には多くの重大な欠点がある。患者の頭部を頭部固定装置又は他の測定装置の中心に合わせるのは難しく、再現性が低くなる。得られた２次元Ｘ線写真は、３Ｄ画像ではなく、重なり合った頭部解剖学的構造画像を生成する。頭部固定装置上でランドマークを見つけるのが困難な場合があり、結果が一致しないことが多い（Ｐ．Ｐｌａｎｃｈｅ と Ｊ．Ｔｒｅｉｌによる「Ｃｅｐｈａｌｏｍｅｔｒｉｅｓ ｆｏｒ ｔｈｅ ｎｅｘｔ ｍｉｌｌｅｎｎｉｕｍ」という題の論文、Ｔｈｅ Ｆｕｔｕｒｅ ｏｆ Ｏｒｔｈｏｄｏｎｔｉｃｓ，ｅｄ．Ｃａｒｉｎｅ Ｃａｒｅｌｓ，Ｇｕｙ Ｗｉｌｌｅｍｓ，Ｌｅｕｖｅｎ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ Ｐｒｅｓｓ，１９９８年、１８１－１９２頁内を参照）。治療計画を作成し追跡する作業は、収集して計算される膨大な量の頭部測定データのために、部分的には複雑である。

本開示の一実施形態は、Ｔｒｅｉｌの理論を、３Ｄ解剖学的特徴点の選択、これらの特徴点から導出されるパラメータ、及び頭部計測分析におけるこれらの導出パラメータの使用方法に関して利用する。Ｔｒｅｉｌによって執筆された参照出版物としては、Ｊａｃｑｕｅｓ Ｔｒｅｉｌ，Ｂ，Ｗａｙｓｅｎｓｏｎ，Ｊ．Ｂｒａｇａ及びＪ．Ｃａｓｔｅｉｇｔによる「Ｔｈｅ Ｈｕｍａｎ Ｆａｃｅ ａｓ ａ ３Ｄ Ｍｏｄｅｌ ｆｏｒ Ｃｅｐｈａｌｏｍｅｔｒｉｃ Ａｎａｌｙｓｉｓ」Ｗｏｒｌｄ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｏｒｔｈｏｄｏｎｔｉｃｓ，２００５年サプルメント、６巻、５号、３３－３８頁と、Ｊ．Ｔｒｅｉｌ，Ｊ．Ｂｒａｇａ，Ｊ．－Ｍ．Ｌｏｕｂｅｓ，Ｅ．Ｍａｚａ，Ｊ．－Ｍ．Ｉｎｇｌｅｓｅ，Ｊ．Ｃａｓｔｅｉｇｔ及びＢ．Ｗａｙｓｅｎｓｏｎによる「３Ｄ Ｔｏｏｔｈ Ｍｏｄｅｌｉｎｇ ｆｏｒ Ｏｒｔｈｏｄｏｎｔｉｃ Ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ」Ｓｅｍｉｎａｒｓ ｉｎ Ｏｒｔｈｏｄｏｎｔｉｃｓ，２００９年、３月、１５巻、１号が挙げられる。

図１の概略図は、３Ｄ－ＣＢＣＴ頭部計測イメージング用のイメージング装置１００を示す。患者１２のイメージングに関して、連続した複数の２Ｄ投影画像がイメージング装置１００を用いて取得され、処理される。回転可能なマウント１３０が、支柱１１８に設けられ、好ましくは、患者１２の体格に合わせて高さが調整可能である。マウント１３０はＸ線源１１０及び放射線センサ１２１を、患者１２の頭部の両側に保持し、線源１１０及びセンサ１２１を頭部の周りの走査パターンで周回させるように回転する。マウント１３０は患者の頭部の中心部分に対応する軸Ｑを中心に回転し、その結果、マウント１３０に取り付けられた構成部品が頭部を周回する。デジタルセンサであるセンサ１２１は、ＣＢＣＴボリュームイメージングに好適な放射線パターンを放出するＸ線源１１０の反対側で、マウント１３０に結合される。必要に応じて頭部サポート１３６、例えば顎当て又は咬合部材は、画像取得中の患者の頭部を安定させる。コンピュータ１０６は、オペレータインタフェース１０４及びディスプレイ１０８を有し、オペレータのコマンドを受け入れ、イメージング装置１００により取得された歯列矯正画像データのボリューム画像を表示する。コンピュータ１０６は、画像データを取得するためにセンサ１２１と信号通信し、線源１１０の制御、及び必要に応じて、マウント１３０の構成要素に対する回転作動装置１１２の制御のための信号を提供する。コンピュータ１０６はまた、画像データを保存するためのメモリ１３２と信号通信する。任意の位置合わせ装置１４０は、イメージング処理のために、患者の頭部の適切な位置合わせを補助するために提供される。

図２の論理フローチャートを参照すると、本開示の一実施形態による、歯科用ＣＢＣＴボリュームを用いた、３Ｄ頭部計測分析用の歯列矯正データを取得するために使用されるステップのシーケンス２００が示される。ＣＢＣＴボリューム画像データは、データ取得ステップＳ１０２でアクセスされる。ボリュームは、１つ以上の２Ｄ画像（又は同等のスライス）用の画像データを含有する。元の再構築ＣＴボリュームは、ＣＴスキャナから取得された複数の２Ｄ投影又はサイノグラムを用いた、標準的な再構築アルゴリズムを使用して形成される。例えば、図３は、骨の解剖学的構造、軟組織及び歯を含む例示的な歯科用ＣＢＣＴボリューム２０２を示す。

図２のシーケンスを続けると、セグメンテーションステップＳ１０４では、３Ｄ歯列要素データは、３Ｄの歯のセグメンテーションアルゴリズムを歯科用ＣＢＣＴボリューム２０２に適用することによって収集される。歯及び関係する歯列要素用のセグメンテーションアルゴリズムは、歯科用イメージング技術分野で周知である。例示的な歯のセグメンテーションアルゴリズムは、例えば、同一出願人による米国特許出願公開第２０１３／００２２２５２号で、Ｃｈｅｎらにより「ＰＡＮＯＲＡＭＩＣ ＩＭＡＧＥ ＧＥＮＥＲＡＴＩＯＮ ＦＲＯＭ ＣＢＣＴ ＤＥＮＴＡＬ ＩＭＡＧＥＳ」と題して、米国特許出願公開第２０１３／００２２２５５号で、Ｃｈｅｎらにより「ＭＥＴＨＯＤ ＡＮＤ ＳＹＳＴＥＭ ＦＯＲ ＴＯＯＴＨ ＳＥＧＭＥＮＴＡＴＩＯＮ ＩＮ ＤＥＮＴＡＬ ＩＭＡＧＥＳ」と題して、及び米国特許出願公開第２０１３／００２２２５４号で、Ｃｈｅｎにより「ＭＥＴＨＯＤ ＦＯＲ ＴＯＯＴＨ ＤＩＳＳＥＣＴＩＯＮ ＩＮ ＣＢＣＴ ＶＯＬＵＭＥ」と題して記載されており、各々その全体が本明細書に参照として援用される。

図４に示すように、歯のセグメンテーションの結果は画像３０２でレンダリングされ、ここでは、歯は全体としてレンダリングされるが、個別にセグメント化される。各歯は歯のボリューム、例えば歯のボリューム３０４と呼ばれる個別のエンティティである。

セグメント化された歯の各歯、又は、より広義には、セグメント化された各歯列要素は、最低でも、セグメント化された歯列要素内のボクセルの各々に対する３Ｄ位置座標を含有する３Ｄ位置リスト、及びセグメント化された要素内の各ボクセルのコード値リストを有する。この点で、各ボクセルの３Ｄ位置は、ＣＢＣＴボリューム座標系に関して規定される。

図２のシーケンスにおける、基準マーク選択ステップＳ１０６では、ＣＢＣＴボリューム画像は、異なる視野角で取得された、２つ以上の異なる２Ｄ図で表示する。異なる２Ｄ図は異なる角度であり得て、例えば、異なる画像スライスであってもよく、又は正投影若しくは実質的に正投影であってもよく、又は斜視図であってよい。本開示の一実施形態によると、３つの図は相互に直交する。

図５は、３つの直交２Ｄ図を示す表示インタフェース４０２を備えた、例示的なフォーマットを示す。表示インタフェース４０２において、画像４０４はＣＢＣＴボリューム画像２０２（図３）のアキシャル２Ｄ図の１つであり、画像４０６はＣＢＣＴボリューム画像２０２の冠状２Ｄ図の１つであり、画像４０８はＣＢＣＴボリューム画像２０２の矢状２Ｄ図の１つである。表示インタフェースは、観察者、例えば施術謝又は技術者に、複数の３Ｄ頭部計測分析作業を達成するために様々な画像処理／コンピュータアルゴリズムを実行するコンピュータシステムと対話することを可能にする。観察者の対話は、ユーザインタフェース技術分野の当業者に周知の任意の多数の形態、例えばコンピュータマウスジョイスティック若しくはタッチパッドなどのポインタの使用、又は動作を選択するか若しくは画像の座標を特定するためのタッチスクリーンの使用をとることができ、対話に関しては、後でより詳細に説明される。

３Ｄ頭部計測分析作業の１つは、図２の３Ｄ基準マーク選択ステップＳ１０６において、自動識別を実行することである。３Ｄ基準マークは、表示された画像上で観察者によって識別される３Ｄランドマーク又は特徴点の一種に相当し、図５において、表示インタフェース４０２の異なった相互に直交する２Ｄ図で示される。図５に示す例示的な３Ｄ解剖学的基準マークは、基準マーク４１４の下部鼻口蓋孔である。図６の図に示すように、表示された画像５０２上で観察者によって示され得る、他の解剖学的基準マークには、基準マーク５０８及び５１０の眼窩下孔、ならびに基準マーク５０４及び５０６の槌骨が含まれる。

図２のステップＳ１０６において、観察者は、ポインティングデバイス（例えば、マウス又はタッチスクリーンなど）を用いて、基準マークを幾何学的プリミティブの一種として、３つの図のいずれか１つの適切な位置に配置する。本明細書の図で示される本開示の実施形態によると、基準マークは円として表示する。例えば、図５の表示インタフェーススクリーンを使用して、観察者は画像４０４として示す図内で、位置４１４に基準点用の基準マークとして小さな円を配置する。基準マーク４１４は画像４０４内に小さな円として表示され、また画像４０６及び４０８の対応する図の適切な位置にも表示される。観察者は、表示された図４０４、４０６又は４０８の１つにおいて基準マーク４１４の位置を示す必要があるのみであり、システムが、患者の解剖学的構造の他の図内に同一の基準マーク４１４を示すことによって応答することに注目することが有益である。したがって、観察者は、基準マーク４１４を、最も容易に見ることができる図で識別し得る。

基準マーク４１４を入力した後、ユーザは、オペレータインタフェースツール、例えば、キーボード又は表示されるアイコンを使用して、基準マーク４１４の位置を表示された図のいずれかの上で調整し得る。観察者はまた、入力した基準マークを除去し、新しい基準マークを入力するオプションも有する。

表示インタフェース４０２（図５）は、表示された図のいずれか又は全てのサイズ変更をするための、ズームイン／ズームアウトユーティリティを提供する。したがって、観察者は、異なる画像を効率的に操作して、基準マークの位置決めを改善し得る。

３Ｄ画像コンテンツを参照して作成され、その図の現れる基準マークを収集することは、患者の頭部形状及び構造を、より正確に特徴付けるのに使用され得る一連の頭部計測パラメータを提供する。頭部計測パラメータは、座標情報を含み、それは患者の頭部の特定の特徴に対する基準マーク入力によって直接提供される。頭部計測パラメータは更に、患者の頭部の解剖学的構造の様々な測定可能な特徴の情報を含み、座標又は幾何学構造として直接入力はされないが、座標情報から導出され、また「導出頭部計測パラメータ」と称される。導出頭部計測パラメータは、相対的なサイズ又はボリューム、対称性、方向、形状、移動経路及び移動の可能範囲、慣性軸、質量中心、ならびに他のデータを提供し得る。本開示の文脈おいて、用語「頭部計測パラメータ」は、例えば基準マークにより直接識別されるものか、又は基準マークに従い計算される導出頭部計測パラメータのいずれかに適用される。例えば、特定の基準点が、対応する基準マークによって識別されると、枠組み接続線５２２が構築され、全体的特徴の適切な特徴付けのために基準点を接続し、これは図６でより明確に示される。枠組み接続線５２２は、３Ｄ空間内のベクトルとして考えられ得て、これらの次元及び空間的特性は、歯列矯正及び他の目的のための計算で使用可能な、追加のボリューム画像データを提供する。

各基準マーク４１４、５０４、５０６、５０８、５１０は、１つ以上の枠組み接続線５２２の終点であり、枠組み接続線５２２は、画像処理装置１００のコンピュータ１０６によってボリュームデータ内に自動的に生成され、その後の分析及び測定処理を容易にする枠組みを形成する。図７Ａ、図７Ｂ、及び図７Ｃは、異なる斜視図からの表示された３Ｄ画像５０２ａ、５０２ｂ、及び５０２ｃについて、基準点を頂点に有する選択された基準点の枠組み５２０が、全体の頭部構造の次元側面の規定にどのように役立つかを示す。本開示の一実施形態によると、オペレータ命令は、オペレータが、患者の頭部のボクセルが部分的に透明な、図５に示すのと類似の２Ｄ図と、図６に示すボリューム表示とを切り替えることを可能にする。これによりオペレータは、基準マークの配置を調べ、多数の角度からの線配置を接続することが可能となり、基準マーク位置の調整は、表示された図のいずれかで行われ得る。更に、本開示の一実施形態によると、オペレータは特定の基準マークに関してより正確な座標をタイプで入力し得る。

図８の論理フロー図は、基準マーク入力及び識別のためのオペレータ命令を受け入れて処理し、また画像データ及び基準マークに従って計算されたパラメータを提供するための、シーケンスにおけるステップを示す。表示ステップＳ２００は、１つ以上の２Ｄ図を、異なる角度から、例えば、患者の頭部のコンピュータ断層撮影走査からの再構築３Ｄ画像の、相互に直交した角度から表示する。任意の列挙ステップＳ２１０において、システムは表形式のリスト等のテキストの列挙、一連のプロンプト、又は再構築３Ｄ画像における多数のランドマーク若しくは解剖学的特徴の位置データを入力することが必要な、数値入力用の連続した標識領域を提供する。このリストは、後述するように、オペレータに、ユーザインタフェースプロンプト又はメニュー選択の形態で、明示的に提供され得る。代替的に、リストは暗示的に定義され得て、その結果、オペレータは位置情報を入力するための特定のシーケンスに従う必要がない。基準マークは、異なる解剖学的特徴に対してｘ、ｙ、ｚの位置データを与えるもので、記録ステップＳ２２０で入力される。解剖学的特徴は、患者の口の中、又は外に位置し得る。本開示の実施形態は、ステップＳ２２０で入力される、ディスプレイ上で識別される解剖学的特徴と、図２に関して前に着目した、歯及び他の歯列要素に関して自動的に生成されたセグメンテーションデータとの組み合わせを使用し得る。

図８の記録ステップＳ２２０では、システムは、解剖学的構造の各ランドマーク特徴に対応する基準マークを配置するオペレータ命令を受け入れる。基準マークは、第１又は第２の２Ｄ図のいずれか、又は３つ以上の図が提示される場合は他の図のいずれかにおいて、オペレータにより入力され、入力後、表示された図の各々に表示される。識別ステップＳ２３０は、入力された基準マークに対応する解剖学的特徴又はランドマークを識別し、必要に応じて、オペレータ入力の正確さを検証する。比例値が計算されて、所与のオペレータ入力が、特定の解剖学的特徴に対する基準マークの位置を正確に識別する可能性を判断する。例えば、眼窩下孔は通常、口蓋孔から一定の距離範囲内にあり、システムは入力された距離を確認し、対応する基準マークが適切に配置されていないように見える場合は、オペレータに通知する。

図８のシーケンスを続けると、構築ステップＳ２４０において、枠組み接続線が生成され、枠組み生成のために基準マークを接続する。次に、計算及び表示ステップＳ２５０が実行され、配置された基準マークに従って、１つ以上の頭部計測パラメータが計算される。計算されたパラメータは、次に、オペレータに表示される。

図９Ａ、図９Ｂ、及び図９Ｃは、ディスプレイ１０８上に表示されるオペレータインタフェースを示す。オペレータインタフェースは、ディスプレイ１０８上に、対話型ユーティリティを提供し、オペレータ命令を受け入れ、かつ特定の患者の頭部計測パラメータの計算結果を表示する。ディスプレイ１０８は、例えば、オペレータが指定した基準マーク及び他の命令の入力用のタッチスクリーンディスプレイであり得る。ディスプレイ１０８は、ボリューム画像データの少なくとも１つの２Ｄ図、又は異なる角度若しくは視点からの、ボリューム画像データの２つ以上の２Ｄ図を同時に表示する。例えば、図９Ａは、正貌又は冠状面図１５０を示し、側面又は矢状面図１５２と対になる。３つ以上の図は、同時に表示することができ、かつ異なる２Ｄ図が表示され得て、表示された図の各々は、本開示の一実施形態により独立して配置される。図は互いに直交し得るか、又は単に異なる角度からであってもよい。ディスプレイ１０８のインタフェースの一部として、オプションのコントロール１６６は、観察者に、１つ以上の２Ｄ図が得られるパースペクティブ角を調整することを可能とし、それは、固定図間で交互に切り替えを行うか、又は３Ｄ軸（ｘ、ｙ、ｚ）のいずれかに沿う増分で相対パースペクティブ角を変化させるかのいずれかによって行う。対応するコントロール１６６は、図９Ｃに示すように、各２Ｄ図と共に提供され得る。ディスプレイ１０８に示すオペレータインタフェースを使用して、各基準マーク４１４は、いくつかの種類のポインタを用いることでオペレータにより入力され、このポインタはマウス又は他の電子ポインタであってもよく、又は図９Ａに示すようにタッチスクリーン入力であってもよい。オペレータインタフェースの一部として、オプションのリスト１５６が提供され、例えば、図９Ｂの例で示すように、ドロップダウンメニュー１６８からの選択によって、プロンプトに従い特定の基準マークを入力するようにオペレータをガイドするか、又はオペレータの入力を識別するかのいずれかを行う。したがって、オペレータは、リスト１５６の値を入力し得るか、又はフィールド１５８に値を入力してもよく、次に、入力された値に関係する名前をドロップダウンメニュー１６８から選択する。図９Ａ～図９Ｃは、基準点間で構築された枠組み１５４を示す。図９Ａが示すように、入力された各基準マーク４１４は、図１５０及び１５２の両方で示され得る。選択された基準マーク４１４は、ディスプレイ１０８上で強調され、例えば、太い、又は別の色で表示される。特定の基準マークは、基準マークについての情報を取得、又は入力するため、あるいは例えば、基準マークの位置を移動するなどのいくつかの動作を行うために、選択される。

図９Ｂに示す実施形態では、オペレータにより入力又は選択されたばかりの基準マーク４１４は、リスト１５６からの選択により識別される。図示の例では、オペレータは示された基準マーク４１４を選択した後、メニュー１６８から「眼窩下孔」などのメニュー選択を行う。オプションのフィールド１５８は、強調された基準マーク４１４を識別する。モデルに基づく、又は標準的な周知の解剖学的関係に基づく計算を用いて、例えば基準マーク４１４を識別し得る。

図９Ｃは、オペレータが、システムによって不正確又は疑わしいと検出される基準マーク４１４命令を入力する例を示す。エラープロンプト又はエラーメッセージ１６０が表示され、オペレータ入力が誤りであると思われることが示される。システムは、例えば、特定のランドマーク又は解剖学的特徴の推定位置を、モデルに基づき、又は学習したデータに基づき計算する。オペレータ入力が不正確と思われる場合、メッセージ１６０が任意の代替位置４１６と共に表示される。オーバライド命令１６２は、システムから計算された情報に従い基準マークを再位置決めするための再位置決め命令１６４と共に表示される。再位置決めは、別のオペレータ入力を表示スクリーン又はキーボードから受け入れることにより、あるいはシステムにより計算された基準マーク位置を受け入れることにより、図９Ｃの例の代替位置４１６で行われ得る。

本開示の代替実施形態によると、オペレータは、彼らが入力した基準マークにラベル付ける必要がない。代わりに、ディスプレイは、オペレータに、表示された２Ｄ図のいずれで特定のランドマーク又は解剖学的特徴を示すよう促し、示される特徴に自動的にラベル付けする。このガイドされたシーケンスにおいて、オペレータは、特定のランドマークに対応する基準マークの位置を示すことにより、各システムプロンプトに応答する。

本開示の別の代替の実施形態によると、システムは、オペレータが基準マークを示すと、どのランドマーク又は解剖学的特徴が識別されるのかを判断し、オペレータは、彼らが入力した基準マークをラベル付けする必要がない。システムは、既に識別されている解剖学的特徴についての既知の情報を用いて、あるいは、再構築された３Ｄ画像自体の寸法を用いた計算によって、最も可能性の高い基準マークを計算する。

図９Ａ～図９Ｃの例に示すオペレータインタフェースを用いて、本開示の実施形態は、システムの人間オペレータのスキルと、３Ｄ頭部計測分析の処理におけるコンピュータの力を相乗的に統合する、実用的な３Ｄ頭部計測分析システムを提供する。これは、創造性、ヒューリスティックの使用、柔軟性、及び判断力という人間のスキルを利用し、またこれらをコンピュータの利点、例えば計算速度、正確かつ繰り返し可能な処理能力、報告及びデータアクセス及び保存能力、ならびに表示の柔軟性と組み合わせる。

図２のシーケンスに戻って参照すると、導出頭部計測パラメータは、十分なランドマークのセットが入力されると、計算ステップＳ１０８で計算される。図１０Ａ～図１０Ｅは、頭部計測データを計算及び分析するための処理シーケンスを示し、また多数の頭部計測パラメータが、組み合わせられたボリューム画像データ及び解剖学的特徴の情報から、オペレータが入力した命令に従って、かつ歯列要素のセグメンテーションに従ってどのように取得されるかを示す。本開示の一実施形態によると、図１０Ａ～図１０Ｅに示す特徴の一部分は、ディスプレイ１０８（図１）に表示される。

図１０Ａに示す例示的な導出頭部計測パラメータは、３Ｄ平面６０２（頭部計測分析ではｔ基準面と称される）であり、それは、図６を参照して前述した基準マーク５０４、５０６、５０８、及び５１０を有する第１の幾何学的プリミティブの集合の部分集合を用いることにより計算される。更なる導出頭部計測パラメータは、ｔ基準系と称される３Ｄ座標基準系６１２であり、前述の出版物においてＴｒｅｉｌによって記載される。ｔ基準系６１２のｚ軸は、３Ｄｔ基準面６０２に対して垂直であるように選択される。ｔ基準系６１２のｙ軸は、基準マーク５０８と５０４との間の枠組み接続線５２２と整列する。ｔ基準系６１２のｘ軸は平面６０２にあり、ｔ基準系のｚ軸及びｘ軸の両方と直交する。ｔ基準系の軸の方向は図１０Ａと、後続する図１０Ｂ、図１０Ｃ、図１０Ｄ、及び図１０Ｅに示される。ｔ基準系の原点は、基準マーク５０４と５０６を接続する枠組み接続線５２２の中間にある。

ｔ基準系６１２の確立により、ステップＳ１０６からの３Ｄ基準マークと、ステップＳ１０４からの３Ｄ歯データ（歯の３Ｄ位置リスト）は、ＣＢＣＴボリューム座標系からｔ基準系６１２に変換される。この変換により、導出頭部計測パラメータの後続の計算及び分析は、ｔ基準系６１２に関して実行され得る。

図１０Ｂを参照すると、３Ｄ上顎平面７０４及び３Ｄ下顎平面７０２は、ｔ基準系６１２の歯データの頭部計測パラメータから導出され得る。導出された上顎平面７０４は、上顎（上顎骨）からセグメント化された歯データに従って計算される。頭部測定及び分析の当業者によく知られる方法を用いて、導出された下顎平面７０２は、同様に、下顎（下顎骨）からセグメント化された歯データに従って計算される。

歯データからの３Ｄ平面の例示的な計算に関して、慣性テンソルは、顎の中の全ての歯のボクセルの３Ｄ位置ベクトルとコード値を使用して形成され（Ｔｒｅｉｌによる引用出版物に記載されるように）、次いで、固有ベクトルが慣性テンソルから計算される。これらの固有ベクトルは、ｔ基準系６１２における顎の方向を数学的に記載する。３Ｄ平面は、固有ベクトルのうちの２つを用いて、又は固有ベクトルの１つを面法線として用いて形成され得る。

図１０Ｃを参照すると、更なる導出パラメータが示される。各顎に対して、顎曲線は導出パラメータとして計算される。上顎曲線８１０は上顎に対して計算され、下顎曲線８１２は下顎に対して導出される。顎曲線は、それぞれの顎の各歯の質量中心と交差し、かつ対応する顎平面内に位置するように構築される。歯の質量中心は、次に、セグメント化された歯についての３Ｄ位置リストとコード値リストを用いて計算され得る。

歯の質量は更に、歯のコード値リストから計算される導出頭部計測パラメータである。図１０Ｃでは、例示的な歯の質量は、上顎の歯に対して、円８１４、又は他の種類の形状として表示される。本開示の一実施形態によると、形状の相対的な寸法、例えば円の半径などの１つ以上は、相対的な質量値、つまり顎の他の歯の質量に対する、特定の歯の質量値を示す。例えば、上顎の第一大臼歯は、隣接する歯の質量値よりも大きい質量値を有する。

本開示の一実施形態によると、各歯に対して、固有ベクトル系もまた計算される。慣性テンソルは、Ｔｒｅｉｌによる引用出版物に記載されるように、歯のボクセルの３Ｄ位置ベクトル及びコード値を使用して、最初に形成される。次に、固有ベクトルは、慣性テンソルからの導出頭部計測パラメータとして計算される。これらの固有ベクトルは、ｔ基準系における歯の方向を数学的に記載する。

図１０Ｄに示すように、別の導出パラメータである咬合平面の３Ｄ平面９０８は、２つの顎平面７０２及び７０４から計算される。咬合平面の３Ｄ平面９０８は、２つの顎平面７０２と７０４の間に位置する。平面９０８の法線は、平面７０２の法線と平面７０４の法線の平均である。

各歯に対して、一般的に、計算された最大の固有値に対応する固有ベクトルは、歯の中心軸を示す別の導出頭部計測パラメータである。図１０Ｅは、歯の例示的な２種類の中心軸、すなわち上顎切歯に対する中心軸１００６及び下顎切歯に対する中心軸１００４を示す。

歯の中心軸の計算された長さは、他の導出パラメータと共に、頭部計測分析及び治療計画における有用な頭部計測パラメータである。Ｔｒｅｉｌによる引用出版物で提案されているように、固有値を用いて軸の長さを設定する代わりに、本開示の実施形態は、異なるアプローチを用いた導出パラメータとして、実際の中心軸長さを計算するという点に着目されたい。中心軸と歯のボリュームの底部スライスとの第１の交点が最初に設置される。次に、中心軸と歯のボリュームの頂部スライスとの第２の交点が特定される。本開示の実施形態は、次に、２つの交点間の長さを計算する。

図１１は、グラフ１１０２を示し、それは上顎平面７０４及び下顎平面７０２に関して咬合平面９０８を分離し、顎曲線８１０及び８１２の相対位置及び曲率を示す拡大図を提供する。

図１２は、上歯中心軸１００６と下歯中心軸１００４との間の位置及び角度関係を示すグラフ１２０２を示す。

前述の説明と対応する図に示すように、多数の頭部計測パラメータがあり、それは、歯列要素のセグメンテーション、及びオペレータが入力した基準マークを含む、組み合わせたボリューム画像データから導出され得る。これらは、コンピュータ支援頭部計測分析ステップＳ１１０（図２）にて計算される。

ステップＳ１１０における１つの例示的な３Ｄ頭部計測分析手順は、特に有用であり得て、上顎骨（上顎）及び下顎骨（下顎）平面７０２及び７０４の相対平行度に関連する。上顎及び下顎平面７０２及び７０４は、それぞれ、前述のように、導出パラメータである。評価は、以下のシーケンスを用いて行われ得る。

上顎骨慣性系のｘ軸（すなわち、固有ベクトル）をｔ基準系のｘ－ｚ平面に投影し、ｔ基準系のｚ軸と投影との間の角度ＭＸ１＿ＲＦを計算する。

下顎骨慣性系のｘ軸（すなわち、固有ベクトル）をｔ基準系のｘ－ｚ平面に投影し、ｔ基準系のｚ軸と投影との間の角度ＭＤ１＿ＲＦを計算する。

ＭＸ１＿ＭＤ１＿ＲＦ＝ＭＸ１＿ＲＦ－ＭＤ１＿ＲＦは、ｔ基準系のｘ－ｚ平面における上顎及び下顎の平行度評価を提示する。

上顎骨慣性系のｙ軸（すなわち、固有ベクトル）をｔ基準系のｙ－ｚ平面に投影し、ｔ基準系のｙ軸と投影との間の角度ＭＸ２＿ＲＳを計算する。

下顎骨慣性系のｙ軸（すなわち、固有ベクトル）をｔ基準系のｙ－ｚ平面に投影し、ｔ基準系のｙ軸と投影との間の角度ＭＤ２＿ＲＳを計算する。

ＭＸ２＿ＭＤ２＿ＲＳ＝ＭＸ２＿ＲＳ－ＭＤ２＿ＲＳは、ｔ基準系のｙ－ｚ平面における上顎及び下顎の平行度評価を提示する。

ステップＳ１１０で実行される別の例示的な３Ｄ頭部計測分析手順は、上顎骨（上顎）切歯と下顎骨（下顎）切歯の間の角度の特性を、中心軸１００６及び１００４（図１０Ｅ、図１２）を用いて評価する。評価は、以下のシーケンスを用いて行われ得る。

上顎切歯中心軸１００６をｔ基準系のｘ－ｚ平面に投影し、ｔ基準系のｚ軸と投影との間の角度ＭＸ１＿ＡＦを計算する。

下顎切歯中心軸１００４をｔ基準系のｘ－ｚ平面に投影し、ｔ基準系のｚ軸と投影との間の角度ＭＤ１＿ＡＦを計算する。

ＭＸ１＿ＭＤ１＿ＡＦ＝ＭＸ１＿ＡＦ－ＭＤ１＿ＡＦは、ｔ基準系のｘ－ｚ平面における、上顎切歯及び下顎切歯の角度の特性評価を提示する。

上顎切歯中心軸１００６をｔ基準系のｙ－ｚ平面に投影し、ｔ基準系のｙ軸と投影との間の角度ＭＸ２＿ＡＳを計算する。

下顎切歯中心軸１００４をｔ基準系のｙ－ｚ平面に投影し、ｔ基準系のｙ軸と投影との間の角度ＭＤ２＿ＡＳを計算する。

ＭＸ２＿ＭＤ２＿ＡＳ＝ＭＸ２＿ＡＳ－ＭＤ２＿ＡＳは、ｔ基準系のｙ－ｚ平面における上顎切歯と下顎切歯の角度の特性評価を提示する。

図１３は、上顎切歯に対する局所ｘ－ｙ－ｚ座標系１３０２、及び下顎切歯に対する局所ｘ－ｙ－ｚ座標系１３０４を示すグラフ１３００を示す。ｘ－ｙ－ｚ座標系の局所軸は、その特定の歯に関連付けられた固有ベクトルと整列する。ｘ軸は示されないが、右手系の法則を満たす。

図１３において、系１３０２の原点は軸１００６に沿う任意の場所に選択され得る。系１３０２の例示的な原点は、軸１００６に関連付けられた歯の質量中心である。同様に、系１３０４の原点は、軸１００４に沿う任意の場所に選択され得る。系１３０４に対する例示的な原点は、軸１００４に関連付けられた歯の質量中心である。

ステップＳ１１０（図２）で実行された分析に基づいて、調整又は治療計画は、計画ステップＳ１１２にて整えられる。例示的な治療計画は、上顎切歯を、３Ｄ点、例えば局所座標系の原点で、及び任意の３Ｄ軸、例えば局所ｘ－ｙ－ｚ系のｘ軸の周りで、反時計回りに回転させることである。図１４のグラフは、軸位置１４０８への回転を示す。

図２の治療ステップＳ１１４では、治療は計画に基づいて、例えば上顎切歯の回転に基づいて実行される。治療計画は、視覚化ステップＳ１１６で視覚的にテスト及び検証可能であり、その後、実際の治療が行われる。

図２に戻って参照すると、線１２０は、ステップＳ１１４からステップＳ１０２へ示される。これは、シーケンス２００のワークフローにフィードバックループがあることを示す。患者が治療を受けた後、治療の即時評価、あるいはスケジュールされた評価が、関連データをインプットとしてシステムに入力することで行われ得る。この目的のための例示的な関連データには、光学、Ｘ線写真、ＭＲＩ、若しくは超音波イメージングからの結果、及び／又は意味のある関連測定値若しくは結果が含まれ得る。

オプションの歯の除外ステップＳ１２４は同様に、図２のシーケンス２００に示される。例えば、患者が１本以上の歯を除去している場合、除去された歯を補完する歯が除外され得る。このステップに関して、オペレータは、存在する場合には１本以上の歯を、顎平面平行度についてのＴｒｅｉｌの理論に基づき、残りの処理ステップから除外するように指定する。図１５のグラフは、システムが仮想又はデジタルファントム９１２を使用して、歯の除外をどのように学習するかを示す。デジタルファントム９１２は、計算及び表示に使用される仮想モデルであり、ランドマークのセット、上顎のデジタルモデルにおける上歯のセット、及び下顎のデジタルモデルにおける下歯のセットを用いて構築される。デジタルファントム９１２は、３Ｄ又はボリューム画像データモデルであり、患者の解剖学的構造から取得され、かつ提供されるランドマーク及び他の解剖学的情報を用いて生成されたものであり、また参照用に保存され得るか、あるいは必要に応じて使用のために生成されてもよい。様々な種類のデジタルファントムの使用は、デジタルＸ線写真技術分野の当業者にはよく知られている。ランドマーク、例えばデジタルファントム９１２の基準マーク５０４、５０６、５０８、及び５１０は、ＣＢＣＴボリューム２０２（図３）から識別される実際の基準マークに対応する。これらのランドマークを用いて、ｔ基準系６１２（図１０Ａ～図１０Ｅ）を計算する。

オペレータは、１本以上の歯を、歯をディスプレイから選択することにより、又はディスプレイ上で除外された歯を識別する情報を入力することにより除外し得る。

図１５の表示では、上歯及び下歯、例えばデジタルファントム９１２のデジタル歯２２０２及び２２０４は、デジタルで生成される。デジタル歯の例示的な形状は、示すように円筒形である。デジタル歯についての例示的なボクセル値は、この例では２５５である。他の形状及び値が、ファントム９１２表示及び処理に対して使用できることが、理解され得る。

図１６Ａは、デジタルファントム９１２のデジタル歯２２０２及び２２０４を示す。デジタル上顎及びデジタル下顎において対応するデジタル歯は、同じ方法で生成され、同じサイズ及び同じコード値を有する。

デジタル上顎及びデジタル下顎の平行度を評価するために、各デジタル顎に対する慣性テンソルは、デジタル顎における全てのデジタル歯のボクセルの３Ｄ位置ベクトル及びコード値を用いることによって形成される（以前に引用したＴｒｅｉｌの出版物を参照）。次に、固有ベクトルは慣性テンソルから計算される。これらの固有ベクトルは、慣性系として、ｔ基準系６１２（図１０Ａ）において顎の方向を数学的に説明する。前述のように、固有ベクトルは慣性テンソルデータから計算され、導出頭部計測パラメータの一種である。

図１６Ｂに示すように、デジタル上顎慣性系２２０６及びデジタル下顎慣性系２２０８の計算軸は、予期した通りに、生成されたデジタルファントム９１２に対して平行であり、これは上顎及び下顎の歯が同じ方法で作成されるためである。図１７Ａは、この平行度を、上顎に対する線２２１０及び下顎に対する線２２１２に沿う矢状面図で示し、図１７Ｂは、平行度を、上顎に対する線２２１４及び下顎に対する線２２１６における正貌（冠状面）図で示す。

図１８Ａ及び図１８Ｂを参照すると、デジタル歯２２０４が失われている場合が示される。デジタル上顎慣性系２２０６及びデジタル下顎慣性系２２０８の計算軸は、もはや平行ではない。対応する図１９Ａ及び図１９Ｂでは、この位置ずれもまた、上顎に対する線２２１０及び下顎に対する線２２１２に沿った矢状面図において、上顎に対する線２２１４及び下顎に対する線２２１６に沿った正貌図において、調査され得る。本開示の一実施形態によると、１本以上の欠け歯による、上顎及び下顎平面（慣性系）のこの種の位置ずれは、図２０Ａ及び図２０Ｂに示すように、それぞれの欠け歯の対となる歯を除外することにより修正され得る。歯２２０４の対となる歯は、歯２３０４、２３０２、及び２２０２である。歯２３０４は、歯２２０４に関して上顎の対となる歯である。歯２２０２及び２３０２は、歯２３０４及び２２０４の反対側にある、対となる歯である。欠け歯２２０４の対となる歯を除外した後、上顎に対する慣性系２２０６、及び下顎に対する慣性系２２０８の計算軸は、平行に戻る。

図２１Ａ及び図２１Ｂは、ＣＢＣＴボリュームからセグメント化された歯を示し、これは、対となる歯が欠け歯に対して除外されている場合である。セグメンテーション結果は、画像２４０２に示される。上顎及び下顎に対する慣性系の計算軸は、グラフ２４０４に示すように平行である。

図２２Ａ及び図２２Ｂは、歯の除外ステップＳ１２４（図２）を用いて別の患者に適用される、対となる歯を除外する方法を示す。画像２５００に示すように、歯２５０２、２５０４、２５０６、及び２５０８は、完全に発達していない。これらの位置決め、サイズ、及び方向は、慣性系計算の観点から、上顎及び下顎の物理的特性を著しく歪める。図２２Ｂのグラフ２５１０は、上顎慣性系２５１２及び下顎慣性系２５１４が著しく位置ずれしている（平行でない）状況を示す。

図２３Ａ及び図２３Ｂは、画像から特定の歯を除外した結果を示す。画像２６００は、図２２Ａの画像２５００から歯２５０２、２５０４、２５０６、及び２５０８を除外した結果を示す。これらの歯の妨害がないと、画像２６００に示す歯の、上顎の慣性系２６１２及び下顎の慣性系２６１４の軸は、グラフ２６１０に示すように平行である。

生体測定計算
解剖学的基準点に関して入力されたランドマークデータと、歯、インプラント、及び顎などの歯列要素、並びに関係する支持構造のセグメンテーションと、前述のように取得した計算されたパラメータとを考慮すると、詳細な生体測定計算が実行され得て、その結果を使用して、治療計画の設定、及び進行中の治療の進行状態のモニタリングを支援し得る。図８に戻って参照すると、後続して説明される生体測定計算は、記録した基準マークから生成されるパラメータを分析して表示するためのステップＳ２５０についての、更なる詳細を提示する。

本発明の一実施形態による、歯の入力されたランドマーク、及び計算された慣性系は、元のＣＢＣＴ画像ボクセル空間から代わりの基準系に変換され、これは座標（ｘ_ｄ、ｙ_ｄ、ｚ_ｄ）を有する直接直交ランドマーク（ＤＯＬ）基準系と称される。図２４は、ＤＯＬ基準系の多数のランドマーク及び座標軸又はベクトルを示す。ランドマークＲＩＯ及びＬＩＯは眼窩下孔を示し、ランドマークＲＨＭ及びＬＨＭは槌骨を示す。（ｘ_ｄ、ｙ_ｄ、ｚ_ｄ）の原点ｏ_ｄは、線接続ランドマークＲＩＯ及びＬＩＯの中間に選択される。ベクトルｘ_ｄの方向は、ランドマークＲＩＯからＬＩＯに規定される。ＹＺ平面は、原点ｏ_ｄでベクトルｘ_ｄと直交する。ＹＺ平面と、線接続ＲＨＭ及びＬＨＭとの交点ｏ’_ｄが存在する。ベクトルｙ_ｄの方向は、ｏ’_ｄからｏ_ｄである。ベクトルｚ_ｄはｘ_ｄとｙ_ｄの外積である。

この変換を用いて、識別されたランドマークは、図２５に示す座標空間に再マッピングされ得る。図２６は、側面図からの、この再マッピングを用いた変換慣性系の例を示す。

例として、また限定ではないが、以下のリストは、多数の個々のデータのパラメータを識別し、それは変換されたランドマーク、歯列セグメンテーション、及び慣性系データを用いる更なる分析のために計算及び使用され得る。

第１のグルーピングのデータパラメータは、変換された空間内のランドマークを用いて計算され得て、前後の値を提示する。
１．前後、歯槽、ＧＩＭ－Ｇｉｍ：上顎切歯と下顎切歯の慣性の平均中心の間のｙ位置の差。
２．前後、歯槽、ＧＭ－Ｇｍ：上歯及び下歯の慣性の平均中心の間の差。
３．前後、歯槽、ＴｑＩＭ：上顎切歯の平均トルク。
４．前後、歯槽、Ｔｑｉｍ：下顎切歯の平均トルク。
５．前後、歯槽、（ＧＩＭ＋Ｇｉｍ）／２：ＧＩＭとＧｉｍの平均のｙ位置。
６．前後、基底、ＭＮＰ－ＭＭ：平均鼻口蓋と平均オトガイ孔との間のｙ位置の差。
７．前後、基底、ＭＦＭ－ＭＭ：平均下顎孔と平均オトガイ孔との間の実際の距離。
８．前後、構造、ＭＭｙ：平均オトガイ孔のｙ位置。
９．前後、構造、ＭＨＭ－ＭＭ：平均槌骨と平均オトガイ孔との間の実際の距離。
第２のグルーピングは、垂直の値を提示する。
１０．垂直、歯槽、Ｇｄｚ：全ての歯の慣性中心のｚ位置。
１１．垂直、歯槽、ＭｘＩＩ－ＭｄＩＩ：上顎歯列弓と下顎歯列弓との第２の軸の角度の間の差。
１２．垂直、基底、＜ＭＨＭ－ＭＩＯ，ＭＦＭ－ＭＭ＞：ベクトルＭＨＭ－ＭＩＯとＭＦＭ－ＭＭとの間の角度差。
１３．垂直、構造、ＭＭｚ：平均オトガイ孔のｚ位置。
１４．垂直、構造、１３：ベクトルＭＨＭ－ＭＩＯとＭＨＭ－ＭＭとの間の角度差。
横方向の値もまた、提供される。
１５．横方向、歯槽、ｄＭ－ｄｍ：上顎右／左の臼歯距離と下顎右／左の臼歯距離との差。
１６．横方向、歯槽、ＴｑＭ－Ｔｑｍ：上顎の第１及び第２の臼歯のトルクと、下顎の第１及び第２の臼歯のトルクとの差。
１７．横方向、基底、（ＲＧＰ－ＬＧＰ）／（ＲＦＭ－ＬＦＭ）：右／左の大口蓋距離と下顎孔距離との比率。
１８．横方向、構造、（ＲＩＯ－ＬＩＯ）／（ＲＭ－ＬＭ）：右／左の眼窩下孔とオトガイ孔の距離との比率。
他の計算又は「推定」値は、次のように提示される。
１９．推定、隠れ(hidden)、ＧＩＭ：平均の上顎切歯のｙ位置。
２０．推定、隠れ、Ｇｉｍ：平均の下顎切歯のｙ位置。
２１．推定、隠れ、（ＴｑＩＭ＋Ｔｑｉｍ）／２：上顎切歯の平均トルクと下顎切歯の平均トルクとの平均値。
２２．推定、隠れ、ＴｑＩＭ－Ｔｑｉｍ：上顎切歯の平均トルクと下顎切歯の平均トルクの差。
２３．推定、隠れ、ＭＮＰｙ：平均の鼻口蓋のｙ位置。
２４．推定、隠れ、ＧＩＭ－ＭＮＰ（ｙ）：平均の上顎切歯のｙ位置と、平均の鼻口蓋のｙ位置との差。
２５．推定、隠れ、Ｇｉｍ－ＭＭ（ｙ）：平均のオトガイ孔のｙ位置。
２６．推定、隠れ、Ｇｄｚ／（ＭＭｚ－Ｇｄｚ）：Ｇｄｚの値とＭＭｚ－Ｇｄｚの値の比率。

このリストは例示的なものであり、本開示の範囲内のいくつかの他の方法において、拡大、編集、又は変更され得るという点に着目すべきである。

上記の例示的なリストでは、前後カテゴリには９つのパラメータが、垂直カテゴリには５つのパラメータが、そして横方向のカテゴリには４つのパラメータがある。上記カテゴリの各々は、次に、３つの種類、つまり歯槽用、基底用、及び構造用を有する。加えて、８つの推定パラメータがあり、それは特定の空間位置又は関係を示さない場合があるが、後続の計算で用いられる。これらのパラメータは更に、正常又は異常としてラベル付けされ得る。

正常パラメータは、前後の咬合不調和と正の関係を有し、すなわち、これらの値の観点では、
ＩＩＩ級＜Ｉ級＜ＩＩ級であり、
ここで、Ｉ級の値は、上歯、下歯、及び顎の間の正常な関係、又はバランスの取れた咬合を示し、ＩＩ級の値は、下顎の第一大臼歯が上顎の第一大臼歯に対して後方にあることを示し、ＩＩＩ級の値は、下顎の第一大臼歯が上顎の第一大臼歯に対して前方にあることを示す。

異常パラメータは、前後の咬合不調和と負の関係を有し、すなわち、これらの咬合関係の値の観点では、
ＩＩ級＜Ｉ級＜ＩＩＩ級である。

本開示の実施形態は、分析エンジンを使用して可能性のある条件のセットを計算でき、解釈のため、また治療計画へのガイドとして使用され得る。図２７～図３８は、分析エンジンの動作及び構成の様々な側面と、分析エンジンによって生成されるテキスト、表、及びグラフィックの結果を示す。コンピュータ、ワークステーション、又はホストプロセッサは、必須の作業及び機能を達成する、予めプログラムされた命令のセットに従い、分析エンジンとして構成され得る、という点に着目すべきである。

本開示の一実施形態によると、分析エンジンは、図２７に示すように、３層ネットワーク２７００としてモデル化され得る。このモデルでは、行及び列ノード入力が、行及び列入力信号に基づくバイナリ出力を提供する、１セットの比較器２７０２に向けられると考えられ得る。１つの出力セル２７０４は、図示のように、可能な入力条件の各セットに対してアクティブ化される。図示の例では、入力層１の２７１０には、以前に列挙された２６個のパラメータのうちの１つが供給され、入力層２の２７２０には２６個のパラメータのうちの別の１つが供給される。出力層２７３０は、２つの入力が特定の基準を満たす場合、つまり、それらの値が特定の範囲内にある場合に、それぞれのセルが１つの可能性のある分析を示す９つのセルを含む。

本開示の一実施形態によると、分析エンジンは１３個のネットワークを有する。これらは、図２７に示すものに類似の独立ネットワークと、図２８に示す結合ネットワーク２８００及び２８１０を含む。

図２９に示すアルゴリズムは、独立した分析ネットワーク、例えば、図２７の例に示すようなネットワークの動作を示す。ここで、値ｘ及びｙは入力パラメータ値であり、ｍはネットワーク指数を表し、Ｄ（ｉ，ｊ）は出力セルである。列の値に対する「評価ベクトルｃ_ｍ」と、行の値に対する「評価ベクトルｒ_ｍ」のステップは、チェックを行い、入力値がどの評価基準を満たすのかを判断する。例えば、以下の式では、－∞＜ｘ_ｍ≦μ_ｘｍの場合、ｃ_ｍ＝「正、誤、誤」となる。

図２８の連結ネットワークは、２つの他のネットワークからの結果を組み合わせ、図３０のアルゴリズムで説明しているように操作することができる。再び、値ｘとｙは入力値であり、ｍはネットワーク指数を示し、Ｄ（ｉ，ｊ）は出力セルである。列の値に対する「評価ベクトルｃ_ｋ」と、行の値に対する「評価ベクトルｒ_ｋ」のステップでは、チェックを行って、入力値がどの評価基準を満たすのかを判断する。

より広い態様では、ネットワークの全体の構成は、図２７を参照して記載した独立ネットワークモデル、又は図２８を参照して記載した結合ネットワークモデルを用いており、分析を調査、比較して、様々な測定基準を組み合わせて、開業医に報告され、治療計画で使用され得る有用な結果を提供することを可能にする。

図３１Ａは、特定の患者に対して、主に歯の不正咬合に関する数値及びこれらの解釈としての例示的パラメータを、以前に提示した２６個のパラメータのリストに基づいて列挙する。図３１Ｂ、図３１Ｃ、及び図３１Ｄは、特定の患者について、顎顔面非対称性に関する数値及びこれらの解釈としての例示的パラメータを、本出願の例示的な実施形態で提示される合計６３個のパラメータのリストに基づいて列挙する。図３２Ａは、咬合分析及び歯列弓角度の特性を伴う特定の例についての例示的な表形式の結果３２００を示す。図３２Ａの例では、列はアンダジェット、正常な切歯関係、又はオーバジェット状態を示す。行は、咬合の級及び歯列弓角度の状態を示す。図３２Ａが示すように、強調を用いて、異常状態又は特定の対象の他の状態を示す情報の表示を目立たせ得る。図３２Ａの例における特定の患者に関して、分析は結果として、ＩＩＩ級の咬合特性を有するアンダジェット状態を示す。この結果を使用して、重症度及び開業医の判断に応じて、治療計画が進行され得る。

図３２Ｂは、以前に提示したリストからのパラメータ３及び４を使用した、上顎及び下顎切歯のトルク分析による、別の例の例示的な表形式の結果３２００を示す。

図３２Ｃは、先にパラメータ（５）及び（２１）として提示された、計算されたパラメータを使用した、上下顎後退又は上下顎前突の評価による、別の例の例示的な表形式の結果３２００を示す。

図３２Ｄは、特定の患者の頭部計測分析に関する結果の、例示的な概要のリストを示す。示したリストは、前に列挙したパラメータ１～２６に対する分析表示を参照する。図３２Ｄの特定の例では、本明細書に記載するように導出された生体測定パラメータ及び歯列情報を用いた、パラメータ比較についての１３個の結果を示す。更なる結果、又はより少ない結果が実際に提供される場合がある。図３２Ｅは、後に示すように（図３５）、セル３２９４を備える表３２９２を有する表形式リストで報告された状態の１つについての詳細なリストを示す。

生体測定計算による結果情報は、様々な異なる形式で開業医に提供され得る。図３１Ａ～図３２Ｅに示したような表形式の情報は、ファイル形式で、例えば、表形式のスプレッドシート構成における表示及び更なる計算に適合するコンマ区切り値（ＣＳＶ）形式で提供され得てよく、又は、テキストメッセージを提供することなどにより、他の形式で示されてもよい。図２６に示したようなグラフィック表示は、代替的に、出力として、特定の結果を強調して提供され得て、これは、例えば、測定され、計算されたパラメータが異常な生体測定関係、例えばオーバジェット、アンダジェット、その他の状態を示す特徴の表示を、強めるか、又は色によって目立たせることで強調される。

計算した生体計測パラメータは、関連するパラメータが組み合わせられて処理される分析シーケンスで使用され、患者母集団から集めた統計情報と比較され得る結果をもたらすことができる。次に、この比較を用いて、様々な特徴間の異常な関係を示し得る。この関係情報は、特定の患者の場合に、様々なパラメータが互いにどのように影響を及ぼすかを示すのに役立ち得て、治療計画をガイドするために使用される結果情報を提供し得る。

図１に戻って参照すると、メモリ１３２を使用して、患者の母集団から集めた頭部測定情報の統計データベースを保存し得る。歯及び関連する支持構造についての寸法情報を提供する様々な項目の生体データと、このデータに基づく噛み合わせ、咬合、及び頭部と口の部位の相互関係に関する追加情報は、患者集団から保存され、分析され得る。分析結果自体を保存することができ、所定の値のデータベースを提供し、それは個々の患者の治療について相当量の有用な情報を得ることができる。本発明の一実施形態によると、図３１Ａ及び図３１Ｂに列挙されるパラメータデータは、各患者に対して計算され、保存されて、数百人の患者、又は少なくとも統計学的に有意な患者群のために保存され得る。保存された情報は、正常又は異常と考えられる範囲、また修正の必要性を判断するのに有用な情報を含む。次に、個々の患者の場合、患者からの生体測定データと、データベースから計算された保存されている値との比較は、効果的な治療計画の指示を提供するのに役立ち得る。

歯列矯正及び関連技術分野の当業者には周知のように、様々な患者について測定され計算された様々な生体計測パラメータの関係は複雑となる可能性があるため、複数の変数を計算し、比較して、修正処置の必要性を適切に評価する必要がある。図２７及び図２８について簡潔な形式で説明した分析エンジンは、異なる対のパラメータを比較して、一連のバイナリ出力値を提供する。しかし実際には、より複雑な処理が、患者母集団に見られる様々な状態及び値の範囲を考慮に入れて実施され得る。

特定の測定された、又は計算された生体計測パラメータ及び結果を強調することで、患者のための治療計画の開発をガイドし得る有用なデータが提供される。

図３３は、結果３２００のシステム表示を、分析結果に基づく推奨メッセージ１７０とともに、また推奨に関連する患者の解剖学的構造の特徴を強調して示す。図３４は、分析結果３２００のグラフィック表示を有するシステム表示１０８を示す。注釈付きの３Ｄ（例えば、３０８ａ～３０８ｄ）は、推奨メッセージ１７０及びコントロール１６６と共に、異なる角度で配置されて示される。

本開示による特定の例示的な方法及び／又は装置の実施形態は、非対称の顔面／歯の解剖学的構造の評価に役立つように使用され得る客観的な測定基準及び表示データの必要性に対処し得る。有利には、例示的な方法及び／又は装置の実施形態は、開業医による評価に適した複数の形式で表示される測定及び分析結果を提示する。

図３５は、本開示の一実施形態による顎顔面の非対称性評価のための例示的なテキストレポートを示す。レポートには、システムから利用可能な１セットの評価表（Ｔ１～Ｔ１９）が列挙され、セルエントリ（行と列のインデックス付きＣ、Ｃ（行、列）で示される）が含まれており、得られたパラメータ、例えば図３１ＢのパラメータＰ１～Ｐ１５の間の関係に関連する計算に基づいて編成された顎顔面／歯の構造的非対称性評価コメントを提供する。例示的な評価表３２９２は、図３２Ｅに示され、４つの行と４つの列を有する。

一実施形態では、各例示的な評価表（例えば、１９個の評価表）について、一度に１つのセル３２９４のみがアクティブ化され得て、アクティブ化されたセルのコンテンツは、赤色のフォントで表示されるなどによって強調される。例示的な表３２９２では、アクティブ化されたセルは、Ｃ（２，２）（３２９４）であり、コンテンツ「０」は、切歯及び臼歯の上下顎偏位の特性に関して非対称性が見出されないことを示す。

例示的な評価表を迅速に参照するために、本開示のシステムは、チェックリストタイプの簡潔な概要ページ（例えば、図３５）を生成し、それは表番号（Ｔｎ）、パラメータ番号（Ｐｋ、ｊ）、セルインデックス（Ｃｓ、ｔ）、及び評価表Ｔ１～Ｔ１９からの実際の評価コメントを提供する。このタイプのテキストレポートから得られる情報は、開業医にとって有用となり得て、特定の患者に対する治療計画の策定及び治療の進行状況の評価に役立ち得る、少なくともいくつかの客観的な測定基準を提供する。開業医にとって更に有益なことは、患者の全体的な状態の評価に向けられた累積的な総括評価であり得る。これは、特に、患者の非対称な顔面／歯の解剖学的構造又は関係を判断するために利用される多数の条件付き参照点とそれらの間の関係が、多数の図指向、及び３Ｄ指向の治療条件を必要とし、根本的な原因が可変である状況であり得る。

例示的な非対称判定表の実施形態では、１９個の評価表は、数百の基準点とそれらの間の数百の関係を含み得る。この例示的な非対称判定表の実施形態では、表は以下を含む。
Ｔｌ：非対称一致切歯、及び臼歯の上／下顎偏位。
Ｔ２：歯列弓回転。
Ｔ３：上／下顎歯列弓の右回転及び上顎又は下顎歯列弓の負担。
Ｔ４：上顎切歯横偏位との非対称一致切歯の上／下顎偏位、及び上／下顎切歯の横偏位における上顎又は下顎歯列弓の応答。
Ｔ５：前基底横偏位との非対称一致切歯の上／下顎偏位、及び上／下顎切歯の横偏位における上顎又は下顎歯列弓の前方偏位の応答。
Ｔ６：上顎臼歯横偏位との非対称一致切歯の上／下顎臼歯偏位、及び上顎又は下顎臼歯の横偏位の応答。
Ｔ７：下顎臼歯横偏位との非対称一致切歯の上／下顎臼歯偏位。
Ｔ８：基底骨の上／下顎偏位を非対称に合わせる。
Ｔ９：前方上顎骨偏位との非対称一致基底骨の上／下顎前方関係。
Ｔ１０：前方下顎偏位との非対称一致基底骨の上／下顎前方関係。
Ｔ１ｌ：前基底横偏位との非対称一致切歯の上／下顎偏位。
Ｔ１２：上顎骨歯列弓のローリングとの垂直方向非対称比較左／右の臼歯の高度差。
Ｔ１３：下顎骨歯列弓のローリングとの非対称比較左／右の臼歯の高度差。
Ｔ１４：垂直方向非対称比較基底骨の右／左の後方差（上顎骨と下顎骨）。
Ｔ１５：オトガイ点レベルでの垂直方向非対称比較左／右の差（上顎骨顔面領域と全体的な顔面の測定）。
Ｔ１６：下顎との前後非対称比較右／左の上／下顎臼歯の前後差。
Ｔ１７：下顎との前後非対称比較右／左の上／下顎臼歯の前後関係差。
Ｔ１８：下顎との前後非対称比較左／右の上顎基底側面ランドマークの前後差。
Ｔ１９：右／左の全体の半側顔面と前後非対称一致下顎骨水平縁枝。

本出願による、そのような複雑な非対称の顔面／歯の解剖学的構造又は関係の判定において、患者の全体的な状態の評価を対象とした任意の累積総括的評価が用いられるのが好ましい。いくつかの実施形態では、例示的な累積総括又は総合的な診断コメントには、非対称の前後方向（ＡＰコメント又はＳＩ）、非対称の垂直方向（ＶＴコメント又はＳ２）、及び非対称の横方向（ＴＲＡＮＳコメント又はＳ３）を含み得る。更に、最高レベルの評価スコア（複数可）は、Ｓ１、Ｓ２、及びＳ３の１つ以上、又は組み合わせを用いることで使用され、非対称グローバルスコア（非対称グローバル判定）を決定し得る。例えば、例示的な非対称グローバルスコアは、概要（例えば、全体的なＩ、ＩＩ、ＩＩＩ級）であり得て、いくつかの限られたカテゴリ（例えば、正常、限定的な評価、提案される詳細な評価）に分類され、又は支配的な非対称状態（例えば、ＳＩ、Ｓ２、Ｓ３）によって表され／特徴付けられ得る。

図３５に示すように、例示的なテキストレポートはまた、Ｓ１前後方向「合成」非対称コメント、Ｓ２垂直方向合成非対称コメント、及びＳ３横方向合成非対称コメントを提示する。

「合成」という用語は、この出願では各方向における１対の表を形成することから導出される。特定の例示的な実施形態では、「合成」という用語は、各評価タイプ（例えば、頭蓋骨の実質的な（例えば＞５０％）部分に関与するか、又はそれを表すＡＰ、Ｖ、Ｔｒａｎｓ）からの複数の表の組み合わせ、又は各方向における１対の表から決定され得る。

例えば、ＳＩ合成コメントは、表１７と表１９から導出される。導出では、まず表１７と表１９の各セルにスコアを割り当てる。例示的なスコアの割り当てを以下に説明する。

表１７の場合、Ｃ（１，３）＝－２；Ｃ（１，２）＝Ｃ（２，３）＝－１；Ｃ（２，１）＝Ｃ（３，２）＝１；Ｃ（３，ｌ）＝２、他のセルには値０が割り当てられる。

表１９の場合、Ｃ（１，１）＝－２；Ｃ（１，２）＝Ｃ（２，１）＝－１；Ｃ（２，３）＝Ｃ（３，２）＝１；Ｃ（３，３）＝２、他のセルには値０が割り当てられる。

ＳＩ合成コメントの導出は、表１７及び表１９からのスコアを加算することによる組み合わせスコアを評価する。

例えば、表１７のＣ（１，３）がアクティブ化され、表１９のＣ（１，１）がアクティブ化される場合、組み合わせられたスコアは、表１７のＣ（１，３）と表１９のＣ（ｌ，ｌ）のスコアの合計となる。表１７のＣ（ｌ，３）には値－２が割り当てられ、表１９のＣ（ｌ，ｌ）には値－２が割り当てられ、したがって組み合わせられたスコアは－４である。ＳＩに対して考えられる組み合わせスコア値が、－４、－３、－２、－１、０、１、２、３、及び４であることは明らかである。

例示的なＳＩ合成コメントは、以下に要約される組み合わせスコア値に基づき得る。

組み合わせスコア＝－４又は－３の場合、ＳＩ合成コメント＝強い左前後過剰。

組み合わせスコア＝－２の場合、ＳＩ合成コメント＝左前後過剰傾向。

組み合わせスコア＝２の場合、ＳＩ合成コメント＝右前後過剰傾向。

組み合わせスコア＝４又３の場合、ＳＩ合成コメント＝強い右前後過剰。

組み合わせスコア＝０の場合、コメントなし。

同様の結合コメント導出は、垂直方向及び横方向に適用される。

図３５に戻って参照すると、例示的なテキストレポートは、Ｓ１＝強い右前後過剰、Ｓ２＝なし、及びＳ３＝左上顎偏位傾向を表示する。

非常にまれなケースでは、合成コメントが３つの方向すべてに表示され、又はコメントが合成コメントのいくつかの種類の混合を提示する場合があり、これが更に広範囲の診断及び／又は治療を促す場合がある。

更に、本出願による選択された例示的な方法及び／又は装置の実施形態は、患者の顎顔面／歯の構造の非対称特性の迅速な視覚的評価を提供し得る。

図３６は、正貌図に対する患者の顎顔面／歯の構造的特徴を示すプロット又はグラフであり、オペレータによって選択されたランドマーク、基準マーク４１４を使用してプロットされている（図５を参照）。このタイプの表示されたプロットは、この例示的な患者について客観的な方法で非対称性 (左対右) を明確に示す。

同様に、図３７は矢状面図のプロット又はグラフであり、非対称性の別の客観的指標として、患者の顔面の左側と右側がどの程度密接に重なり合っているかを示す参照マーク４１４を有する。

図３８は、患者の咬合の顕著な不適切な位置合わせの、上顎平面７０４及び下顎平面７０２の矢状面図における迅速な視覚的評価を提供するプロット又はグラフである。顎平面７０４は、導出された上顎マーク８１４に基づいて計算され、下顎平面７０２は、導出された下顎マーク８１４に基づいて計算される。導出されたマーク８１４は、図４に示すセグメント化された歯３０４に基づいて計算され、歯の位置を示す。図３８に示す例は、長顔面高(hyperdivergent)パターンを有する患者に対する例示的な視覚的キューを示す。

本開示の実施形態は、ＣＢＣＴ、光学走査、又はその両方からの歯及び関連する解剖学的構造の相対位置の測定値を、顎顔面／歯科生体測定用の分析プロセッサ又はエンジンへの入力として使用する。生体測定分析プロセッサは、人工知能（Ａｌ）アルゴリズムと関連する機械学習アプローチを使用して、患者の評価と継続的な治療に役立ち得る診断用の歯列矯正情報を生成する。生成されたＡｌ出力データと生体測定分析プロセッサからの分析を使用して、Ａｌ逆演算は、定量的なデータを生成して表示し、修正的歯列矯正をサポートする。

本開示の一実施形態によると、記載された方法は、歯列矯正治療前に個々の患者の歯の位置に基づいて最適な歯列弓形状を画定するための自動化された解決策を提供する。

ガイダンスはまた、１つ以上のアライナ、ブレース、ポジショナ、リテーナなどを有する設計、使用、配置構成及び組み合わせを含む、歯科器具の使用のために提供され得る。歯列矯正器具の配備をサポートするために、本開示の実施形態は、最適な歯列弓形状の達成に向けた多段階プロセスのガイダンスを提供する。個々の患者に対して、この方法は、複数の推奨された動きベクトルを有するセットを計算し、それを用いて歯の再位置決めを指示し得る。代替実施形態によると、適切な歯科器具の１つ以上は、可能であれば、全体又は一部を、３Ｄプリンタを使用して製造され得て、あるいは、適切な器具は、標準的なブラケットとブレースの配置を使用して組み立てられ得る。

図３９のフロー図は、論理処理メカニズムとデータを示し、それを用いて、評価とガイダンスを提供し、歯列矯正器具をサポートし得る。ＣＢＣＴ、光学走査、又は他のソース、及び母集団データから取得された生体測定データ３９００は、生体測定分析プロセッサ３９１０に入力される。これに応答して、人工知能（Ａ１）エンジンである生体測定分析プロセッサ３９１０は、前述のように計算を行い、１つ以上の歯／顎顔面の異常を特定する記述ステートメント３９２０を生成する。本開示の例示的な実施形態によると、１つ以上の歯／顎顔面の異常を説明する記述ステートメントは、図３１Ａ～図３２Ｄで以前に提示されたもののうちのいくつかを含み得る。

図３９のプロセスを続けると、ＡＩ逆プロセッサ３９３０は、論理エンジンを提供し、それは個々の患者の解剖学的構造に基づき、生成される推奨又は所望の歯列弓曲線データ３９０４を生成する。記述ステートメント３９２０及び所望の歯列弓曲線データ３９０４に基づき、次に、ＡＩ逆プロセッサ３９３０は、歯の再位置決めに必要な動きベクトルを含み得る対応する修正データ３９４０、及び歯列矯正におけるガイダンスのための関連データを生成する。

ＡＩ逆処理は、歯列弓形状の最適化から開始し得る。図４０に示すケース例は、角度αの歯列弓左回転の、典型的な患者の状態の画像を示す。非ゼロ角度は、歯列弓の形状が非対称であることを示す。歯列弓回転修正のために実行されるシーケンスは、この典型的なケースにおけるＡＩ逆プロセッサ３９３０の動作の一例を提供する。
シーケンスステップの概要を以下に示す。
１．Ａ１エンジン、図３９の生体測定分析プロセッサ３９１０は、ＣＢＣＴ再構築からの生体測定データを分析し、図４０に示される歯列弓左回転状態を示す記述ステートメントを生成する。
２．Ａｌ逆エンジン、Ａｌ逆プロセッサ３９３０は、記述ステートメントと、歯列弓特性に関する推奨又は所望する結果に基づいて、患者固有の一貫し、最適化された幾何学的プリミティブ及び関連パラメータを生成し、パラメータは、治療プロセスの現在の段階に対する定量的な歯の動き値を示す。

図４０の例について。
（ｉ）Ａ１エンジンは、集合｛ｔ_１，．．ｔ_Ｎ｝を表す歯ベクトルｔの関数ｆ（ｔ）である歯列弓回転を検出し、ここで、Ｎは歯列弓内の歯の数である。ｔの位置（例示的な２Ｄ空間内）は、歯ｔを再配置することにより、Ａｌエンジン逆演算によって修正され、体系的かつ自動化された方法で歯列弓回転を最小限に抑えることができ、
ｍｉｎｆ（ｔ）、
この式は、例示的な関数ｇ（ｔ）＝４次元多曲線(4^thorder polycurve)の影響を受け、次に、例示的な２Ｄ空間での優決定系(over-determined system)の解が導かれる、Ｘ^Ｔβ＝ｙ
ここで、Ｘ^Ｔは、すべての歯の、例示的な２Ｄ空間におけるすべての０からｎ次のｘ位置を含む行列を意味する。例示的な値は、ｎ＝４である。変数ｙは、すべての歯の、例示的な２Ｄ空間における１次ｙ位置を含むベクトル｛ｙ_１，．．ｙ_Ｎ｝を意味し、ここでも、変数Ｎは歯列弓に含まれる歯の数である。
ここで、βはベクトル｛β_０・・・β_ｎ｝で目的関数＾β＝ａｒｇ_βｍｉｎＳ（β）を意味する。
修正手段の概念は、３Ｄ空間にも適用可能である。
（ｉｉ）達成する目標を、ｍｉｎ（ｆ（ｔ）＝α）として、シーケンスは次のようになり得る。
（１）まず、テンソル行列Ｉ＝Ｉ_ｄｔｒａｃｅ（Ｃ）－Ｃを計算し、ここで、

ここで、２Ｄ又は３Ｄ計算の場合は、ｄ＝２又は３となり、それに相当して、
ｐ_ｋは、要素（例えば、歯のボクセル）の（ｘ，ｙ，ｚ）位置ベクトルを表す。

図４０の歯列弓回転では、ｐ_ｋは歯ｋの慣性中心である。ｋ＝｛１，２，３，．．Ｎ｝。ここでも、変数Ｎは、歯列弓に含まれる歯の数である。図４１は、３Ｄ斜視図で示し、歯列弓に沿った慣性中心ｐ_ｋ４１００の例示的な表現を示す。本開示の実施形態は、２Ｄ平面内に慣性中心を表示し、慣性中心位置決めに関して推奨された調整を示す。推奨された調整を生成する手順は、代替的に、３Ｄ空間での修正にまで拡大され得る。
（２）第２に、テンソルＩの固有ベクトルを計算し、歯列弓回転角度αを計算する。
（３）第３に、歯列弓曲線、例えばｇ（ｔ）＝４次多曲線を、歯の慣性中心ｐ_ｋを入力点として使用して計算する。

慣性中心ｐ_ｋの集合は、追加の入力点を用いて増強することも、又は、代わりに、外れ値の入力点を除去することによってサイズを縮小することもできることに留意されたい。例示的な追加の入力点は、符号を反転した元の慣性中心（ｘ方向）であり得て、例示的な外れ値点は、その座標が理想的な歯列弓形状からの著しい逸脱を示し得る。

問題を単純化するために、４次多曲線（多項式曲線）＾βは、（ｘ，ｙ）空間、つまり変数ｄ＝２で計算され得る。図４２は、慣性中心４１００を示し、それはｘ、ｙ空間（２Ｄ）に、１４本の歯を有する初期の未修正の区分的線形歯列弓曲線４２０２に沿ってプロットされる。いくつかの慣性中心４１００には、例示的な座標指定｛（ｘ_１，ｙ_１）、（ｘ_２，ｙ_２）、…（ｘ_１４，ｙ_１４）｝がラベル付けされる。

多曲線 (多項式曲線)＾βの計算は、最小化により取得され得る。

ここで、ｙ_ｉは｛ｙ_１，．．ｙ_Ｎ｝の要素であり、ｘ_ｉｊは行列Ｘ^Ｔの要素である。上記のＳ（β）式は、優決定線形系を意味し、それは、例えば、当業者が精通している、よく知られた擬似逆法を使用することによって解かれ得る。この計算に続いて、図４２に示す歯の慣性中心４１００は、直接マッピングされ得る。１つの直接マッピング方法では、各慣性中心ｐ_ｋ４１００のｘ_ｎ値が固定され、ｙ_ｎ値は調整されて、慣性中心を多項式曲線＾β上で垂直方向にシフトする。図４３に示すように、個々の歯の慣性中心ｐ_ｋ４１００は、僅かな量だけ垂直方向に移動され、多項式曲線に適合させる一方で、対応するｘ値を一定に保ち得る。

元の未修正の中心はまた、ｎ次多項式曲線の根の１つを適切に選択し、ｙ_ｎ値を固定入力として、そしてｘ_ｎ（根）を出力として保持することによって、多項式曲線＾β上で移動され得る。次に、テンソル行列Ｉは、移動した中心を使用して再計算され得る。テンソルの固有ベクトルを再計算し、歯列弓回転角α（図４０）を再計算し得る。

上述の処理は、角度αが所定の最小値又はゼロ（対称な歯列弓形状を示す）に達するまで繰り返され得る。

図４３は、所望の最適化された歯列弓曲線＾β４３００を示し、前述のように計算された、最適化前の元の歯列弓形状と比較するために重ねられる。

図４４に示すように、計算された最適化に基づいて、元の位置から望ましい位置への歯の推奨された動きが表示され、開業医に報告され得る。

図４４の報告されたデータでは、歯列弓の元の歯の慣性中心４１００が、例えば、特定の色又は他の適切な表示処理で強調表示されて示され得る。動きベクトルＶは、元の慣性中心４１００の位置から最適化された慣性中心４１１０までの所望の動きを示す。元の歯列弓回転はベクトル４１０６で表される。修正された歯列弓回転角度αは、ベクトル４１０８で表される。

図４５は、歯の変位ベクトルＶを上記の計算に基づいて示したグラフを示す。図４６は、ベクトル変位を、相互に直交する接線成分方向と法線成分方向に分解したグラフを示す。

図４０に示す例では、歯の変位ベクトルを示す修正データは、歯列矯正治療のガイドラインとして役立ち得る。例示的な、最適化された４次多項式曲線の切片及び係数パラメータは、次のようになり得る。

２３．１７４４１７２４８２７７８５５
－０．０００００００００００００００
－０．０３７１６４３４１０６７９７７
０．０００００００００００００００
－０．００００１８７５１０１５６８３

本開示の一実施形態によると、システムは、図４６に示されるタイプのデータを何らかの形式で開業医に提供し、患者のための歯列矯正治療計画をサポートする。歯列弓の各歯について、対応するベクトルＶは、歯の慣性中心位置に対する推奨された、又は所望の調整に基づいて計算される。

多段階の実施形態
本開示の代替実施形態は、歯の位置調整に関するロジックを拡大し、歯列矯正治療のための多段階シーケンスにより密接に対応する。この実施形態は、再位置決め計算及び報告プロセスの複数の反復を提供し、患者の進行をより厳密に追跡して、各段階で必要な調整を推奨する。

本開示のシステムは、時間Ｔ_０に、患者の歯列の構成要素（歯）の第１の位置データを、ＡＩエンジンを通じて、歯列に適用される少なくとも１つの３Ｄデジタルボリューム取得モダリティから抽出されたデジタルデータとともに受信する。３Ｄボリュームは、ＣＢＣＴスキャナ、光学スキャナ、又はレーザスキャナを使用して取得され得る。

自動的に、ＡＩエンジン逆演算を通じて、本開示のシステムは、患者の歯列の構成要素（歯）の第２の位置デジタルデータを、歯列構成要素の第１の位置デジタルデータに基づいて、高度に最適化された第２の位置デジタルデータとともに生成し、その結果、歯列矯正治療後の時間Ｔ_１において、結果として生じる歯列構成要素（歯）の歯列弓形状は、多くの審美的及び機能的要件に対して改善された適合となる。

図４７及び図４８は、本明細書に記載の反復歯列弓近似計算を使用して歯を段階的に移動させることによる一連の歯列弓改善を示す。図４７のグラフ表示は、ＡＩ逆演算を使用して、ＣＢＣＴスキャナ、光学スキャナ又はレーザスキャナを用いて取得された３Ｄボリュームからの歯列弓形状に対して実行される第１ステップを示す。部分的な拡大セクションの破線表示は、時間Ｔ_０における元の患者データの抽出後の歯列弓曲線の一部分を示す。

実際には、時間Ｔ_０に、ＣＢＣＴ走査と口腔内光学走査の両方が行われる。根のある３Ｄの歯のモデルは、ＣＢＣＴ走査から生成され得て、根のない３Ｄの歯冠モデルは、光学走査から生成され得る。根のない歯冠モデルと根のある歯のモデルは、時間Ｔ_０に登録される。

図４７及び図４８に示すプロセスでは、前述の歯列弓形状最適化手順は、時間Ｔ_０で取得されたデータに適用され、第１のセットの動きベクトルＶ_１を生成する。これらのinitial動きベクトルは、図４６を参照して説明されたフルスケールの動きベクトルＶの「スケーリング」又は「スケールバック」バージョン、例えば、
Ｖ_１＝０．５Ｖと考えられ得る。
これらのスケーリングされたベクトルは、治療手順の単一段階のデータを提供する。例えば、図４７の歯列弓マッピンググラフに関して、ベクトルＶ_１は、時間Ｔ_０から時間Ｔ_１までの対応する歯の慣性中心の示された動きを提供する。

この多段階シーケンスを使用して、反復ロジックは、第１の段階の終了時に処理を繰り返し、時間Ｔ_１の第２の位置データを開始点として効果的に使用し、これにより、Ｔ_１の位置がＴ_０の位置に置き換わり、処理が続行される。

実際には、ｋ＞０である時間Ｔ_ｋで、根のない３Ｄの歯冠モデルは、別のＣＢＣＴ走査を取得することなく、口腔内光学スキャナを使用することで取得され、患者のＸ線曝露を減らし得る。時間Ｔ_０で得られた根のある歯のモデルは、時間Ｔ_ｋで根のない歯冠モデルと位置合わせされ得て、根のない歯冠モデルと位置合わせされた、根のある新しい１セットの歯のモデルが、時間Ｔ_ｋで形成される。根のある新しい１セットの歯のモデルを使用して、治療成績を評価することができ、新しい治療計画が設計され得て、新しい１セットの歯の動きベクトルが計算され得る。

フォローアップＡＩ逆演算を通じて、本開示のシステムは、患者の歯列の別の第２の位置デジタルデータを、時間Ｔ_１で計算された新しい第１の位置デジタルデータに基づいて生成する。図４８に示すように、計算された患者の歯列の最適化は、更に改善された歯列弓形状を、ベクトルＶ_２に沿った動きを使用してもたらし、新しい位置を時間Ｔ_２で生じる。歯列矯正治療後に、結果として生じる歯列弓形状は、審美的及び機能的要件を満たす歯列構成要素（歯）の適合性を向上させる。

図４７及び図４８を参照して説明した例示的な２段階プロセス（Ｔ_０－Ｔ_１、Ｔ_１－Ｔ_２）は、Ｔ_ｉ－Ｔ_ｉ＋１で表される多段階プロセスとして一般化され得る。多段階プロセスは、一般に、第１の位置デジタルデータと第２の位置デジタルデータとの差が小さくなる時間Ｔ_ｎで完了され得る。あるいは、多段階調整プロセスの完了は、例えば、所定の反復回数を使用して、又は所定の閾値に従って更なる動き距離を評価することによって判断され得る。

図４６、図４７、及び図４８の例に示すように、本開示のシステムは、時間Ｔ_ｉ（ここで、ｉ＝０、１，２，３，．．ｎ－１）において、歯列矯正戦略によって自動的に決定され、第２の位置データの変位データを、時間Ｔ_ｉにおける結果として生じる歯列弓形状に関して接線方向及び法線方向に沿って分解し得る。

本開示のプロセスは、時間Ｔ_ｉにおいて、分解された変位データ及びベクトルＶに基づいて歯列構成要素の位置修正装置を自動的に決定及び／又は製造し得る。分解された変位データが主に接線方向である場合は、ブレースが推奨され得る。分解された変位データの主成分が法線方向である場合は、アライナが適する可能性がある。多くの場合、アライナとブレースを組み合わせた装置が好ましい。プロセスの各ステップのベクトルＶは、表示、印刷、又は保存などで報告され得て、また歯の再位置決めに適するブレース、アライナ、又はその他の歯科用器具を製造する器具設計システムに提供され得て、後でより詳細に説明される。

例として、図４９は、歯列矯正患者の歯列弓の１４本の歯のそれぞれに対する、動きベクトルＶのコンピュータ生成リストを示す。ｘ軸とｙ軸の動きに対する値は、各歯ベクトルＶに対して示される。動きベクトルＶの値は、ファイルなどのリストとして、開業医に提供され、又は表示され得る。

図５０Ａ（３Ｄレンダリング図）は、例示的な歯列矯正患者の初期の未修正の歯列弓５０００における歯の配置を示す。図５０Ｂは、本開示のシステムによって提供される治療推奨に従って修正された歯列弓５０１０を示す。図５０Ｃ（これも部分的に３Ｄレンダリング図）は、初期歯列弓と最適化された歯列弓を、輪郭５００２で示される元の歯の位置とともに重ねて示す。図５０Ｄ（２Ｄ軸方向図のスライス）は、輪郭５００２の初期歯列弓が最適化された歯列弓５０１０上に重ねられた別の例を示す。

一例として、図５１の概略図は、オペレータインタフェース表示５１００を表示し、歯列矯正データを提供するための処理を制御し、処理結果を表示するためのものである。画像部分５１１０は、実際の走査結果（図５０Ａのような）、改善された位置決め（図５０Ｂのような）、及び提案された歯動きのベクトルＶ（図４６のような）のグラフィック表示を提供する。これらの異なる表示データは、例えば、コントロール５１２０を使用してオペレータが選択したように重ねて、又は個別に表示され得る。オペレータは、異なる計算及び結果を、図４７及び図４８を参照して説明したように、単一段階又は多段階治療などの変数選択に応じて選択し得る。

図５４のフロー図は、論理処理メカニズムとデータを示し、それを用いて、歯列矯正器具をサポートするための評価とガイダンスを提供する。図３９に示すプロセスと比較すると、図５４のプロセスには、歯列矯正治療中に起こり得る潜在的なコリジョンを排除するためのステップが更に含まれる。ＣＢＣＴ、光学走査、又は他のソース、及び母集団データから取得された生体測定データ５９００は、生体測定分析プロセッサ５９１０に入力される。これに応答して、生体測定分析プロセッサ５９１０、つまり人工知能（Ａ１）エンジンは、前述したように計算を実行し、１本以上の歯／顎顔面の異常を特定する記述ステートメント５９２０を生成する。

本開示の一実施形態によると、１つ以上の歯／顎顔面の異常、例えば歯の位置ずれを説明する記述ステートメントは、歯列弓形状の最適化プロセスを作動し、歯の動きベクトルを生成し、それにより、器具製造のために歯の位置と向きが再位置決めされたデジタルモデルを生成する。

図５４のプロセスを続けると、ＡＩ逆プロセッサ５９３０は論理エンジンを提供する。このＡＩ逆エンジンは、推奨される、又は所望の歯列弓曲線データ５９０４を生成し、それは個々の患者の解剖学的構造に基づいて、生成される。

次に、記述ステートメント５９２０及び計算された所望の歯列弓曲線データ５９０４に基づいて、修正データ（データ３９４０と同様）が計算され得て、つまり、すべての個々の歯の１セットの潜在的な新しい位置が、計算によって予測され得る。これらの新しい位置に従って、潜在的なコリジョンが検出される。これらの予測されたコリジョンから、コリジョン除去データ５９３８、すなわち、検出されたコリジョンを除去するための変位データが導出される。

したがって、歯列弓内の個々の歯に対する所望の動きベクトルを計算するために、所望の歯列弓曲線データ５９０４とコリジョン除去データ５９３８の両方が考慮され得る。本開示の一実施形態によると、所望の歯列弓曲線データ５９０４からの変位データとコリジョン除去データ５９３８からの変位データが組み合わせられて、歯列弓内の１本以上の歯を再位置決めするための対応する修正データ５９４０が提供される。

全体として、記述ステートメント５９２０、所望の歯列弓曲線データ５９０４、及びコリジョン除去データ５９３８に基づいて、ＡＩ逆プロセッサ５９３０は、対応する修正データ５９４０を生成する。修正データ５９４０は、歯の再位置決めに必要な動きベクトル、及び歯列矯正におけるガイダンスのための関連データを含み得る。

本開示の一実施形態によると、歯列弓形状最適化プロセスは、歯の慣性中心を入力として使用する。

本開示の別の実施形態によると、歯列弓形状の最適化プロセスは、セグメント化された皮質骨の形状と歯の慣性中心の組み合わせを入力として使用する。

本開示の一実施形態によると、コリジョン除去が仮想セットアップのステップで実行された後に、歯列矯正治療器具が製造され、これは、歯列矯正開業医が従来採用している隣接歯間の削合手順の必要性を事実上排除する。

本開示の別の実施形態によると、コリジョン除去は、コリジョンが非常に小さい場合に影響を受ける歯のトリミングを採用することによって、器具の製造後に実行され得て、トリミングは、計算されたコリジョン除去動きベクトルによってガイドされる。

図５５Ａは、例示的な歯列矯正患者の初期の未修正の歯列弓における歯の分布を示す図である。図５５Ｂは、修正データ、例えば、図３９に示される修正データ３９４０に基づき、図５５Ａに示す元の歯列弓の、位置合わせされた歯列弓を示す。図５５Ｂは、歯列弓形状が最適化されていることを示し、そして、歯の位置ずれは、例えば図３９に対応する治療ガイダンスに従って、図５５Ａの元の歯列弓から修正されている。歯のコリジョンは、図５５Ｂに緑色の領域で示されているように発生する。

図５６は、本発明の一実施形態による、コリジョンがある歯のデジタルモデルの移動方向及び移動距離を計算するプロセスを示す論理フロー図である。

ステップ５６１０では、固有のコード値は、個々の歯のデジタルモデル、つまり歯のボリュームごとに割り当てられるため、異なるコード値が、歯列弓の２本以上の歯のボリューム間に割り当てられる。例えば、歯Ｔ１の各ボクセルにはコード値Ｃ１が割り当てられ、歯Ｔ２の各ボクセルにはコード値Ｃ２が割り当てられ、歯Ｔ３の各ボクセルにはコード値Ｃ３が割り当てられる。

歯の再配置による歯列弓の最適化後、これらのコード値は、ＣＢＣＴヘッドボリューム上の、歯列弓最適化前の位置とは異なる位置に現れる。場合によっては、２つの異なるコード値は、コリジョンが発生する同じ位置に現れる。

したがって、ステップ５６２０では、ＣＢＣＴヘッドボリュームの２Ｄ又は３Ｄ空間での検索が続行され、２つの異なるコード値を有するコリジョン（係合）サブボリュームが見つかる。

ステップ５６３０では、サブボリュームＣ_{ｋ，ｋ＋１}に関連付けられた歯のボリューム（Ｔ_ｋ及びＴ_ｋ＋１）を、コリジョンがある歯として作成する。

ステップ５６４０では、接線ベクトルＴＶ_{ｋ，ｋ＋１}は、多曲線（最適な多曲線）、例えば、図４４に示す４次多曲線に対して、コリジョンサブボリュームＣ_{ｋ，ｋ＋１}の中心位置を使用して計算される。接線ベクトルＴＶ_{ｋ，ｋ＋１}を計算する例示的なプロセスは、以下の通りである。コリジョンサブボリュームＣ_{ｋ，ｋ＋１}の中心位置を多曲線に垂直に投影して、点Ｐを取得する。Ｐにおける接線ベクトルＴを、多曲線に沿って計算する。接線ベクトルＴＶ_{ｋ，ｋ＋１}の方向はＴと同じであるが、Ｃ_{ｋ，ｋ＋１}の位置にある。

ステップ５６５０では、特定の方向、例えば接線ベクトルＴＶ_{ｋ，ｋ＋１}に沿ったサブボリュームＣ_{ｋ，ｋ＋１}の検索が実行され、最大コリジョン値、つまりボリュームの厚さｄ_{ｋ，ｋ＋１}が判る。ボリュームの厚さを使用して、コリジョン変位の補償を計算し得る。本開示の一実施形態によると、補償は、コリジョンボリュームの厚さに等しい値である。本開示の別の実施形態によると、補償は、コリジョンボリュームの厚さの値に公差の値を加えた値である。公差は、通常の経験に基づく固定値、又は歯のボリュームなどの他の問題に関連する変数であり得る。

ステップ５６６０では、歯のボリュームＴ_ｋ又はＴ_ｋ＋１は、方向、例えば、接線ベクトル－ＴＶ_{ｋ，ｋ＋１}又はＴＶ_{ｋ，ｋ＋１}の方向に沿ってｄ_{ｋ，ｋ＋１}の量だけ移動し、この結果、歯のボリュームＴ_ｋ及びＴ_ｋ＋１が離され、これは歯のボリュームＴ_ｋとＴ_ｋ＋１との間のコリジョンが解消されることを意味する。ステップ５６６０における動きオプションの１つが図５５Ｄに示され、これは本発明の一実施形態による歯のデジタルモデルの移動方向及び移動距離を示す図である。

コリジョンに関連する潜在的な変位が計算され、考慮されると、追加のガイダンス情報が歯列矯正治療のために追加され得る。本開示の一実施形態では、所望の歯列弓曲線データからの変位データとコリジョン除去データからの変位データが組み合わせられる。本開示の一実施形態では、この組み合わせは、所望の歯列弓曲線データとコリジョン除去データからの変位データに対応するベクトルの単純な加算であり、これは当業者にはよく知られている。

図５５Ｃは、歯のコリジョンがない、デジタル的に最適化された歯列弓形状を示す図である。これは、歯のコリジョンを考慮した歯列矯正治療の例示的な結果の図であり、歯の位置と向きを、上述の組み合わせ動きベクトルを用いて再配置している。

本開示の実施形態は、様々なタイプの器具製造システムに適したベクトル及び位置決め情報を生成し得る。図５２の概略図は、本開示の最適化方法を使用して歯列矯正器具を形成するための例示的な製造システム２６０を示す。イメージング装置２７０、例えば図１を参照して説明したＣＢＣＴイメージング装置１００からの画像データは、データファイルとして、又はストリーミングデータとして、有線又は無線ネットワーク２８２、例えばインターネット接続を備えたイーサネットネットワークを介して提供され得る。ネットワーク２８２を使用して、この３Ｄ画像データをメモリ２８４、又はネットワーク化されたサーバ若しくはワークステーション２８０上のストレージに転送し得る。患者に関する臨床徴候及び関連パラメータは、ワークステーション２８０を介して、入力されるか、又はそうでなければ３Ｄデータに関連付けられ得る。次に、自動化又は部分的に自動化されたプロセスがワークステーション２８０で実行され、印刷ファイル２８８又は器具製造を支援する他のデータ構造を形成することによって器具設計を生成し得る。印刷ファイル２８８又は他の製造命令は、製造装置２９０に送信され得て、これもまたネットワーク２８２と信号通信する。

図５２の製造プロセスは、高度に自動化又は部分的に自動化され得て、あるいはシステムによって提供されるベクトルデータを使用する手動の製造プロセスであってもよい。本開示の一実施形態によると、製造装置２９０は、ネットワーク化された３Ｄプリンタであり、それを用いて、アライナ又は他の器具の様々な配置を生成し得る。ワークステーション２８０のオペレータ又は開業医は、３Ｄプリンタ動作のための様々な制御機能及びコマンドを、本明細書に記載の生体測定分析ツールを使用して提供し得る。別のタイプの製造装置２９０は、追加のセットアップ又は制御を必要とする場合があり、生体測定分析結果を適用するために、より広範なオペレータの対話又は開業医の入力を必要とする場合がある。

図５３のフロー図は、歯列矯正の最適化の結果を器具設計及び製造の作業に適用するシーケンスを示す。生体測定取得ステップＳ５３１０は、上述の生体測定データを取得し、歯列矯正治療の対象となる頭部幾何学形状を特徴付ける。次に、生体測定処理ステップＳ５３２０は、頭部計測データの処理を実行し、図３１Ａ～図３２Ｄの例に示される１つ以上の歯／顎顔面の異常を記述するタイプのデータを生成する。次に、ベクトル生成ステップＳ５３３０は、図５１を参照して説明したように、個々の歯に対して所望の動きベクトルを規定する修正データを生成する。修正データは、例えば前述のＡｌ逆プロセッサを使用して生成され得る。この修正情報は、治療計画生成ステップＳ５３４０において治療計画と統合され得る。オペレータ入力エントリステップＳ５３５０は、設計処理ステップＳ５３６０をサポートするために使用される追加データを提供し得て、設計処理ステップＳ５３６０は、完全に自動化、部分的に自動化、又は主に手動であり得る。設計処理ステップＳ５３６０の出力は製造ステップＳ５３７０に進み、製造ステップＳ５３７０は、製造システム、例えば３Ｄプリンタ又は器具製造用の他の装置によって実行される。

本開示の一実施形態によると、設計処理ステップＳ５３６０は、治療計画に対して自動的に生成された動きベクトルデータを、適切な歯科器具の自動製造をサポートする設計データに変換する。その出力として、設計処理ステップＳ５３６０は、３Ｄ印刷に適したファイル、例えば３Ｄプリンタで一般的に使用されるＳＴＬ（標準三角測量言語）ファイル、又は３Ｄ幾何学形状を表すＯＢＪファイを生成し得る。他のタイプの印刷ファイルデータは、Ｘ３Ｇ形式又はＦＢＸ形式などの独自の形式であり得る。

自動製造システムは、付加的なものにすることができ、例えば、ステレオリソグラフィ（ＳＬＡ）を使用する３Ｄ印刷装置、又はベース構造上に少量の材料を堆積することでオブジェクト又は形状を生成するその他の付加的な方法などである。付加製造のためのいくつかの代替的な方法には、材料を液状で塗布して硬化可能とする熱溶解積層法と、集束した放射エネルギを用いて、金属、セラミック、又はポリマ粒子を焼結し、構造を形成する選択的レーザ焼結が含まれる。あるいは、自動製造装置は、サブトラクティブとなり得て、例えば、コンピュータ数値制御（ＣＮＣ）装置を使用して、適切な材料のブロックから器具を機械加工する。

ユーザ対話は、製造プロセスの一部として使用され、例えば自動的に生成及び表示された結果を検証及び確認し、又は生成された結果を開業医の裁量で変更し得る。したがって、例えば、オペレータは、自動システムからいくつかのガイダンスを受け入れることができるが、特定の患者のニーズに応じて生成された動きデータを変更し得る。

本明細書では、患者の顎顔面非対称性の３Ｄ頭部計測分析を拡張及び強化し、手動又は自動方法を使用した適切な歯科器具の製造を含む、その後の治療のための歯列矯正評価及びガイダンスを提供するコンピュータ実行方法について説明する。

本明細書の例示的な実施形態と一致して、コンピュータプログラムは、格納された命令を使用して、３Ｄ生体測定分析を、電子メモリからアクセスされる画像データに対して実行し得る。画像処理技術分野の当業者により理解可能であるように、本出願の例示的な実施形態において、イメージングシステム及びプローブを動作させ、画像データを取得するためのコンピュータプログラムは、パーソナルコンピュータ又はワークステーションなど、本明細書に記載されるような制御論理プロセッサとして動作する適切な汎用コンピュータシステムによって利用され得る。しかし、多くの他のタイプのコンピュータシステムを用いて、本発明のコンピュータプログラムを実行でき、例えば、ネットワーク化されたプロセッサの構成を含む。例示的な方法を実行するためのコンピュータプログラムは、コンピュータ可読記憶媒体に格納されてもよい。この媒体は、例えば、ハードドライブ若しくはリムーバブルデバイスなどの磁気ディスク又は磁気テープといった磁気記憶媒体、光ディスク、光テープ、若しくは機械可読光エンコードなどの光学的記憶媒体、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）若しくは読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）などの固体電子記憶装置、又はコンピュータプログラムを格納するために用いられる任意の他の物理デバイス若しくは媒体を含み得る。本開示の実施形態を実行するためのコンピュータプログラムはまた、インターネット、他のネットワーク、又は通信媒体により画像プロセッサと接続された、コンピュータ可読記憶媒体に格納されてもよい。当業者は更に、そのようなコンピュータプログラム生成物の同等物がまた、ハードウェアで構築され得ることを容易に理解するであろう。

「メモリ」という用語は、本出願の文脈において、「コンピュータがアクセス可能なメモリ」と同等であり、あらゆるタイプの一時的又はより持続的なデータストレージワークスペースを指すことができ、画像データの保存と操作に使用され、コンピュータシステムに、例えばデータベースにアクセス可能であることに留意されたい。メモリは、不揮発性であり得て、例えば、磁気記憶又は光学記憶などの長期記憶媒体を用いる。あるいは、メモリは、電子回路を用いて、より一層揮発性の性質にすることができ、例えば、一時的バッファ又はワークスペースとしてマクロプロセッサ又はその他の制御論理プロセッサデバイスによって使用されるランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）である。例えば、表示データは、通常、表示デバイスに直接関連付けられた一時記憶バッファに保存され、表示データを提供するために必要に応じて定期的に更新される。この一時記憶バッファもまた、この用語が出願において使用されるように、一種のメモリであるとみなされる。メモリはまた、データワークスペースとしても使用され、計算及びその他の処理の中間結果と最終結果を実行及び保存する。コンピュータアクセス可能メモリは、揮発性、非揮発性、又は揮発性及び非揮発性の混合した組み合わせであってもよい。

本出願のコンピュータプログラム生成物は、よく知られる様々な画像操作アルゴリズム及びプロセスを使用し得ることが理解されるであろう。このようなアルゴリズム及びシステムと、画像を生成及び処理するための、又は本出願のコンピュータプログラム生成物の例示的な実施形態と協働するためのハードウェア及び／又はソフトウェアの更なる態様は、本明細書では特に図示されず説明されず、当技術分野で周知のそのようなアルゴリズム、システム、ハードウェア、構成要素及び要素から選択されてもよい。

本発明を１つ以上の実装に関して説明したが、変更及び／又は修正は、添付の特許請求の趣旨及び範囲から逸脱することなく、図示された例に加えることができる。更に、本発明の特定の特徴は、いくつかの実装／実施形態のうちの１つのみに関して開示され得るが、そのような特徴は、任意の所与の又は特定の機能にとって望ましく有利であるように、別の実装／実施形態の１つ以上の別の特徴と組み合わせ得る。「少なくとも１つ」という用語は、列挙された項目のうち１つ以上が選択され得ることを意味する。「約」という用語は、変更が図示の実施形態に対するプロセス又は構造の不適合をもたらさない限り、列挙された値が多少変更され得ることを示す。最後に、「例示的」は、その説明が理想であることを意味するのではなく、例として使用されることを示す。本発明の他の実施形態は、本明細書に開示された本発明の明細書及び実施を考慮することにより当業者には明らかとなるであろう。明細書及び実施例は例示としてのみ考慮され、本発明の真の範囲及び趣旨は少なくとも以下の特許請求の範囲によって示されることが意図されている。

Claims (24)

1. コンピュータによって少なくとも部分的に実行される、歯列矯正治療計画のための方法は、
   （ａ）患者の顎顔面及び歯の解剖学的構造の走査から３次元データを取得すること、
   （ｂ）前記取得された３次元データから複数の頭部計測値を計算すること、
   （ｃ）前記計算された頭部計測値を処理し、前記患者の歯列弓に沿った歯位置決めを示す測定基準を生成することであって、前記処理は歯列弓形状の最適化プロセスを含むこと、
   （ｄ）前記生成された測定基準を分析して、前記歯列弓の範囲内の個々の歯に対して所望の動きベクトルを計算すること、及び、
   （ｅ）前記所望の動きベクトルを表示、記憶、又は送信すること、
   を含む、方法。
2. 前記歯列弓形状の最適化プロセスは，歯の慣性中心を入力として使用する、請求項１に記載の方法。
3. 前記歯列弓形状の最適化プロセスは、セグメント化された皮質骨の形状と歯の慣性中心の組み合わせを入力として使用する、請求項１に記載の方法。
4. 前記方法は、前記所望の動きベクトルを相互に直交する接線成分方向と法線成分方向の構成要素に分解し、前記分解を示すベクトルデータを表示するステップを更に含む、請求項１に記載の方法。
5. ３次元データを取得する前記ステップは、コーンビームコンピュータ断層撮影システム及び／又は口腔内光学スキャナからデータを取得することを含む、請求項１に記載の方法。
6. 前記方法は更に、１つ以上の歯列矯正器具を前記所望の動きベクトルに従って製造するステップを含む、請求項１に記載の方法。
7. 前記所望の動きベクトルを送信する前記ステップは、自動製造装置に送信することを含む、請求項６に記載の方法。
8. 前記製造ステップは、所望の歯の動きに関連するオペレータ命令を受け入れることを含む、請求項６に記載の方法。
9. 前記所望の動きベクトルは、単一段階を有する歯列矯正治療のための前記歯の慣性中心の再位置決めを示す、請求項１に記載の方法。
10. 前記所望の動きベクトルは、複数の段階を有する歯列矯正治療の単一段階のための前記歯の慣性中心の再位置決めを示す、請求項１に記載の方法。
11. 前記所望の動きベクトルは、座標値のリストとして提供される、請求項１に記載の方法。
12. 前記動きベクトルを表示する前記ステップは、実際の歯の動き又は所望の歯の動きについて、前記ベクトルを、前記歯列弓の前記歯の２Ｄ輪郭に重ねて表示することを更に含む、請求項１に記載の方法。
13. 前記動きベクトルを表示する前記ステップは、前記ベクトルを、歯列弓のいくつかの部分の前記歯の３Ｄ表示上に重ねて表示することを更に含む、請求項１に記載の方法。
14. 前記方法は、前記所望の動きベクトルに従って３Ｄ印刷ファイルを生成するステップを更に含む、請求項１に記載の方法。
15. 歯列矯正に関するガイダンスを提供する装置であって、
    （ａ）患者の顎顔面及び歯の解剖学的構造の走査から３次元データを取得するように構成された走査装置、
    （ｂ）命令がプログラムされたコンピュータ装置であって、
    （ｉ）前記取得された３次元データから複数の頭部計測値を計算し、
    （ｉｉ）前記計算された頭部計測値を処理し、前記患者の歯列弓に沿った歯位置決めを示す測定基準を生成し、前記処理が歯列弓形状の最適化プロセスを含み、そして、
    （ｉｉｉ）前記生成された測定基準を分析して、前記歯列弓内の個々の歯に対して所望の動きベクトルを計算する、コンピュータ装置、及び、
    （ｃ）前記ンピュータと信号通信し、前記所望の動きベクトルを表示するディスプレイ、
    を備える、装置。
16. 前記歯列弓形状の最適化プロセスは，歯の慣性中心を入力として使用する、請求項１５に記載の装置。
17. 前記歯列弓形状の最適化プロセスは、セグメント化された皮質骨の形状と歯の慣性中心の組み合わせを入力として使用する、請求項１５に記載の装置。
18. 前記装置は、前記所望の動きベクトルを使用して歯科器具を自動製造するための製造装置を更に備え、前記製造装置は前記コンピュータ装置と信号通信する、請求項１５に記載の装置。
19. 患者の歯列弓に最適な歯列弓形状を生成する方法であって、少なくとも部分的にコンピュータプロセッサ上で実行され、
    （ａ）前記患者の歯列弓の再構築された３Ｄデジタルボリュームから１本以上の歯の第１の位置デジタルデータを受信するステップ、
    （ｂ）前記患者の所望の歯列弓形状に従って、前記１本以上の歯の第２の位置デジタルデータを生成するステップ、
    （ｃ）前記第１の位置及び第２の位置デジタルデータに従って、１本以上の歯の第１の変位データを計算するステップ、
    （ｄ）前記第１の変位データに基づいて歯のコリジョン値を検出するステップ、
    （ｅ）前記検出された歯のコリジョン値に基づいて、１本以上の歯の第２の変位データを計算するステップ、
    （ｆ）前記第１の変位データと前記第２の変位データを組み合わせるステップ、
    （ｇ）前記１本以上の歯の増分移動のための中間変位を計算するステップ、及び、
    （ｈ）前記歯列弓の１本以上の歯を再位置決めするための前記中間変位を報告するステップ、
    を含む、方法。
20. 歯のコリジョン値を検出する前記ステップは、
    （ａ）２本の歯のボリューム又はそれ以上の歯のボリュームに別個のコード値を割り当てるステップ（Ｓ５６１０）、
    （ｂ）２Ｄ又は３Ｄ空間を検索し、前記コード値を有する２本の歯のボリュームのコリジョンサブボリュームを見つけるステップ（Ｓ５６２０）、及び、
    （ｃ）前記コリジョンサブボリュームに関連付けられた歯のボリュームを、コリジョンがある歯のボリュームとしてマークするステップ（Ｓ５６３０）、
    を含む、請求項１９に記載の方法。
21. 第２の変位データを計算する前記ステップは、
    （ａ）前記コリジョンサブボリュームの方向値を決定するステップ（Ｓ５６４０）、
    （ｂ）前記サブボリュームを、前記決定された方向値に対応する方向に沿って検索して、最大コリジョン値を見つけるステップ（Ｓ５６５０）、及び、
    （ｃ）前記第２の変位データを前記最大コリジョン値に基づいて計算するステップ、
    を含む、請求項１９に記載の方法。
22. 前記第１の変位データと前記第２の変位データを組み合わせる前記ステップは、前記第１の変位データと前記第２の変位データに対応するベクトルの加算である、請求項１９に記載の方法。
23. 前記方法は、前記歯列弓の１本以上の歯を再位置決めするために、前記報告された中間変位に従って１つ以上の歯列矯正器具を製造するステップを更に含む、請求項１９に記載の方法。
24. 前記第１の位置デジタルデータ又は前記第２の位置デジタルデータは、個々の歯の慣性中心の位置を含む、請求項１９に記載の方法。
    

Images