JP6314276B1 - 補綴物３次元モデル生成装置、補綴物作製システム、補綴物３次元モデル生成方法及び補綴物３次元モデル生成プログラム - Google Patents
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Abstract
【課題】各患者に適した補綴物の設計を迅速に行うことができる補綴物３次元モデル生成装置等を提供する。【解決手段】補綴物３次元モデル生成装置１は、歯の欠損箇所に配する補綴物の３次元モデルを生成する装置であって、対象者口腔データから歯の欠損箇所を特定する欠損箇所特定部２４と、欠損箇所と隣り合う歯において、歯の間の距離を計測する歯間計測部２５と、歯間計測部が計測した距離を最大幅寸法として欠損箇所の空隙を埋める立体形状であり且つ補綴物の仮の立体形状として設定される立体形状を表す３次元データである仮補綴物データを生成する仮補綴物データ生成部２７と、予め記憶された補綴物の複数の３次元モデルを用いて学習した補綴物の形状及び大きさに関する学習結果と、仮補綴物データ生成部が生成した仮補綴物データとに基づいて対象者の補綴物の３次元モデルを生成する補綴物３次元モデル生成部２８とを備える。【選択図】図１
Description
本発明は、３次元モデル生成装置、補綴物作製システム、３次元モデル生成方法及び３次元モデル生成プログラムに関する。より詳しくは、歯科医療の分野において用いられる補綴物の３次元モデル生成装置等に関する。
従来、クラウン等の歯科用補綴物の作成において、ＣＡＤ／ＣＡＭシステムを用いることが知られている（例えば、特許文献１）。ＣＡＤ／ＣＡＭシステムを用いることにより、補綴物の３次元形状をコンピュータ上で設計することができる。
ＣＡＤ／ＣＡＭシステムを用いた補綴物の設計においては、患者の口腔内の３次元データを取得し、ＣＡＤの設計操作の技術を有する歯科技工士が補綴物の３次元形状を設計する。口腔内の形状や歯の欠損箇所の形状及び大きさは、患者ごとに異なっている。したがって、歯科技工士は、各患者の口腔内の立体形状を表す３次元データから、各患者に適合する補綴物をそれぞれ別個に設計する。設計された補綴物の３次元データは、ミリングマシン等のＣＡＭ装置に入力されて、入力された設計データに基づいて所定の材料が切削加工される。これにより、歯科技工士が設計した形状及び大きさの補綴物が作製されることになる。
ＣＡＤ／ＣＡＭシステムを用いた補綴物の設計においては、患者の口腔内の３次元データを取得し、ＣＡＤの設計操作の技術を有する歯科技工士が補綴物の３次元形状を設計する。口腔内の形状や歯の欠損箇所の形状及び大きさは、患者ごとに異なっている。したがって、歯科技工士は、各患者の口腔内の立体形状を表す３次元データから、各患者に適合する補綴物をそれぞれ別個に設計する。設計された補綴物の３次元データは、ミリングマシン等のＣＡＭ装置に入力されて、入力された設計データに基づいて所定の材料が切削加工される。これにより、歯科技工士が設計した形状及び大きさの補綴物が作製されることになる。
しかしながら、上記のように、補綴物を設計するためには、各患者の状態に合わせて、歯科技工士が患者ごとにそれぞれ別個の補綴物を設計する必要がある。したがって、補綴物の設計のために、歯科技工の技術とＣＡＤの設計操作の技術を有する歯科技工士が必要になる。また、患者ごとにそれぞれの状態に適した補綴物を設計しなければならないため、設計段階の処理に時間がかかってしまう。
本発明は、上記のような事情を鑑みてなされたものであり、その目的は、各患者に適した補綴物の設計を迅速に行うことができる補綴物３次元モデル生成装置等を提供することである。
本発明は、上記のような事情を鑑みてなされたものであり、その目的は、各患者に適した補綴物の設計を迅速に行うことができる補綴物３次元モデル生成装置等を提供することである。
本願に開示する補綴物３次元モデル生成装置は、歯の欠損箇所に配する補綴物の３次元モデルを生成する補綴物３次元モデル生成装置であって、対象者の口腔内の立体形状を表す３次元データである対象者口腔データを入力する入力部と、入力部が入力した対象者口腔データから歯の欠損箇所を特定する欠損箇所特定部と、欠損箇所特定部が特定した欠損箇所と隣り合う歯において、一方の側に位置する歯と他方の側に位置する歯の間の距離を計測する歯間計測部と、歯間計測部が計測した距離を最大幅寸法として欠損箇所の空隙を埋める立体形状であり且つ補綴物の仮の立体形状として設定される立体形状を表す３次元データである仮補綴物データを生成する仮補綴物データ生成部と、予め記憶された補綴物の複数の３次元モデルを用いて学習した補綴物の形状及び大きさに関する学習結果と、仮補綴物データ生成部が生成した仮補綴物データとに基づいて対象者の補綴物の３次元モデルを生成する補綴物３次元モデル生成部とを備える。
本願の一観点によれば、各患者に適した補綴物の設計を迅速に行うことができる。
以下、本発明の実施の形態を添付の図により説明する。
図１は、本実施形態に係る補綴物３次元モデル生成装置１を用いた補綴物作製システムの機能ブロック図である。図１に示す補綴物作製システムは、補綴物３次元モデル生成装置１と、対象者口腔データ生成装置７０と、補綴物作製装置８０とを備えている。対象者口腔データ生成装置７０と、補綴物作製装置８０は、通信ネットワーク４を介して補綴物３次元モデル生成装置１に接続されている。
図１は、本実施形態に係る補綴物３次元モデル生成装置１を用いた補綴物作製システムの機能ブロック図である。図１に示す補綴物作製システムは、補綴物３次元モデル生成装置１と、対象者口腔データ生成装置７０と、補綴物作製装置８０とを備えている。対象者口腔データ生成装置７０と、補綴物作製装置８０は、通信ネットワーク４を介して補綴物３次元モデル生成装置１に接続されている。
補綴物３次元モデル生成装置１は、患者の歯の欠損箇所に配する補綴物の３次元モデルを生成する装置である。以下の記載において、補綴物３次元モデル生成装置１によって補綴物を作製する対象となる患者を対象者と呼ぶ。
本実施形態においては、補綴物として、例えばクラウンを想定して説明する。クラウンは、残存歯牙の部分を利用して形成された支台歯に被せる人工の歯冠である。
補綴物３次元モデル生成装置１は、コンピュータによって実現される。補綴物３次元モデル生成装置１は、各種の情報を記憶する記憶部２と、装置全体を制御する制御部３と、外部からのデータを補綴物３次元モデル生成装置１に入力する入力部５と、生成したデータを出力する出力部６とを備えている。
本実施形態においては、補綴物として、例えばクラウンを想定して説明する。クラウンは、残存歯牙の部分を利用して形成された支台歯に被せる人工の歯冠である。
補綴物３次元モデル生成装置１は、コンピュータによって実現される。補綴物３次元モデル生成装置１は、各種の情報を記憶する記憶部２と、装置全体を制御する制御部３と、外部からのデータを補綴物３次元モデル生成装置１に入力する入力部５と、生成したデータを出力する出力部６とを備えている。
記憶部２は、例えば、ハードディスク、メインメモリ、フラッシュメモリ、その他の各種メモリ等の記憶手段によって実現され、各種のプログラム、各種のデータ等を記憶する。
記憶部２は、既存の３次元モデルを記憶する既存３次元モデル記憶部１１と、対象者の口腔内の立体形状を表す３次元データ（以下、「対象者口腔データ」という。）を記憶する対象者口腔データ記憶部１２と、クラスタリングの結果を記憶するクラスタリング結果記憶部１４と、仮補綴物データを記憶する仮補綴物データ記憶部１５と、生成した補綴物の３次元モデルを記憶する生成３次元モデル記憶部１７とを備えている。
記憶部２は、既存の３次元モデルを記憶する既存３次元モデル記憶部１１と、対象者の口腔内の立体形状を表す３次元データ（以下、「対象者口腔データ」という。）を記憶する対象者口腔データ記憶部１２と、クラスタリングの結果を記憶するクラスタリング結果記憶部１４と、仮補綴物データを記憶する仮補綴物データ記憶部１５と、生成した補綴物の３次元モデルを記憶する生成３次元モデル記憶部１７とを備えている。
既存３次元モデル記憶部１１は、既存の補綴物の立体形状を表す複数の３次元データを３次元モデルとして記憶している。なお、説明のため、以下の記載において、学習対象データとして既存３次元モデル記憶部１１に記憶された３次元モデルを既存３次元モデルと呼ぶ。
既存３次元モデルとして記憶される上記３次元データは、歯科技工士によって設計された既存の補綴物の立体形状を表すものであり、適切な補綴物の形状を示すモデルとなるものである。既存３次元モデル記憶部１１は、複数の既存３次元モデルを記憶している。前歯、臼歯等、各歯に対応する各補綴物について、それぞれ複数個の３次元データが複数の既存３次元モデルとして記憶されている。これらの複数個の３次元データは、複数人の患者に対して歯科技工士によって実際に設計された各補綴物の形状を示すものである。複数個の３次元データに示される形状において、同一の歯に対応する各補綴物は、当該歯の基本的形状を有しながら患者ごとにカスタマイズされた異なる形状を有している。
既存３次元モデルとして記憶される上記３次元データは、歯科技工士によって設計された既存の補綴物の立体形状を表すものであり、適切な補綴物の形状を示すモデルとなるものである。既存３次元モデル記憶部１１は、複数の既存３次元モデルを記憶している。前歯、臼歯等、各歯に対応する各補綴物について、それぞれ複数個の３次元データが複数の既存３次元モデルとして記憶されている。これらの複数個の３次元データは、複数人の患者に対して歯科技工士によって実際に設計された各補綴物の形状を示すものである。複数個の３次元データに示される形状において、同一の歯に対応する各補綴物は、当該歯の基本的形状を有しながら患者ごとにカスタマイズされた異なる形状を有している。
対象者口腔データ記憶部１２は、対象者口腔データ３１（図３）を記憶するものである。対象者口腔データ３１には、対象者の上顎３２、上顎歯及び上顎歯列３４、下顎３５、下顎歯及び下顎歯列３６の立体形状が示されている。
クラスタリング結果記憶部１４は、後述のクラスタリング部２２によるクラスタリングの結果を記憶するものである。
クラスタリング結果記憶部１４は、後述のクラスタリング部２２によるクラスタリングの結果を記憶するものである。
仮補綴物データ記憶部１５は、後述の仮補綴物データ生成部２７によって生成された仮補綴物データ５１（図５）を記憶するものである。仮補綴物データ５１とは、欠損箇所３８（図３）の空隙３９を埋める立体形状であり補綴物の仮の立体形状として設定される立体形状を表す３次元データである。
生成３次元モデル記憶部１７は、後述の補綴物３次元モデル生成部２８によって生成された補綴物の３次元モデル６１（図６）を記憶するものである。
生成３次元モデル記憶部１７は、後述の補綴物３次元モデル生成部２８によって生成された補綴物の３次元モデル６１（図６）を記憶するものである。
制御部３は、例えば、プロセッサ、ＣＰＵ等の演算手段によって実現され、各種のメモリ、ハードディスク等の記憶手段と協働して機能し、各種のプログラムを実行する。
制御部３は、メイン制御部２１と、既存３次元モデルのクラスタリングを実行するクラスタリング部２２と、対象者口腔データ３１から歯の欠損箇所３８を特定する欠損箇所特定部２４と、欠損箇所３８を計測する歯間計測部２５と、仮補綴物データ５１を生成する仮補綴物データ生成部２７と、補綴物の３次元モデル６１を生成する補綴物３次元モデル生成部２８とを備えている。
制御部３は、メイン制御部２１と、既存３次元モデルのクラスタリングを実行するクラスタリング部２２と、対象者口腔データ３１から歯の欠損箇所３８を特定する欠損箇所特定部２４と、欠損箇所３８を計測する歯間計測部２５と、仮補綴物データ５１を生成する仮補綴物データ生成部２７と、補綴物の３次元モデル６１を生成する補綴物３次元モデル生成部２８とを備えている。
メイン制御部２１は、各種のプログラムを実行して、各種構成部及び各機能部間の制御及び装置全体の制御を実行する。
クラスタリング部２２は、既存３次元モデル記憶部１１に記憶された複数の既存３次元モデルをいくつかのサブクラスタにクラスタリングするものである。クラスタリング部２２はクラスタリングの結果をクラスタリング結果記憶部１４に記憶する。
欠損箇所特定部２４は、対象者口腔データ３１（図３）から歯の欠損箇所３８を特定するものである。
歯間計測部２５は、欠損箇所特定部２４が特定した欠損箇所３８と隣り合う歯において、一方の側に位置する歯と他方の側に位置する歯の間の距離を計測するものである。
クラスタリング部２２は、既存３次元モデル記憶部１１に記憶された複数の既存３次元モデルをいくつかのサブクラスタにクラスタリングするものである。クラスタリング部２２はクラスタリングの結果をクラスタリング結果記憶部１４に記憶する。
欠損箇所特定部２４は、対象者口腔データ３１（図３）から歯の欠損箇所３８を特定するものである。
歯間計測部２５は、欠損箇所特定部２４が特定した欠損箇所３８と隣り合う歯において、一方の側に位置する歯と他方の側に位置する歯の間の距離を計測するものである。
仮補綴物データ生成部２７は、仮補綴物データ５１（図５）を生成する。仮補綴物データ５１は、歯間計測部２５が計測した距離を最大幅寸法として欠損箇所３８の空隙３９を埋める立体形状であり且つ補綴物の仮の立体形状として設定される立体形状を表す３次元データである。
仮補綴物データ５１は、欠損箇所３８の空隙３９を埋める立体形状を表すデータであるが、最終的に生成される補綴物の立体形状を表すデータではない。後述の補綴物３次元モデル生成部２８による最終的な補綴物の立体形状を生成する際に用いるデータであり、欠損箇所３８の空隙３９を埋める立体形状を表すものとして仮に設定されるデータである。したがって、仮補綴物データ生成部２７が生成する上記データを仮補綴物データ５１と呼ぶ。
仮補綴物データ生成部２７は、仮補綴物データ５１を生成し、生成した仮補綴物データ５１を仮補綴物データ記憶部１５に記憶する。
仮補綴物データ５１は、欠損箇所３８の空隙３９を埋める立体形状を表すデータであるが、最終的に生成される補綴物の立体形状を表すデータではない。後述の補綴物３次元モデル生成部２８による最終的な補綴物の立体形状を生成する際に用いるデータであり、欠損箇所３８の空隙３９を埋める立体形状を表すものとして仮に設定されるデータである。したがって、仮補綴物データ生成部２７が生成する上記データを仮補綴物データ５１と呼ぶ。
仮補綴物データ生成部２７は、仮補綴物データ５１を生成し、生成した仮補綴物データ５１を仮補綴物データ記憶部１５に記憶する。
補綴物３次元モデル生成部２８は、既存３次元モデル記憶部１１に記憶された既存３次元モデルから適切な補綴物の形状を学習し、その学習結果と仮補綴物データ５１に基づいて補綴物の３次元モデル６１（図６）を生成する。補綴物の３次元モデル６１は、最終的な補綴物の形状を決定する３次元データであり、対象者の歯の欠損箇所３８に配される補綴物の形状を決定する３次元データである。補綴物３次元モデル生成部２８は、生成した補綴物の３次元モデル６１を生成３次元モデル記憶部１７に記憶する。
入力部５は、対象者口腔データ３１を補綴物３次元モデル生成装置１に入力し、入力した対象者口腔データ３１を対象者口腔データ記憶部１２に記憶する。
出力部６は、生成３次元モデル記憶部１７に記憶された補綴物の３次元モデル６１を補綴物作製装置８０に出力する。
出力部６は、生成３次元モデル記憶部１７に記憶された補綴物の３次元モデル６１を補綴物作製装置８０に出力する。
対象者口腔データ生成装置７０は、例えば、口腔内スキャナー、３次元スキャナー等の３次元データ取得装置である。対象者口腔データ生成装置７０は、対象者口腔データ生成部７１と対象者口腔データ出力部７２とを備える。
対象者口腔データ生成部７１は、対象者ごとの対象者口腔データ３１を生成する。対象者口腔データ生成部７１は、例えば、対象者の口腔内をスキャンすることにより、対象者の口腔内の立体形状を表す３次元データを生成する。また、他の例として、対象者の口腔内を印象採得して作製した模型から、対象者口腔データ生成部７１が対象者口腔データ３１を生成するように構成してもよい。
対象者口腔データ出力部７２は、対象者口腔データ生成部７１が生成した対象者口腔データ３１を出力する。対象者口腔データ出力部７２は、通信ネットワーク４を介して対象者口腔データ３１を補綴物３次元モデル生成装置１に送信する。
対象者口腔データ生成部７１は、対象者ごとの対象者口腔データ３１を生成する。対象者口腔データ生成部７１は、例えば、対象者の口腔内をスキャンすることにより、対象者の口腔内の立体形状を表す３次元データを生成する。また、他の例として、対象者の口腔内を印象採得して作製した模型から、対象者口腔データ生成部７１が対象者口腔データ３１を生成するように構成してもよい。
対象者口腔データ出力部７２は、対象者口腔データ生成部７１が生成した対象者口腔データ３１を出力する。対象者口腔データ出力部７２は、通信ネットワーク４を介して対象者口腔データ３１を補綴物３次元モデル生成装置１に送信する。
補綴物作製装置８０は、補綴物３次元モデル生成装置１によって生成された補綴物の３次元モデル６１に基づいて補綴物を作製する装置である。補綴物作製装置８０は、例えば、ミリングマシン等のＣＡＭ装置である。
補綴物作製装置８０は、生成３次元モデル入力部８１と、補綴物作製制御部８２と、補綴物作製部８３とを備えている。生成３次元モデル入力部８１は、補綴物３次元モデル生成装置１の出力部６が出力した３次元モデル６１を補綴物３次元モデル生成装置１から受信して、受信した３次元モデル６１を補綴物作製装置８０に入力する。補綴物作製制御部８２は、補綴物作製装置８０の動作全体を制御する。補綴物作製制御部８２は、生成３次元モデル入力部８１が入力した３次元モデル６１に基づく制御信号及び駆動信号等を補綴物作製部８３に送信する。
補綴物作製部８３は、切削手段等の材料加工手段を有し、生成３次元モデル入力部８１が入力した３次元モデル６１に基づいて補綴物を作製する。
補綴物作製装置８０は、生成３次元モデル入力部８１と、補綴物作製制御部８２と、補綴物作製部８３とを備えている。生成３次元モデル入力部８１は、補綴物３次元モデル生成装置１の出力部６が出力した３次元モデル６１を補綴物３次元モデル生成装置１から受信して、受信した３次元モデル６１を補綴物作製装置８０に入力する。補綴物作製制御部８２は、補綴物作製装置８０の動作全体を制御する。補綴物作製制御部８２は、生成３次元モデル入力部８１が入力した３次元モデル６１に基づく制御信号及び駆動信号等を補綴物作製部８３に送信する。
補綴物作製部８３は、切削手段等の材料加工手段を有し、生成３次元モデル入力部８１が入力した３次元モデル６１に基づいて補綴物を作製する。
次に、補綴物３次元モデル生成装置１の動作について説明する。補綴物３次元モデル生成装置１の処理の流れを示すフローチャートを図２に示す。
まず、対象者口腔データ３１を入力部５が補綴物３次元モデル生成装置１に入力する（ステップ１）。
本実施形態において、対象者口腔データ３１は、対象者口腔データ生成装置７０において生成される。入力部５は、通信ネットワーク４を介して対象者口腔データ生成装置７０の対象者口腔データ出力部７２から送信された対象者口腔データ３１を受信して、受信した対象者口腔データ３１を補綴物３次元モデル生成装置１に入力する。
図３に示すように対象者口腔データ３１は、３次元スキャナー等の３次元形状取得手段によって取得された３次元データである。対象者口腔データ３１は、口腔内にある上顎３２、上顎歯及び上顎歯列３４、下顎３５、下顎歯及び下顎歯列３６の立体形状を表す。対象者口腔データ３１は、歯の欠損箇所３８を示すものであり、欠損箇所３８には空隙３９が形成されている。
対象者口腔データ３１は、例えば、ＳＴＬ形式の３次元データである。
入力部５は、入力した対象者口腔データ３１を対象者口腔データ記憶部１２に記憶する。
まず、対象者口腔データ３１を入力部５が補綴物３次元モデル生成装置１に入力する（ステップ１）。
本実施形態において、対象者口腔データ３１は、対象者口腔データ生成装置７０において生成される。入力部５は、通信ネットワーク４を介して対象者口腔データ生成装置７０の対象者口腔データ出力部７２から送信された対象者口腔データ３１を受信して、受信した対象者口腔データ３１を補綴物３次元モデル生成装置１に入力する。
図３に示すように対象者口腔データ３１は、３次元スキャナー等の３次元形状取得手段によって取得された３次元データである。対象者口腔データ３１は、口腔内にある上顎３２、上顎歯及び上顎歯列３４、下顎３５、下顎歯及び下顎歯列３６の立体形状を表す。対象者口腔データ３１は、歯の欠損箇所３８を示すものであり、欠損箇所３８には空隙３９が形成されている。
対象者口腔データ３１は、例えば、ＳＴＬ形式の３次元データである。
入力部５は、入力した対象者口腔データ３１を対象者口腔データ記憶部１２に記憶する。
次いで、複数の既存３次元モデルから抽出した補綴物の大きさに関する特徴量に基づいて、複数の既存３次元モデルを複数のサブクラスタにクラスタリングする（ステップＳ２）。
＜自己回帰モデル＞
本実施形態に係る補綴物３次元モデル生成装置１は、以下に説明するクラスタリングと、過去の学習結果を次の学習結果に用いる自己回帰モデルとを組み合わせて、補綴物の３次元モデル６１を生成している。したがって、まず、本実施形態において使用する自己回帰モデルについて言及する。本実施形態において使用する自己回帰モデルは、以下の数式（１）に示すように定義される。
上記数式（１）において、ｃは初期学習定数であり、初期値は０である。また、ｐは自己回帰に用いる既存３次元モデルの数である。εｔは生成３次元モデルと既存３次元モデルとの重複誤差であり、学習により最小化される。ωｉはそれぞれの既存３次元モデルの重みである。
上記生成３次元モデルは、複数の既存３次元モデルを用いた学習によって生成された３次元モデルである。
＜自己回帰モデル＞
本実施形態に係る補綴物３次元モデル生成装置１は、以下に説明するクラスタリングと、過去の学習結果を次の学習結果に用いる自己回帰モデルとを組み合わせて、補綴物の３次元モデル６１を生成している。したがって、まず、本実施形態において使用する自己回帰モデルについて言及する。本実施形態において使用する自己回帰モデルは、以下の数式（１）に示すように定義される。
上記生成３次元モデルは、複数の既存３次元モデルを用いた学習によって生成された３次元モデルである。
＜クラスタリング＞
クラスタリング部２２は既存３次元モデル記憶部１１に記憶された複数の既存３次元モデルを読み出し、以下に説明する方法でいくつかのサブクラスタに分ける。
このサブクラスタを以下の数式（２）において「Ｃ」と置く。なお、各サブクラスに所属する既存３次元モデルを示すｍとは区別する。
クラスタリング部２２は既存３次元モデル記憶部１１に記憶された複数の既存３次元モデルを読み出し、以下に説明する方法でいくつかのサブクラスタに分ける。
このサブクラスタを以下の数式（２）において「Ｃ」と置く。なお、各サブクラスに所属する既存３次元モデルを示すｍとは区別する。
サブクラスタをより具体的に特定するために、各３次元モデルについて以下の５つの特徴量に注目する。なお、ここでの各３次元モデルとは、既存３次元モデルと生成３次元モデルとを含む。
この５つの特徴量とは、各３次元モデルに示される補綴物の立体形状におけるＸ軸方向の大きさｆ１と、上記補綴物の立体形状におけるＹ軸方向の大きさｆ２と、上記補綴物の立体形状におけるＺ軸方向の大きさｆ３と、上記補綴物の立体形状におけるＺ軸方向の第１の特異点ｆ４と、上記補綴物の立体形状におけるＺ軸方向の第２の特異点ｆ５である。
この５つの特徴量とは、各３次元モデルに示される補綴物の立体形状におけるＸ軸方向の大きさｆ１と、上記補綴物の立体形状におけるＹ軸方向の大きさｆ２と、上記補綴物の立体形状におけるＺ軸方向の大きさｆ３と、上記補綴物の立体形状におけるＺ軸方向の第１の特異点ｆ４と、上記補綴物の立体形状におけるＺ軸方向の第２の特異点ｆ５である。
本実施形態において、Ｘ軸方向は、図４に示すように歯及び補綴物の幅方向を示し、Ｙ軸方向は歯及び補綴物の高さ方向を示し、Ｚ軸方向は歯及び補綴物の奥行方向を示す。したがって、ｆ１は、各３次元モデルに示される補綴物の幅方向の大きさを示すものであり、ｆ２は各３次元モデルに示される補綴物の高さ方向の大きさを示すものであり、ｆ３は、各３次元モデルに示される補綴物の奥行方向の大きさを示すものである。
また、第１の特異点及び第２の特異点は、それぞれ、Ｚ軸方向（奥行方向）における各クラスタの差異を示すものである。第２の特異点は、第１の特異点とは異なる別の特異点である。
また、第１の特異点及び第２の特異点は、それぞれ、Ｚ軸方向（奥行方向）における各クラスタの差異を示すものである。第２の特異点は、第１の特異点とは異なる別の特異点である。
以上の５つの特徴量について、各３次元モデルのデータ点ｍは以下のような５次元ユークリッド空間に配置される。
新たなデータ点ｍと既存のサブクラスタＣｊ内のすべてのデータ点ｍとのユークリッド距離がそれぞれＴよりも小さいとき、その３次元モデルのデータ点ｍは、サブクラスタＣｊに属する。このことは、以下の数式（４）〜（７）によって表すことができる。
上記数式（４）に示すＴの値に応じて全サブクラスタの合計数が変動する。例えば、Ｔ＝０のときには無限のサブクラスタが生成され、Ｔ＝∞のときには、サブクラスタは１つにまとまる。試行の結果、例えば、Ｔ＝３のときに良好な結果が得られることが分かった。したがって、本実施形態では、上記数式（４）に示すＴの値を３に設定してクラスタリングを実行している。
クラスタリング部２２は、上記のように既存３次元モデルをクラスタリング処理したクラスタリング結果をクラスタリング結果記憶部１４に記憶する。
なお、クラスタリングによって生成されたサブクラスタには、既存３次元モデルと既存３次元モデルを用いた学習によって生成された生成３次元モデルとが含まれている。
なお、クラスタリングによって生成されたサブクラスタには、既存３次元モデルと既存３次元モデルを用いた学習によって生成された生成３次元モデルとが含まれている。
なお、上記のクラスタリングに関する説明に加えて、以上に説明したクラスタリング処理を実行するアルゴリズムを以下に示す。
上記アルゴリズムにおいて、上記変数ｍｏｄｅｌは、数式（１）の自己回帰モデルのｍｔに該当する。
上記アルゴリズムにおいて、上記変数ｍｏｄｅｌは、数式（１）の自己回帰モデルのｍｔに該当する。
次いで、対象者口腔データ３１から歯の欠損箇所３８を欠損箇所特定部２４が特定する（ステップＳ３）。
欠損箇所特定部２４は、入力された対象者口腔データ３１を対象者口腔データ記憶部１２から読み出し、欠損箇所３８を特定する。図３に示すように歯の欠損箇所３８には空隙３９が形成されている。欠損箇所特定部２４は、歯が欠損していると判定できる大きさの空隙３９を検出し、上記欠損箇所３８を特定する。なお、歯が欠損していると判定できる空隙３９の大きさを示す値として、予め記憶部２に記憶された閾値、又は学習によって取得された学習値を利用し、欠損箇所特定部２４が空隙３９を検出する。
欠損箇所特定部２４は、入力された対象者口腔データ３１を対象者口腔データ記憶部１２から読み出し、欠損箇所３８を特定する。図３に示すように歯の欠損箇所３８には空隙３９が形成されている。欠損箇所特定部２４は、歯が欠損していると判定できる大きさの空隙３９を検出し、上記欠損箇所３８を特定する。なお、歯が欠損していると判定できる空隙３９の大きさを示す値として、予め記憶部２に記憶された閾値、又は学習によって取得された学習値を利用し、欠損箇所特定部２４が空隙３９を検出する。
次に、ステップＳ３において特定された欠損箇所３８と隣り合う歯において、一方の側に位置する歯と他方の側に位置する歯の間の距離を歯間計測部２５が計測する（ステップＳ４）。
図４に示すように、欠損箇所３８の両隣の歯４１，４２の間に歯の欠損による空隙３９が生成されている。幅方向Ｘにおいて、欠損箇所３８の一方の側に位置する歯４１の側壁４１ａと、他方に位置する歯４２の側壁４２ａとが空隙３９を画定している。歯間計測部２５は、欠損箇所３８の一方の側に位置する歯４１の側壁４１ａから他方に位置する歯４２の側壁４２ａまでのＸ軸方向の距離（以下、「歯間距離」という。）Ｄを計測する。このとき、歯間計測部２５は、図４（ｂ）に示すように、両隣の歯の根元部分４１ｂ，４２ｂから先端部分４１ｃ，４２ｃに至るまでの各高さ位置（Ｙ軸方向の位置）における歯間距離Ｄをそれぞれ計測する。また、図４（ａ）に示すように、奥行方向についても、奥行方向に沿う各位置（Ｚ軸方向の位置）において歯間距離Ｄをそれぞれ計測する。なお、図４（ａ）及び（ｂ）においては、歯間距離Ｄを破線の矢印で示している。
例えば、ＦＤＩ方式で１５番の歯が欠損していた場合、歯間計測部２５は、１４番の歯４１の側壁４１ａから１６番の歯４２の側壁４２ａまでのＸ軸方向の距離を計測することになる。
図４に示すように、欠損箇所３８の両隣の歯４１，４２の間に歯の欠損による空隙３９が生成されている。幅方向Ｘにおいて、欠損箇所３８の一方の側に位置する歯４１の側壁４１ａと、他方に位置する歯４２の側壁４２ａとが空隙３９を画定している。歯間計測部２５は、欠損箇所３８の一方の側に位置する歯４１の側壁４１ａから他方に位置する歯４２の側壁４２ａまでのＸ軸方向の距離（以下、「歯間距離」という。）Ｄを計測する。このとき、歯間計測部２５は、図４（ｂ）に示すように、両隣の歯の根元部分４１ｂ，４２ｂから先端部分４１ｃ，４２ｃに至るまでの各高さ位置（Ｙ軸方向の位置）における歯間距離Ｄをそれぞれ計測する。また、図４（ａ）に示すように、奥行方向についても、奥行方向に沿う各位置（Ｚ軸方向の位置）において歯間距離Ｄをそれぞれ計測する。なお、図４（ａ）及び（ｂ）においては、歯間距離Ｄを破線の矢印で示している。
例えば、ＦＤＩ方式で１５番の歯が欠損していた場合、歯間計測部２５は、１４番の歯４１の側壁４１ａから１６番の歯４２の側壁４２ａまでのＸ軸方向の距離を計測することになる。
次いで、ステップＳ４において計測された歯間距離Ｄに基づいて、仮補綴物データ５１を仮補綴物データ生成部２７が作成する（ステップＳ５）。
図５に仮補綴物データ生成部２７が生成した仮補綴物データ５１の一例を示す。仮補綴物データ生成部２７は、予め記憶部２に記憶された閾値、又は学習によって取得された学習値に基づいて、欠損箇所３８に対応する歯の基本形状を取得する。また、仮補綴物データ生成部２７は、上記基本形状と上記歯間距離Ｄに基づいて仮補綴物データ５１を生成する。
図５に仮補綴物データ生成部２７が生成した仮補綴物データ５１の一例を示す。仮補綴物データ生成部２７は、予め記憶部２に記憶された閾値、又は学習によって取得された学習値に基づいて、欠損箇所３８に対応する歯の基本形状を取得する。また、仮補綴物データ生成部２７は、上記基本形状と上記歯間距離Ｄに基づいて仮補綴物データ５１を生成する。
仮補綴物データ５１は、前述のように、欠損箇所３８の空隙３９を埋める立体形状であり補綴物の仮の立体形状として設定される立体形状を表す３次元データである。すなわち、仮補綴物データ５１は、欠損箇所３８の空隙３９を埋めるものとして仮に設定される立体形状を表すデータである。以下、仮補綴物データ５１によって示される立体形状を仮補綴物５２という。
歯間計測部２５が計測した各歯間距離Ｄは、欠損箇所３８の両側の歯４１，４２の間の距離を示すものであるから、仮補綴物５２の幅寸法（Ｘ軸方向の寸法）はこれらの歯間距離Ｄの大きさ以下に設定する必要がある。したがって、欠損箇所３８に対応する歯の上記基本形状に沿う形状であり、仮補綴物５２の幅寸法（Ｘ軸方向の寸法）が対応する箇所の歯間距離Ｄを超えない範囲内においてできるだけ大きくなるように、仮補綴物データ生成部２７が仮補綴物５２の形状及び大きさを決定する。すなわち、歯間計測部２５が計測した各歯間距離Ｄを最大幅寸法とする仮補綴物５２の立体形状を表す仮補綴物データ５１が生成されることになる。
歯間計測部２５が計測した各歯間距離Ｄは、欠損箇所３８の両側の歯４１，４２の間の距離を示すものであるから、仮補綴物５２の幅寸法（Ｘ軸方向の寸法）はこれらの歯間距離Ｄの大きさ以下に設定する必要がある。したがって、欠損箇所３８に対応する歯の上記基本形状に沿う形状であり、仮補綴物５２の幅寸法（Ｘ軸方向の寸法）が対応する箇所の歯間距離Ｄを超えない範囲内においてできるだけ大きくなるように、仮補綴物データ生成部２７が仮補綴物５２の形状及び大きさを決定する。すなわち、歯間計測部２５が計測した各歯間距離Ｄを最大幅寸法とする仮補綴物５２の立体形状を表す仮補綴物データ５１が生成されることになる。
仮補綴物データ５１は、最終的に生成される補綴物の３次元モデルにおける補綴物の最大幅寸法（Ｘ軸方向の寸法）を設定するために生成されるものである。したがって仮補綴物５２の形状自体は、空隙３９を埋め、対応する歯の基本的な形状を反映したおおまかな形状でよい。
仮補綴物５２のＹ軸方向及びＺ軸方向の各位置における各幅寸法は、仮補綴物５２を欠損箇所３８の空隙３９に配したときに対応するＹ軸方向及びＺ軸方向の各位置における各歯間距離Ｄを最大幅寸法とする。なお前述のように、仮補綴物５２の形状は、対応する歯の基本的な特徴を反映した形状となるため、仮補綴物５２のＹ軸方向及びＺ軸方向の各位置おける各幅寸法は、対応する位置の歯間距離Ｄと同じ寸法になる箇所もあり得るし、対応する位置の歯間距離Ｄよりも小さい寸法になる箇所もあり得る。
仮補綴物５２のＹ軸方向及びＺ軸方向の各位置における各幅寸法は、仮補綴物５２を欠損箇所３８の空隙３９に配したときに対応するＹ軸方向及びＺ軸方向の各位置における各歯間距離Ｄを最大幅寸法とする。なお前述のように、仮補綴物５２の形状は、対応する歯の基本的な特徴を反映した形状となるため、仮補綴物５２のＹ軸方向及びＺ軸方向の各位置おける各幅寸法は、対応する位置の歯間距離Ｄと同じ寸法になる箇所もあり得るし、対応する位置の歯間距離Ｄよりも小さい寸法になる箇所もあり得る。
以上のように、仮補綴物データ生成部２７は、歯間計測部２５が計測した歯間距離Ｄに基づいて仮補綴物５２のＸ軸方向の大きさを決定する。また、歯間計測部２５が計測した歯間距離Ｄと、上記閾値又は学習値に基づいて取得された上記歯の基本形状とに基づいて、仮補綴物５２のＹ軸方向及びＺ軸方向における大きさと先端形状とを仮補綴物データ生成部２７が決定する。
これにより、仮補綴物データ生成部２７によって仮補綴物データ５１が生成されることになる。
なお、仮補綴物データ５１は、メッシュデータを含むものである。仮補綴物５２は数千単位の層（パス）５３（図５）に分割されて、これらの複数の層５３がＹ軸方向（高さ方向）に積層されている。
仮補綴物データ生成部２７は、生成した仮補綴物データ５１を仮補綴物データ記憶部１５に記憶する。
これにより、仮補綴物データ生成部２７によって仮補綴物データ５１が生成されることになる。
なお、仮補綴物データ５１は、メッシュデータを含むものである。仮補綴物５２は数千単位の層（パス）５３（図５）に分割されて、これらの複数の層５３がＹ軸方向（高さ方向）に積層されている。
仮補綴物データ生成部２７は、生成した仮補綴物データ５１を仮補綴物データ記憶部１５に記憶する。
次いで、既存３次元モデルを用いて学習した補綴物の形状及び大きさに関する学習結果と、仮補綴物データ生成部２７が生成した仮補綴物データ５１とに基づいて補綴物３次元モデル生成部２８が補綴物の３次元モデル６１を生成する（ステップＳ６）。
補綴物３次元モデル生成部２８は、クラスタリング部２２が生成した複数のサブクラスタから、仮補綴物データ５１に基づいて空隙３９に適合する３次元モデルの属するサブクラスタを特定し、特定したサブクラスタに属する３次元モデルを用いて空隙３９に適合する補綴物の立体形状を予測し、予測した補綴物の立体形状を表す３次元モデル６１を生成する。
補綴物３次元モデル生成部２８は、仮補綴物データ記憶部１５から仮補綴物データ５１を読み出し、読み出した仮補綴物データ５１と、以下に説明するアルゴリズムを用いて補綴物の３次元モデル生成処理を実行する。
補綴物３次元モデル生成部２８は、クラスタリング部２２が生成した複数のサブクラスタから、仮補綴物データ５１に基づいて空隙３９に適合する３次元モデルの属するサブクラスタを特定し、特定したサブクラスタに属する３次元モデルを用いて空隙３９に適合する補綴物の立体形状を予測し、予測した補綴物の立体形状を表す３次元モデル６１を生成する。
補綴物３次元モデル生成部２８は、仮補綴物データ記憶部１５から仮補綴物データ５１を読み出し、読み出した仮補綴物データ５１と、以下に説明するアルゴリズムを用いて補綴物の３次元モデル生成処理を実行する。
まず、仮補綴物５２の立体形状を表す関数として以下の数式（８）に示すＶを用いる。
Ｖは、仮補綴物の立体形状を表すｘ，ｙ，ｚを示す関数である。したがって、Ｖは仮補綴物データ５１によって示される仮補綴物５２の立体形状を表す。前述のように、仮補綴物は数千単位の層（パス）５３に分割されて、これらの複数の層５３がＹ軸方向（高さ方向）に積層されている。よって、Ｖは、上記積層された複数の層５３の形状によって決定する仮補綴物５２の立体形状を表している。また、Ｖは仮補綴物５２の体積も表すものである。
次いで、上記Ｖを用いて、欠損箇所３８の空隙３９に最も適する補綴物が、ステップＳ２においてクラスタリングされたどのサブクラスタＣｊに属するものであるのかを決定する。すなわち、空隙３９に適合する３次元モデルがどのサブクラスタＣｊに属するものであるのかを補綴物３次元モデル生成部２８が特定する。
ここで、上記数式（１０）に示すＶｊは、ｊ番目のサブクラスタに属するモデルの縦と横と高さとをかけたサブクラスタ内のモデルの代表的な体積を意味するものである。
また、上記数式（９）の右辺に示す関数は、仮補綴物５２の体積を表すＶとサブクラスタの代表的な体積Ｖｊとの距離で最小のものを同定することで、どのサブクラスタが最適かを選ぶことを意味している。
上記数式（９）及び（１０）にもとづいてＣｋが決定すれば、欠損箇所３８の空隙３９に最も適する補綴物がどのサブクラスタＣｊに属するものであるのか決定することになる。
Ｃｋが決定すれば上記数式（１）の自己回帰モデルに示すように、他パラメータが学習によって推定でき、同じサブクラスタに分類されたｎｋ個の既存３次元モデルから、以下の数式で表される重みベクトルΩを推定する。
ここで、
ωｉは、各既存３次元モデルについての確率変数ともとらえられる。
また、重みベクトルΩによって生成された３次元モデルｍｔと、対象者口腔データ記憶部１２に記憶された対象者口腔データ３１とから補綴物の噛み合わせ部分の誤差を求め、この誤差の最小化による最適化を行う。
ここで、上記数式（１０）に示すＶｊは、ｊ番目のサブクラスタに属するモデルの縦と横と高さとをかけたサブクラスタ内のモデルの代表的な体積を意味するものである。
また、上記数式（９）の右辺に示す関数は、仮補綴物５２の体積を表すＶとサブクラスタの代表的な体積Ｖｊとの距離で最小のものを同定することで、どのサブクラスタが最適かを選ぶことを意味している。
上記数式（９）及び（１０）にもとづいてＣｋが決定すれば、欠損箇所３８の空隙３９に最も適する補綴物がどのサブクラスタＣｊに属するものであるのか決定することになる。
Ｃｋが決定すれば上記数式（１）の自己回帰モデルに示すように、他パラメータが学習によって推定でき、同じサブクラスタに分類されたｎｋ個の既存３次元モデルから、以下の数式で表される重みベクトルΩを推定する。
また、重みベクトルΩによって生成された３次元モデルｍｔと、対象者口腔データ記憶部１２に記憶された対象者口腔データ３１とから補綴物の噛み合わせ部分の誤差を求め、この誤差の最小化による最適化を行う。
誤差Ｓは、上記３次元モデルｍｔによって示される補綴物の立体形状において、対向する下顎３５の歯の先端部と重複してしまう補綴物の先端部の体積である。
例えば、ＦＤＩ方式で１５番の歯が欠損していた場合、１５番の補綴物の上記３次元モデルｍｔを対象者口腔データ３１の欠損箇所３８の空隙３９に当て嵌めて、１５番の補綴物と対向する対象者の歯との噛み合わせ部分の誤差Ｓを求める。図３の例では、誤差Ｓは、上記３次元モデルｍｔによって示される補綴物の立体形状において、補綴物を空隙３９に当て嵌めて噛み合わせた場合に、対向する下顎歯４５の先端部４５ａと重複してしまう補綴物の先端部の体積である。
例えば、ＦＤＩ方式で１５番の歯が欠損していた場合、１５番の補綴物の上記３次元モデルｍｔを対象者口腔データ３１の欠損箇所３８の空隙３９に当て嵌めて、１５番の補綴物と対向する対象者の歯との噛み合わせ部分の誤差Ｓを求める。図３の例では、誤差Ｓは、上記３次元モデルｍｔによって示される補綴物の立体形状において、補綴物を空隙３９に当て嵌めて噛み合わせた場合に、対向する下顎歯４５の先端部４５ａと重複してしまう補綴物の先端部の体積である。
前述のように、対象者口腔データ３１は、口腔内にある上顎３２、上顎歯及び上顎歯列３４、下顎３５、下顎歯及び下顎歯列３６の立体形状を表すものであるため、対象者口腔データ３１と上記３次元モデルｍｔとから、誤差Ｓを求めることができる。
誤差Ｓの最小化による最適化を行う誤差関数については、以下のように表すことができる。
数式（１３）に示すｆｉｔｎｅｓｓ関数は、上記誤差Ｓを利用して補綴物の立体形状を算出する関数であり、かつ、仮補綴物５２の各層５３を最適化することによって得られる立体形状Ｖを算出するための関数である。
誤差Ｓの最小化による最適化を行う誤差関数については、以下のように表すことができる。
前述のように、仮補綴物５２は数千単位の層（パス）５３（図５）に分割されている。補綴物３次元モデル生成部２８が、学習結果に基づいてそれぞれのパス５３を最適化していくことによって各層の形状が決定していく。仮補綴物５２は、空隙３９に適合する立体形状の最大値を示すため、補綴物３次元モデル生成部２８は、仮補綴物５２の各層５３を最大値として、各層５３が最適値に達するまで各層５３の形状形成を繰り返す。
なお、最適化過程において、各ステップあたり突然変異率ｒ＝０．２の割合で結果の悪いパラメータベクトルΩの入れ替えを実施してもよい。また、各サブクラスタに含まれる既存３次元モデルの数に対して１割ほどの突然変異率（μ＝０．１＊ｎｋ）を設定してもよい。
以上のように、補綴物３次元モデル生成部２８は、複数の既存３次元モデルを用いた学習によって生成された３次元モデルが示す補綴物の立体形状において、補綴物に対向する歯の先端部分と重複する領域の体積を誤差Ｓとし、誤差を最少化することによって空隙３９に適合する補綴物の立体形状を予測し、予測した補綴物の立体形状を表す３次元モデル６１を生成している。
これにより、対象者の欠損箇所３８に適合する補綴物の３次元モデル６１が自動生成されることになる。
補綴物３次元モデル生成部２８によって生成された補綴物の３次元モデル６１の一例を図６に示す。
これにより、対象者の欠損箇所３８に適合する補綴物の３次元モデル６１が自動生成されることになる。
補綴物３次元モデル生成部２８によって生成された補綴物の３次元モデル６１の一例を図６に示す。
なお、上記の説明に加えて、以上に説明した処理を実行する遺伝的自己回帰生成アルゴリズムを以下に示す。前述のように、まず、欠損箇所３８の空隙３９に最も適合する３次元モデルのサブクラスタＣｋを決定する。なお、下記のアルゴリズムにおいては、前述の誤差Ｓ（重複部分の体積）の閾値ｔを、ｔ＝１０−２に設定している。この閾値ｔは時間と精度に関わるパラメータである。時間と精度はトレードオフの関係にあり、バランスがとれた値としてｔ＝１０−２を設定している。
上記アルゴリズムにおいて、「Ｃ」は、欠損箇所３８の空隙３９に最も適する補綴物が属するサブクラスタＣｋとして決定されたサブクラスタを意味する。
「Ｎ」は、上記アルゴリズムのタイトル欄に、Ｎ：ｓｉｚｅ ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎと記載しているように、遺伝的アルゴリズムの文脈における、いわゆる「個体数」である。
上記アルゴリズムにおいて、「Ｃ」は、欠損箇所３８の空隙３９に最も適する補綴物が属するサブクラスタＣｋとして決定されたサブクラスタを意味する。
「Ｎ」は、上記アルゴリズムのタイトル欄に、Ｎ：ｓｉｚｅ ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎと記載しているように、遺伝的アルゴリズムの文脈における、いわゆる「個体数」である。
補綴物３次元モデル生成部２８は、生成した補綴物の立体形状を表す３次元モデル６１を生成３次元モデル記憶部１７に記憶する。
出力部６は、生成３次元モデル記憶部１７から補綴物の立体形状を表す３次元モデル６１を読み出し、ミリングマシン等のＣＡＭ装置に出力する。本実施形態において出力部６は、通信ネットワーク４を介して３次元モデル６１を補綴物作製装置８０に送信する。
補綴物作製装置８０の生成３次元モデル入力部８１は、補綴物３次元モデル生成装置１から受信した３次元モデル６１を補綴物作製装置８０に入力する。補綴物作製部８３は、生成３次元モデル入力部８１が入力した３次元モデル６１に基づいて補綴物を作製する。
補綴物３次元モデル生成装置１が生成した３次元モデル６１に基づいて作製された補綴物には、色付け、焼成等の所定の処理が施される。完成した補綴物は、運搬手段又は配送手段等を用いて、歯科医院や患者に届けられる。なお、補綴物の運搬手段として、ドローンを用いてもよい。
出力部６は、生成３次元モデル記憶部１７から補綴物の立体形状を表す３次元モデル６１を読み出し、ミリングマシン等のＣＡＭ装置に出力する。本実施形態において出力部６は、通信ネットワーク４を介して３次元モデル６１を補綴物作製装置８０に送信する。
補綴物作製装置８０の生成３次元モデル入力部８１は、補綴物３次元モデル生成装置１から受信した３次元モデル６１を補綴物作製装置８０に入力する。補綴物作製部８３は、生成３次元モデル入力部８１が入力した３次元モデル６１に基づいて補綴物を作製する。
補綴物３次元モデル生成装置１が生成した３次元モデル６１に基づいて作製された補綴物には、色付け、焼成等の所定の処理が施される。完成した補綴物は、運搬手段又は配送手段等を用いて、歯科医院や患者に届けられる。なお、補綴物の運搬手段として、ドローンを用いてもよい。
以上に説明したように、本実施形態に係る補綴物３次元モデル生成装置１は、クラスタリングと自己回帰モデル、さらに機械学習を用いて対象者の補綴物の３次元モデル６１を生成している。本実施形態では、「歯の形状における基本的な特徴」を継承しつつ、「対象者ごとの歯の欠損箇所３８の空隙３９への最適化」を組み合わせて、補綴物の３次元モデル６１を生成している。以上に説明したように、「歯の形状における基本的な特徴」については、既存３次元モデルを線形結合し、また同時に、「対象者ごとの最適化」については学習による推定値を得て、どちらの要件も満たした３次元モデルを生成している。
また、歯科医療において用いられる補綴物の３次元モデルは高精度であるためサイズが非常に大きい（例えば、Ｇ＝（Ｖ，Ｅ），（Ｖ＝１０６，Ｅ＝１０７程度）。しかしながら、本実施形態に係る補綴物３次元モデル生成装置１によれば、上述のように、「クラスタリング」と「自己回帰モデル」を組み合わせることにより、３次元モデル生成の効率化及び高速化を実現している。
また、歯科医療において用いられる補綴物の３次元モデルは高精度であるためサイズが非常に大きい（例えば、Ｇ＝（Ｖ，Ｅ），（Ｖ＝１０６，Ｅ＝１０７程度）。しかしながら、本実施形態に係る補綴物３次元モデル生成装置１によれば、上述のように、「クラスタリング」と「自己回帰モデル」を組み合わせることにより、３次元モデル生成の効率化及び高速化を実現している。
以上のように、本実施形態に係る補綴物３次元モデル生成装置１は、予め記憶された補綴物の複数の３次元モデルを用いて学習した補綴物の形状及び大きさに関する学習結果と、仮補綴物データ生成部２７が生成した仮補綴物データ５１とに基づいて対象者の補綴物の３次元モデル６１を生成する補綴物３次元モデル生成部２８を備えている。
したがって、補綴物３次元モデル生成装置１によれば、各対象者に適した補綴物の設計を迅速に行うことができる。
したがって、補綴物３次元モデル生成装置１によれば、各対象者に適した補綴物の設計を迅速に行うことができる。
また、補綴物３次元モデル生成装置１は、既存３次元モデルを複数のサブクラスタにクラスタリングするクラスタリング部２２を備えている。
したがって、補綴物３次元モデル生成装置１によれば、補綴物の３次元モデル６１の生成に要する時間を大幅に短縮することができる。また、クラスタリング部２２を備えることにより、処理精度及び処理速度を向上させることができ、コンピュータへの負担を軽減することができる。
したがって、補綴物３次元モデル生成装置１によれば、補綴物の３次元モデル６１の生成に要する時間を大幅に短縮することができる。また、クラスタリング部２２を備えることにより、処理精度及び処理速度を向上させることができ、コンピュータへの負担を軽減することができる。
また、本実施形態に係る補綴物３次元モデル生成部２８は、複数の３次元モデルを用いた学習によって生成された３次元モデルが示す補綴物の立体形状において、補綴物に対向する歯の先端部分と重複する領域の体積を誤差とし、誤差を最少化することによって空隙３９に適合する補綴物の立体形状を予測し、予測した補綴物の立体形状を表す３次元モデル６１を生成する。
したがって、補綴物３次元モデル生成装置１によれば、対象者ごとに、補綴物と歯との噛み合わせ部分の形状が適切に設計された補綴物の３次元モデル６１を生成することができる。
したがって、補綴物３次元モデル生成装置１によれば、対象者ごとに、補綴物と歯との噛み合わせ部分の形状が適切に設計された補綴物の３次元モデル６１を生成することができる。
また、補綴物３次元モデル生成装置１と、対象者口腔データ生成装置７０と、補綴物作製装置８０とを備える補綴物作製システムによれば、対象者の口腔内の立体形状取得から補綴物作製までの一連の工程を迅速に処理することができる。
以上、本発明の実施形態について述べたが、本発明は既述の実施形態に限定されるものではなく、各種の変形及び変更が可能である。
例えば、既述の実施形態では、対象者口腔データ３１の入力（ステップＳ１）後に、クラスタリング部２２によるクラスタリング（ステップＳ２）を説明しているが、クラスタリング部２２によるクラスタリングを実行した後に、対象者口腔データ３１を入力するように構成してもよい。また、一度実行したクラスタリングのクラスタリング結果をクラスタリング結果記憶部１４に記憶しておき、補綴物の３次元モデル６１を生成する際に、新たにクラスタリングを実行するのではなく、クラスタリング結果記憶部１４から既に記憶されているクラスタリング結果を読み出して、補綴物の３次元モデル６１の生成処理を実行してもよい。
例えば、既述の実施形態では、対象者口腔データ３１の入力（ステップＳ１）後に、クラスタリング部２２によるクラスタリング（ステップＳ２）を説明しているが、クラスタリング部２２によるクラスタリングを実行した後に、対象者口腔データ３１を入力するように構成してもよい。また、一度実行したクラスタリングのクラスタリング結果をクラスタリング結果記憶部１４に記憶しておき、補綴物の３次元モデル６１を生成する際に、新たにクラスタリングを実行するのではなく、クラスタリング結果記憶部１４から既に記憶されているクラスタリング結果を読み出して、補綴物の３次元モデル６１の生成処理を実行してもよい。
また例えば、既述のアルゴリズム以外のアルゴリズムを用いた機械学習によって学習した学習済みモデルを用いて、補綴物３次元モデル生成部２８が補綴物の３次元モデルの生成処理を実行するように構成してもよい。
補綴物３次元モデル生成装置１を構成する前述の各機能部は、単体のコンピュータに備えられていてもよいし、通信ネットワークを介して通信可能な複数のコンピュータに分散して備えられていてもよい。
なお、既述の実施形態において言及した数値は、すべて例示であり、既述の数値に限定されない。
なお、既述の実施形態において言及した数値は、すべて例示であり、既述の数値に限定されない。
例えば、補綴物３次元モデル生成装置１の機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することにより各種処理を行ってもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。
また、「コンピュータシステム」は、ＷＷＷシステムを利用している場合であれば、ホームページ提供環境（あるいは表示環境）も含むものとする。
また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムを送信する場合の通信線のように、短時間の間、動的にプログラムを保持するもの、その場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリのように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。また上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良く、さらに前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであっても良い。
また、「コンピュータシステム」は、ＷＷＷシステムを利用している場合であれば、ホームページ提供環境（あるいは表示環境）も含むものとする。
また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムを送信する場合の通信線のように、短時間の間、動的にプログラムを保持するもの、その場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリのように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。また上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良く、さらに前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであっても良い。
既述の実施形態に関し、さらに以下の付記を開示する。
（付記１）
歯の欠損箇所に配する補綴物の３次元モデルを生成する補綴物３次元モデル生成装置であって、
対象者の口腔内の立体形状を表す３次元データである対象者口腔データを入力する入力部と、
前記入力部が入力した前記対象者口腔データから歯の欠損箇所を特定する欠損箇所特定部と、
前記欠損箇所特定部が特定した前記欠損箇所と隣り合う歯において、一方の側に位置する歯と他方の側に位置する歯の間の距離を計測する歯間計測部と、
前記歯間計測部が計測した前記距離を最大幅寸法として前記欠損箇所の空隙を埋める立体形状であり且つ補綴物の仮の立体形状として設定される立体形状を表す３次元データである仮補綴物データを生成する仮補綴物データ生成部と、
予め記憶された補綴物の複数の３次元モデルを用いて学習した補綴物の形状及び大きさに関する学習結果と、前記仮補綴物データ生成部が生成した前記仮補綴物データとに基づいて前記対象者の補綴物の３次元モデルを生成する補綴物３次元モデル生成部と
を備える補綴物３次元モデル生成装置。
（付記１）
歯の欠損箇所に配する補綴物の３次元モデルを生成する補綴物３次元モデル生成装置であって、
対象者の口腔内の立体形状を表す３次元データである対象者口腔データを入力する入力部と、
前記入力部が入力した前記対象者口腔データから歯の欠損箇所を特定する欠損箇所特定部と、
前記欠損箇所特定部が特定した前記欠損箇所と隣り合う歯において、一方の側に位置する歯と他方の側に位置する歯の間の距離を計測する歯間計測部と、
前記歯間計測部が計測した前記距離を最大幅寸法として前記欠損箇所の空隙を埋める立体形状であり且つ補綴物の仮の立体形状として設定される立体形状を表す３次元データである仮補綴物データを生成する仮補綴物データ生成部と、
予め記憶された補綴物の複数の３次元モデルを用いて学習した補綴物の形状及び大きさに関する学習結果と、前記仮補綴物データ生成部が生成した前記仮補綴物データとに基づいて前記対象者の補綴物の３次元モデルを生成する補綴物３次元モデル生成部と
を備える補綴物３次元モデル生成装置。
（付記２）
前記複数の３次元モデルから抽出した補綴物の大きさに関する特徴量に基づいて、前記複数の３次元モデルを複数のサブクラスタにクラスタリングするクラスタリング部をさらに備え、
前記補綴物３次元モデル生成部は、前記複数のサブクラスタから、前記仮補綴物データに基づいて前記空隙に適合する３次元モデルの属するサブクラスタを特定し、特定した前記サブクラスタに属する前記３次元モデルを用いて前記空隙に適合する補綴物の立体形状を予測し、予測した補綴物の立体形状を表す３次元モデルを生成する付記１記載の補綴物３次元モデル生成装置。
前記複数の３次元モデルから抽出した補綴物の大きさに関する特徴量に基づいて、前記複数の３次元モデルを複数のサブクラスタにクラスタリングするクラスタリング部をさらに備え、
前記補綴物３次元モデル生成部は、前記複数のサブクラスタから、前記仮補綴物データに基づいて前記空隙に適合する３次元モデルの属するサブクラスタを特定し、特定した前記サブクラスタに属する前記３次元モデルを用いて前記空隙に適合する補綴物の立体形状を予測し、予測した補綴物の立体形状を表す３次元モデルを生成する付記１記載の補綴物３次元モデル生成装置。
（付記３）
前記補綴物３次元モデル生成部は、前記複数の３次元モデルを用いた学習によって生成された３次元モデルが示す補綴物の立体形状において、前記補綴物に対向する歯の先端部分と重複する領域の体積を誤差とし、前記誤差を最少化することによって前記空隙に適合する補綴物の立体形状を予測し、予測した補綴物の立体形状を表す３次元モデルを生成する付記１又は付記２記載の補綴物３次元モデル生成装置。
前記補綴物３次元モデル生成部は、前記複数の３次元モデルを用いた学習によって生成された３次元モデルが示す補綴物の立体形状において、前記補綴物に対向する歯の先端部分と重複する領域の体積を誤差とし、前記誤差を最少化することによって前記空隙に適合する補綴物の立体形状を予測し、予測した補綴物の立体形状を表す３次元モデルを生成する付記１又は付記２記載の補綴物３次元モデル生成装置。
（付記４）
歯の欠損箇所に配する補綴物の３次元モデルを生成する補綴物３次元モデル生成装置と、対象者の口腔内の立体形状を表す３次元データである対象者口腔データを生成する対象者口腔データ生成装置と、前記補綴物３次元モデル生成装置によって生成された前記補綴物の３次元モデルに基づいて補綴物を作製する補綴物作製装置とを備える補綴物作製システムであって、
前記補綴物３次元モデル生成装置は、
前記対象者口腔データ生成装置の対象者口腔データ出力部から出力された前記対象者口腔データを入力する入力部と、
前記入力部が入力した前記対象者口腔データから歯の欠損箇所を特定する欠損箇所特定部と、
前記欠損箇所特定部が特定した前記欠損箇所と隣り合う歯において、一方の側に位置する歯と他方の側に位置する歯の間の距離を計測する歯間計測部と、
前記歯間計測部が計測した前記距離を最大幅寸法として前記欠損箇所の空隙を埋める立体形状であり且つ補綴物の仮の立体形状として設定される立体形状を表す３次元データである仮補綴物データを生成する仮補綴物データ生成部と、
予め記憶された補綴物の複数の３次元モデルを用いて学習した補綴物の形状及び大きさに関する学習結果と、前記仮補綴物データ生成部が生成した前記仮補綴物データとに基づいて前記対象者の補綴物の３次元モデルを生成する補綴物３次元モデル生成部と、
前記補綴物３次元モデル生成部が生成した前記３次元モデルを出力する出力部とを備え、
前記対象者口腔データ生成装置は、
前記対象者口腔データを生成する対象者口腔データ生成部と、
前記対象者口腔データ生成部が生成した前記対象者口腔データを出力する前記対象者口腔データ出力部とを備え、
前記補綴物作製装置は、
前記補綴物３次元モデル生成装置の前記出力部が出力した前記３次元モデルを入力する生成３次元モデル入力部と、
前記生成３次元モデル入力部が入力した前記３次元モデルに基づいて補綴物を作製する補綴物作製部とを備える補綴物作製システム。
歯の欠損箇所に配する補綴物の３次元モデルを生成する補綴物３次元モデル生成装置と、対象者の口腔内の立体形状を表す３次元データである対象者口腔データを生成する対象者口腔データ生成装置と、前記補綴物３次元モデル生成装置によって生成された前記補綴物の３次元モデルに基づいて補綴物を作製する補綴物作製装置とを備える補綴物作製システムであって、
前記補綴物３次元モデル生成装置は、
前記対象者口腔データ生成装置の対象者口腔データ出力部から出力された前記対象者口腔データを入力する入力部と、
前記入力部が入力した前記対象者口腔データから歯の欠損箇所を特定する欠損箇所特定部と、
前記欠損箇所特定部が特定した前記欠損箇所と隣り合う歯において、一方の側に位置する歯と他方の側に位置する歯の間の距離を計測する歯間計測部と、
前記歯間計測部が計測した前記距離を最大幅寸法として前記欠損箇所の空隙を埋める立体形状であり且つ補綴物の仮の立体形状として設定される立体形状を表す３次元データである仮補綴物データを生成する仮補綴物データ生成部と、
予め記憶された補綴物の複数の３次元モデルを用いて学習した補綴物の形状及び大きさに関する学習結果と、前記仮補綴物データ生成部が生成した前記仮補綴物データとに基づいて前記対象者の補綴物の３次元モデルを生成する補綴物３次元モデル生成部と、
前記補綴物３次元モデル生成部が生成した前記３次元モデルを出力する出力部とを備え、
前記対象者口腔データ生成装置は、
前記対象者口腔データを生成する対象者口腔データ生成部と、
前記対象者口腔データ生成部が生成した前記対象者口腔データを出力する前記対象者口腔データ出力部とを備え、
前記補綴物作製装置は、
前記補綴物３次元モデル生成装置の前記出力部が出力した前記３次元モデルを入力する生成３次元モデル入力部と、
前記生成３次元モデル入力部が入力した前記３次元モデルに基づいて補綴物を作製する補綴物作製部とを備える補綴物作製システム。
（付記５）
歯の欠損箇所に配する補綴物の３次元モデルを生成する補綴物３次元モデル生成装置における補綴物３次元モデル生成方法であって、
前記補綴物３次元モデル生成装置の入力部が、対象者の口腔内の立体形状を表す３次元データである対象者口腔データを入力する入力ステップと、
前記補綴物３次元モデル生成装置の欠損箇所特定部が、前記入力部が入力した前記対象者口腔データから歯の欠損箇所を特定する欠損箇所特定ステップと、
前記補綴物３次元モデル生成装置の歯間計測部が、前記欠損箇所特定部が特定した前記欠損箇所と隣り合う歯において、一方の側に位置する歯と他方の側に位置する歯の間の距離を計測する歯間計測ステップと、
前記補綴物３次元モデル生成装置の仮補綴物データ生成部が、前記歯間計測部が計測した前記距離を最大幅寸法として前記欠損箇所の空隙を埋める立体形状であり且つ補綴物の仮の立体形状として設定される立体形状を表す３次元データである仮補綴物データを生成する仮補綴物データ生成ステップと、
前記補綴物３次元モデル生成装置の補綴物３次元モデル生成部が、予め記憶された補綴物の複数の３次元モデルを用いて学習した補綴物の形状及び大きさに関する学習結果と、前記仮補綴物データ生成部が生成した前記仮補綴物データとに基づいて前記対象者の補綴物の３次元モデルを生成する補綴物３次元モデル生成ステップと
を含む補綴物３次元モデル生成方法。
歯の欠損箇所に配する補綴物の３次元モデルを生成する補綴物３次元モデル生成装置における補綴物３次元モデル生成方法であって、
前記補綴物３次元モデル生成装置の入力部が、対象者の口腔内の立体形状を表す３次元データである対象者口腔データを入力する入力ステップと、
前記補綴物３次元モデル生成装置の欠損箇所特定部が、前記入力部が入力した前記対象者口腔データから歯の欠損箇所を特定する欠損箇所特定ステップと、
前記補綴物３次元モデル生成装置の歯間計測部が、前記欠損箇所特定部が特定した前記欠損箇所と隣り合う歯において、一方の側に位置する歯と他方の側に位置する歯の間の距離を計測する歯間計測ステップと、
前記補綴物３次元モデル生成装置の仮補綴物データ生成部が、前記歯間計測部が計測した前記距離を最大幅寸法として前記欠損箇所の空隙を埋める立体形状であり且つ補綴物の仮の立体形状として設定される立体形状を表す３次元データである仮補綴物データを生成する仮補綴物データ生成ステップと、
前記補綴物３次元モデル生成装置の補綴物３次元モデル生成部が、予め記憶された補綴物の複数の３次元モデルを用いて学習した補綴物の形状及び大きさに関する学習結果と、前記仮補綴物データ生成部が生成した前記仮補綴物データとに基づいて前記対象者の補綴物の３次元モデルを生成する補綴物３次元モデル生成ステップと
を含む補綴物３次元モデル生成方法。
（付記６）
歯の欠損箇所に配する補綴物の３次元モデルを生成する補綴物３次元モデル生成装置における補綴物３次元モデル生成プログラムであって、
前記補綴物３次元モデル生成装置の入力部が、対象者の口腔内の立体形状を表す３次元データである対象者口腔データを入力する入力ステップと、
前記補綴物３次元モデル生成装置の欠損箇所特定部が、前記入力部が入力した前記対象者口腔データから歯の欠損箇所を特定する欠損箇所特定ステップと、
前記補綴物３次元モデル生成装置の歯間計測部が、前記欠損箇所特定部が特定した前記欠損箇所と隣り合う歯において、一方の側に位置する歯と他方の側に位置する歯の間の距離を計測する歯間計測ステップと、
前記補綴物３次元モデル生成装置の仮補綴物データ生成部が、前記歯間計測部が計測した前記距離を最大幅寸法として前記欠損箇所の空隙を埋める立体形状であり且つ補綴物の仮の立体形状として設定される立体形状を表す３次元データである仮補綴物データを生成する仮補綴物データ生成ステップと、
前記補綴物３次元モデル生成装置の補綴物３次元モデル生成部が、予め記憶された補綴物の複数の３次元モデルを用いて学習した補綴物の形状及び大きさに関する学習結果と、前記仮補綴物データ生成部が生成した前記仮補綴物データとに基づいて前記対象者の補綴物の３次元モデルを生成する補綴物３次元モデル生成ステップと
を前記補綴物３次元モデル生成装置において実行させる補綴物３次元モデル生成プログラム。
歯の欠損箇所に配する補綴物の３次元モデルを生成する補綴物３次元モデル生成装置における補綴物３次元モデル生成プログラムであって、
前記補綴物３次元モデル生成装置の入力部が、対象者の口腔内の立体形状を表す３次元データである対象者口腔データを入力する入力ステップと、
前記補綴物３次元モデル生成装置の欠損箇所特定部が、前記入力部が入力した前記対象者口腔データから歯の欠損箇所を特定する欠損箇所特定ステップと、
前記補綴物３次元モデル生成装置の歯間計測部が、前記欠損箇所特定部が特定した前記欠損箇所と隣り合う歯において、一方の側に位置する歯と他方の側に位置する歯の間の距離を計測する歯間計測ステップと、
前記補綴物３次元モデル生成装置の仮補綴物データ生成部が、前記歯間計測部が計測した前記距離を最大幅寸法として前記欠損箇所の空隙を埋める立体形状であり且つ補綴物の仮の立体形状として設定される立体形状を表す３次元データである仮補綴物データを生成する仮補綴物データ生成ステップと、
前記補綴物３次元モデル生成装置の補綴物３次元モデル生成部が、予め記憶された補綴物の複数の３次元モデルを用いて学習した補綴物の形状及び大きさに関する学習結果と、前記仮補綴物データ生成部が生成した前記仮補綴物データとに基づいて前記対象者の補綴物の３次元モデルを生成する補綴物３次元モデル生成ステップと
を前記補綴物３次元モデル生成装置において実行させる補綴物３次元モデル生成プログラム。
１ 補綴物３次元モデル生成装置
５ 入力部
６ 出力部
２２ クラスタリング部
２４ 欠損箇所特定部
２５ 歯間計測部
２７ 仮補綴物データ生成部
２８ 補綴物３次元モデル生成部
３１ 対象者口腔データ
５１ 仮補綴物データ
６１ 補綴物の３次元モデル
７０ 対象者口腔データ生成装置
８０ 補綴物作製装置
５ 入力部
６ 出力部
２２ クラスタリング部
２４ 欠損箇所特定部
２５ 歯間計測部
２７ 仮補綴物データ生成部
２８ 補綴物３次元モデル生成部
３１ 対象者口腔データ
５１ 仮補綴物データ
６１ 補綴物の３次元モデル
７０ 対象者口腔データ生成装置
８０ 補綴物作製装置
Claims (6)
- 歯の欠損箇所に配する補綴物の３次元モデルを生成する補綴物３次元モデル生成装置であって、
対象者の口腔内の立体形状を表す３次元データである対象者口腔データを入力する入力部と、
前記入力部が入力した前記対象者口腔データから歯の欠損箇所を特定する欠損箇所特定部と、
前記欠損箇所特定部が特定した前記欠損箇所と隣り合う歯において、一方の側に位置する歯と他方の側に位置する歯の間の距離を計測する歯間計測部と、
前記歯間計測部が計測した前記距離を最大幅寸法として前記欠損箇所の空隙を埋める立体形状であり且つ補綴物の仮の立体形状として設定される立体形状を表す３次元データである仮補綴物データを生成する仮補綴物データ生成部と、
予め記憶された補綴物の複数の３次元モデルを用いて学習した補綴物の形状及び大きさに関する学習結果と、前記仮補綴物データ生成部が生成した前記仮補綴物データとに基づいて前記対象者の補綴物の３次元モデルを生成する補綴物３次元モデル生成部と
を備える補綴物３次元モデル生成装置。 - 前記複数の３次元モデルから抽出した補綴物の大きさに関する特徴量に基づいて、前記複数の３次元モデルを複数のサブクラスタにクラスタリングするクラスタリング部をさらに備え、
前記補綴物３次元モデル生成部は、前記複数のサブクラスタから、前記仮補綴物データに基づいて前記空隙に適合する３次元モデルの属するサブクラスタを特定し、特定した前記サブクラスタに属する前記３次元モデルを用いて前記空隙に適合する補綴物の立体形状を予測し、予測した補綴物の立体形状を表す３次元モデルを生成する請求項１記載の補綴物３次元モデル生成装置。 - 前記補綴物３次元モデル生成部は、前記複数の３次元モデルを用いた学習によって生成された３次元モデルが示す補綴物の立体形状において、前記補綴物に対向する歯の先端部分と重複する領域の体積を誤差とし、前記誤差を最少化することによって前記空隙に適合する補綴物の立体形状を予測し、予測した補綴物の立体形状を表す３次元モデルを生成する請求項１又は請求項２記載の補綴物３次元モデル生成装置。
- 歯の欠損箇所に配する補綴物の３次元モデルを生成する補綴物３次元モデル生成装置と、対象者の口腔内の立体形状を表す３次元データである対象者口腔データを生成する対象者口腔データ生成装置と、前記補綴物３次元モデル生成装置によって生成された前記補綴物の３次元モデルに基づいて補綴物を作製する補綴物作製装置とを備える補綴物作製システムであって、
前記補綴物３次元モデル生成装置は、
前記対象者口腔データ生成装置の対象者口腔データ出力部から出力された前記対象者口腔データを入力する入力部と、
前記入力部が入力した前記対象者口腔データから歯の欠損箇所を特定する欠損箇所特定部と、
前記欠損箇所特定部が特定した前記欠損箇所と隣り合う歯において、一方の側に位置する歯と他方の側に位置する歯の間の距離を計測する歯間計測部と、
前記歯間計測部が計測した前記距離を最大幅寸法として前記欠損箇所の空隙を埋める立体形状であり且つ補綴物の仮の立体形状として設定される立体形状を表す３次元データである仮補綴物データを生成する仮補綴物データ生成部と、
予め記憶された補綴物の複数の３次元モデルを用いて学習した補綴物の形状及び大きさに関する学習結果と、前記仮補綴物データ生成部が生成した前記仮補綴物データとに基づいて前記対象者の補綴物の３次元モデルを生成する補綴物３次元モデル生成部と、
前記補綴物３次元モデル生成部が生成した前記３次元モデルを出力する出力部とを備え、
前記対象者口腔データ生成装置は、
前記対象者口腔データを生成する対象者口腔データ生成部と、
前記対象者口腔データ生成部が生成した前記対象者口腔データを出力する前記対象者口腔データ出力部とを備え、
前記補綴物作製装置は、
前記補綴物３次元モデル生成装置の前記出力部が出力した前記３次元モデルを入力する生成３次元モデル入力部と、
前記生成３次元モデル入力部が入力した前記３次元モデルに基づいて補綴物を作製する補綴物作製部とを備える補綴物作製システム。 - 歯の欠損箇所に配する補綴物の３次元モデルを生成する補綴物３次元モデル生成装置における補綴物３次元モデル生成方法であって、
前記補綴物３次元モデル生成装置の入力部が、対象者の口腔内の立体形状を表す３次元データである対象者口腔データを入力する入力ステップと、
前記補綴物３次元モデル生成装置の欠損箇所特定部が、前記入力部が入力した前記対象者口腔データから歯の欠損箇所を特定する欠損箇所特定ステップと、
前記補綴物３次元モデル生成装置の歯間計測部が、前記欠損箇所特定部が特定した前記欠損箇所と隣り合う歯において、一方の側に位置する歯と他方の側に位置する歯の間の距離を計測する歯間計測ステップと、
前記補綴物３次元モデル生成装置の仮補綴物データ生成部が、前記歯間計測部が計測した前記距離を最大幅寸法として前記欠損箇所の空隙を埋める立体形状であり且つ補綴物の仮の立体形状として設定される立体形状を表す３次元データである仮補綴物データを生成する仮補綴物データ生成ステップと、
前記補綴物３次元モデル生成装置の補綴物３次元モデル生成部が、予め記憶された補綴物の複数の３次元モデルを用いて学習した補綴物の形状及び大きさに関する学習結果と、前記仮補綴物データ生成部が生成した前記仮補綴物データとに基づいて前記対象者の補綴物の３次元モデルを生成する補綴物３次元モデル生成ステップと
を含む補綴物３次元モデル生成方法。 - 歯の欠損箇所に配する補綴物の３次元モデルを生成する補綴物３次元モデル生成装置における補綴物３次元モデル生成プログラムであって、
前記補綴物３次元モデル生成装置の入力部が、対象者の口腔内の立体形状を表す３次元データである対象者口腔データを入力する入力ステップと、
前記補綴物３次元モデル生成装置の欠損箇所特定部が、前記入力部が入力した前記対象者口腔データから歯の欠損箇所を特定する欠損箇所特定ステップと、
前記補綴物３次元モデル生成装置の歯間計測部が、前記欠損箇所特定部が特定した前記欠損箇所と隣り合う歯において、一方の側に位置する歯と他方の側に位置する歯の間の距離を計測する歯間計測ステップと、
前記補綴物３次元モデル生成装置の仮補綴物データ生成部が、前記歯間計測部が計測した前記距離を最大幅寸法として前記欠損箇所の空隙を埋める立体形状であり且つ補綴物の仮の立体形状として設定される立体形状を表す３次元データである仮補綴物データを生成する仮補綴物データ生成ステップと、
前記補綴物３次元モデル生成装置の補綴物３次元モデル生成部が、予め記憶された補綴物の複数の３次元モデルを用いて学習した補綴物の形状及び大きさに関する学習結果と、前記仮補綴物データ生成部が生成した前記仮補綴物データとに基づいて前記対象者の補綴物の３次元モデルを生成する補綴物３次元モデル生成ステップと
を前記補綴物３次元モデル生成装置において実行させる補綴物３次元モデル生成プログラム。
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