JP6423449B2 - 口内走査のためのシステムの作動方法 - Google Patents

Description

本発明の実施形態は、口内走査の分野に関し、特に口内走査の結果を改善するためのシステム及び方法に関する。

関連出願
本特許出願は、米国特許法１１９条（ｅ）の下で、２０１４年５月７日出願の米国仮特許出願第６１／９９０００４号の利益を主張するものであり、上記仮特許出願は参照により本出願に援用される。

口腔内に歯科用補綴物を埋入するために設計された歯科補綴学的処置において、例えばクラウン、義歯又はブリッジ等の補綴物を、所定の位置にフィットするように適切に設計及び寸法決定するために、補綴物を埋入する歯科的部位は多くの場合、正確に測定して注意深く検討しなければならない。良好なフィットにより、補綴物と顎との間で機械的応力を適切に伝達でき、また例えば補綴物と歯科的部位との間の境界面を介した歯肉の感染を防止できる。

処置によっては、１つ又は複数の欠損した歯を置換するために、部分義歯又は総義歯等、取り外し式の補綴物を製作する必要があり、この場合、得られる補綴物が、軟質組織に対する圧力が均一な状態で、無歯領域全体にフィットするよう、歯が欠損した領域の表面輪郭を正確に再現する必要がある。

歯科的部位は、歯科医によって準備され、上記歯科的部位のオス型物理モデルが公知の方法を用いて構成されることがある。あるいは歯科部位を走査して、上記歯科部位の３Ｄデータを提供してもよい。いずれの場合においても、歯科部位の仮想又は実体モデルを歯科技工室に送り、歯科技工室は上記モデルに基づいて補綴物を製作する。しかしながら上記モデルがある特定の領域において不十分であるか若しくは曖昧である場合、又は上記準備が、補綴物を受け入れるために最適に構成されていなかった場合、補綴物の設計は最適でないものとなり得る。例えば、密接にフィットしたコーピングのための準備に含まれる挿入経路により、隣接する歯との補綴物の衝突がもたらされる場合、コーピングの幾何学的形状を変更して衝突を回避しなければならず、これによりコーピングの設計が最適でなくなる場合がある。更に、仕上がりのラインを含む準備領域に精細度が欠けている場合、仕上がりラインを適切に決定できない場合があり、従ってコーピングの下縁部を適切に設計できなくなる。実際に、状況によってはモデルは却下され、好適な補綴物を作製できるよう、歯科医が歯科的部位を再走査するか又は準備を再度実施する。

歯科矯正処置では、一方又は両方の顎のモデルを提供することが重要となり得る。このような歯科矯正処置が仮想的な様式で設計されている場合、口腔の仮想モデルも有益である。このような仮想モデルは、口腔を直接走査することによって、又は歯列の物理モデルを形成した後、好適なスキャナを用いて上記モデルを走査することによって、得ることができる。

このように、歯科補綴学的処置及び歯科矯正処置の両方において、口腔内の歯科的部位の３次元（３Ｄ）モデルを得ることは、実施される最初の処置である。３Ｄモデルが仮想モデルである場合、歯科的部位の走査が完全かつ正確であればあるほど、仮想モデルの品質、及びそれに伴って、最適な補綴物又は１つ若しくは複数の矯正治療器具を設計するための能力が高まる。

本発明を、添付の図面中の図において、限定ではなく例示として示す。

口内走査を実施し、歯科的部位の仮想３次元モデルを形成するためのシステムの一実施形態である。 本発明の実施形態による、口内走査セッション中に口内関心領域を決定する方法のフローチャートである。 本発明の実施形態による、口内関心領域に指標を設ける方法のフローチャートである。 本発明の実施形態による、口内走査セッションからの、欠陥走査データのデータ指標を提供する方法のフローチャートである。 本発明の実施形態による、口内関心領域のデータ指標を提供する方法のフローチャートである。 本発明の実施形態による、口内走査を実施する方法のフローチャートである。 口内走査セッション中の、例示的な歯列弓の一部分の図である。 更なる口内画像の生成後の、口内走査セッション中の図４Ａの例示的な歯列弓の図である。 口内関心領域を示す、例示的な歯列弓の図である。 口内関心領域を示す例示的な歯列弓と、口内関心領域を指示するインジケータとの図である。 口内関心領域を示す例示的な歯列弓と、口内関心領域を指示するインジケータとの、別の図である。 本発明の実施形態による、口内走査アプリケーションのスクリーンショットである。 本発明の実施形態による、例示的な計算デバイスのブロック図である。

本明細書に記載されるのは、患者の歯科的部位に関して行われる口内走査等の走査の品質を改善するための方法及び装置である。走査セッション中、スキャナのユーザ（例えば歯科医）は、歯科的部位の複数の異なる画像（スキャンとも呼ばれる）、歯科的部位のモデル、又は他の目的物を生成できる。上記画像は、個別の画像（例えば自動露出画像）、又はビデオ（例えば連続走査）からのフレームであってよい。これらの画像は歯科的部位の領域全体をキャプチャできない場合があり、及び／又は複数の画像間に衝突データが存在する場合がある。本明細書に記載の実施形態では、このような欠損領域及び／又は衝突領域を、関心領域（ａｒｅａ ｏｆ ｉｎｔｅｒｅｓｔ）として識別してよい。この識別は走査セッション中に実施してよい。従って、スキャナのユーザが１つ又は複数の画像を生成した直後、ユーザに、再走査しなければならない関心領域を通知できる。その後ユーザは走査セッション中に、上記関心領域を再走査してよい。これにより走査セッションを容易に迅速かつ正確にすることができる。

更に、関心領域の指標又はインジケータを、走査セッション中又は走査セッション完了後に生成できる。これらの指標は、関心領域に関連する分類、関心領域の重篤度、関心領域のサイズ、及び追加情報を示すことができる。上記指標は、上記歯科的部位、実際の関心領域が隠れている他の走査された目的物を見た場合に視認できるものであってよい。これにより、ユーザは現在の視野にかかわらず関心領域に確実に気付くことができる。

本明細書に記載の実施形態は、口内スキャナ、口内画像、口内走査セッション等に関して議論される。しかしながら、これらの実施形態は口内スキャナ以外のタイプのスキャナにも適用できることを理解されたい。実施形態は、複数の画像を撮影し、これらの画像をスティッチして合成画像又は仮想モデルを形成する、いずれのタイプのスキャナに適用できる。例えば実施形態は、デスクトップモデルスキャナ、コンピュータ断層撮影（ＣＴ）スキャナ等に適用できる。更に、口内スキャナ又は他のスキャナを用いて、口腔内の歯科的部位以外の目的物を走査してよいことを理解されたい。例えば実施形態は、歯科的部位の物理モデル又は他のいずれの目的物に対して実施される走査に適用できる。従って、口内画像を説明する実施形態は、スキャナが生成したいずれのタイプの画像に対して広く適用可能であるものとして理解しなければならず、口内走査セッションを説明する実施形態は、いずれのタイプの目的物に関する走査セッションに対して適用可能であるものとして理解しなければならず、また口内スキャナを説明する実施形態は、多くのタイプのスキャナに対して広く適用可能であるものとして理解しなければならない。

図１は、口内走査の実施、及び／又は歯科的部位の仮想３次元モデルの生成のためのシステム１００の一実施形態を示す。一実施形態では、システム１００は、方法２００、２５０、３００、３４０及び／又は３７０における、後に記載される１つ又は複数の動作を実施する。システム１００は、スキャナ１５０及び／又はデータストア１１０に連結してよい計算デバイス１０５を含む。

計算デバイス１０５は、処理デバイス、メモリ、補助ストレージ、１つ若しくは複数の入力デバイス（例えばキーボード、マウス、タブレット等）、１つ若しくは複数の出力デバイス（例えばディスプレイ、プリンタ等）及び／又は他のハードウェア構成要素を含んでよい。計算デバイス１０５は、直接又はネットワークを介して、データストア１１０に接続してよい。ネットワークは、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、公共広域ネットワーク（ＷＡＮ）（例えばインターネット）、個人用ＷＡＮ（例えばイントラネット）、又はこれらの組み合わせであってよい。いくつかの実施形態では、性能及び可搬性を改善するために、計算デバイス１０５をスキャナ１５０に統合してよい。

データストア１１０は、内部データストア、又は直接若しくはネットワークを介して計算デバイス１０５に接続される外部データストアであってよい。ネットワークデータストアの例としては、ストレージエリアネットワーク（ＳＡＮ）、ネットワーク接続ストレージ（ＮＡＳ）、及びクラウドコンピューティングサービス・プロバイダが提供するストレージサービスが挙げられる。データストア１１０は、ファイルシステム、データベース、又は他のデータストレージ構成を含んでよい。

いくつかの実施形態では、患者の口腔内の歯科的部位の３次元（３Ｄ）データを得るためのスキャナ１５０は、計算デバイス１０５に動作可能に接続される。スキャナ１５０は、（例えば複数の光線のアレイの共焦点集束によって）３次元構造を光学的にキャプチャするためのプローブ（例えば手持ちプローブ）を含んでよい。このようなスキャナ１５０の一例は、アライン・テクノロジー・インコーポレイテッド（Ａｌｉｇｎ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ， Ｉｎｃ．）が製造するｉＴｅｒｏ（登録商標）口内デジタルスキャナである。口内スキャナの他の例としては、３Ｍ（商標）Ｔｒｕｅ Ｄｅｆｉｎｉｔｉｏｎ Ｓｃａｎｎｅｒ並びにシロナ（Ｓｉｒｏｎａ）（登録商標）が製造するＡｐｏｌｌｏ ＤＩ口内スキャナ及びＣＥＲＥＣ ＡＣ口内スキャナが挙げられる。

スキャナ１５０を用いて、患者の口腔の口内走査を実施できる。計算デバイス１０５上で実行される口内走査アプリケーション１０８は、口内走査を有効化するためにスキャナ１５０と通信できる。口内走査の結果は、（例えば各画像のためにスキャナの「画像生成（ｇｅｎｅｒａｔｅ ｉｍａｇｅ）」ボタンを押すことによって）別個に生成された複数の口内画像のシーケンスであってよい。あるいは口内走査の結果は、患者の口腔の１つ又は複数のビデオであってよい。オペレータは、口腔内の第１の位置においてスキャナ１５０を用いたビデオの記録を開始し、ビデオを撮影しながら口腔内のスキャナ１５０を第２の位置に移動させた後、ビデオの記録を停止してよい。いくつかの実施形態では、スキャナが各歯を識別したときに記録を自動的に開始してよい。スキャナ１５０は、別個の口内画像又は口内ビデオ（これらを包括して口内画像データ１３５と呼ぶ）を、計算デバイス１０５に送信してよい。計算デバイス１０５は画像データ１３５をデータストア１１０に保存してよい。あるいはスキャナ１５０を、画像データをデータストア１１０に保存する別のシステムに接続してよい。このような実施形態では、スキャナ１５０を計算デバイス１０５に接続しなくてもよい。

ある例によると、ユーザ（例えば歯科医）は患者を口内走査に供してよい。これを実施する際、ユーザはスキャナ１５０を１つ又は複数の患者の口内位置に適用してよい。走査は１つ又は複数のセグメントに分割できる。例として、上記セグメントとしては、患者の頬下部領域、患者の舌下部領域、患者の頬上部領域、患者の舌上部領域、患者の１つ若しくは複数の準備済みの歯（例えばクラウン若しくは歯列矯正用整列デバイスといった歯科用デバイスが適用されることになる患者の歯）、準備済みの歯に接触する１つ若しくは複数の歯（例えば、それ自体には歯科用デバイスが適用されないものの、１つ若しくは複数の上述のような歯に隣接して位置する、若しくは口を閉じたときに１つ若しくは複数の上述のような歯に干渉する、歯）、及び／又は患者の噛み合わせ（例えば、スキャナを患者の上歯及び下歯の境界面領域に向けて配向して、患者の口が閉じた状態で実施される走査）が挙げられる。このような走査アプリケーションにより、スキャナ１５０は、（走査データとも呼ばれる）画像データ１３５も提供できる。画像データ１３５は、２Ｄ口内画像及び／又は３Ｄ口内画像を含んでよい。このような画像は、１つ又は複数の点（例えば１つ若しくは複数の画素及び／又は画素の群）の形態で、スキャナから計算デバイス１０５に提供できる。例えばスキャナ１５０は、１つ又は複数の点集合として、このような３Ｄ画像を提供してよい。

患者の口腔を走査する方法は、上記口腔に適用される処置に左右され得る。例えば上又は下義歯を形成する場合、無歯状態の下顎又は上顎弓の完全な走査を実施してよい。これとは対照的に、ブリッジを形成する場合、無歯領域、近隣の当接する歯並びに対向する顎弓及び歯列を含む、顎弓全体のうちの一部分のみを走査してよい。従って歯科医は、実施されることになる処置の識別情報を、口内走査アプリケーション１０８に入力してよい。この目的のために、歯科医は、ドロップダウンメニュー等の上の多数の事前設定された選択肢から、アイコンから、又は他のいずれの好適な画像式入力インタフェースを介して、処置を選択してよい。あるいは処置の識別情報を、例えば事前設定されたコード、記号法又は他のいずれの好適な様式を用いて、他のいずれの好適な様式で入力してよく、ここで口内走査アプリケーション１０８は、ユーザが行った選択を認識するように好適にプログラムされている。

非限定的な例として、歯科的処置は大まかに、歯科補綴（修復）処置と歯列矯正処置とに分割でき、更にこれらの処置の具体的形態に分割できる。更に、歯科的処置は、歯肉の疾患、睡眠時無呼吸、及び口内状態の識別及び治療を含んでよい。用語「歯科補綴処置（ｐｒｏｓｔｈｏｄｏｎｔｉｃ ｐｒｏｃｅｄｕｒｅ）」は特に、口腔に関わり、口腔内の歯科的部位における歯科用補綴物又はその実体若しくは仮想モデルの、設計、製作又は設置を対象とする、あるいはこのような補綴物を受承するための歯科的部位の設計及び準備を対象とする、いずれの処置を指す。補綴物としては、クラウン、被覆冠、インレー、オンレー及びブリッジ等のいずれの修復、並びに他のいずれの人工の部分義歯又は総義歯が挙げられる。用語「歯列矯正処置（ｏｒｔｈｏｄｏｎｔｉｃ ｐｒｏｃｅｄｕｒｅ）」は特に、口腔に関わり、口腔内の歯科的部位における歯列矯正要素又はその実体若しくは仮想モデルの設計、製作又は設置を対象とする、あるいはこのような歯列矯正要素を受承するための歯科的部位の設計及び準備を対象とする、いずれの処置を指す。これらの要素は、ブラケット及びワイヤ、リテーナ、透明整列器具、又は機能性器具を含むがこれらに限定されない器具であってよい。

使用されるスキャナのタイプもまた、典型的には歯科医が複数の選択肢の中の１つを選択することによって、口内走査アプリケーション１０８に入力してよい。使用されているスキャナ１５０を口内走査アプリケーション１０８が認識できない場合であっても、スキャナの動作パラメータをスキャナに入力できる。例えば、スキャナのヘッドと走査される表面との間に最適な間隔を提供でき、またこの距離において走査できる歯科的表面のキャプチャ領域（及びその形状）も提供できる。あるいは、他の好適な走査パラメータを提供してよい。

口内走査アプリケーション１０８は、問題となっている処置のために完璧かつ正確な画像データを得ることができるよう、歯科的部位の走査のために好適な空間的関係を識別できる。口内走査アプリケーション１０８は、歯科的部位の標的領域を走査するための最適な様式を確立できる。

口内走査アプリケーション１０８は、スキャナのタイプ、スキャナの解像度、スキャナヘッドと歯科的表面との間の最適な間隔におけるキャプチャ領域を、標的領域に関連付けること等によって走査プロトコルを識別又は決定できる。自動露出走査モードに関して、走査プロトコルは、標的領域の歯科的表面に空間的に関連付けられた、一連の走査ステーションを備える。好ましくは、隣接する走査ステーションにおいて得ることができる複数の画像又は走査の重複を、走査プロトコルに対して設計することにより、正確な画像登録を実現できるようにし、これにより、複数の口内画像をスティッチして複合３Ｄ仮想モデルを提供できる。連続走査モード（ビデオ走査）に関しては、走査ステーションを識別しなくてもよい。その代わりに歯科医は、スキャナを起動し、複数の異なる視点から標的領域のビデオをキャプチャするためにスキャナを口腔内で移動させ続けることができる。

一実施形態では、口内走査アプリケーション１０８は、関心領域（ＡＯＩ）識別モジュール１１５、フラグ付けモジュール１１８及びモデル生成モジュール１２５を含む。あるいはＡＯＩ識別モジュール１１５、フラグ付けモジュール１１８及び／又はモデル生成モジュール１２５のうちの１つ又は複数の動作を、単一のモジュールに統合してよく、及び／又は複数のモジュールに分割してよい。

ＡＯＩ識別モジュール１１５は、口内走査データ（例えば口内画像）及び／又は口内走査データから生成された仮想３Ｄモデルから、関心領域（ＡＯＩ）を識別する役割を有する。このような関心領域としては、ボイド（例えば走査データが欠損した領域）、衝突又は欠陥走査データ（例えば複数の口内画像の重複表面が適合しない領域）、異物（例えばスタッド、ブリッジ等）歯の摩耗を示す領域、齲歯を示す領域、歯肉の後退を示す領域、不鮮明な歯肉線、不鮮明な患者の噛み合わせ、不鮮明な限界線（例えば１つ又は複数の準備済みの歯の限界線）等が挙げられる。識別されるボイドは、画像の表面にあるボイドであってよい。表面の衝突の例としては、二重になった切歯縁部及び／若しくはその他の生理学的に発生しにくい歯の縁部、並びに／又は噛合線の変移が挙げられる。ＡＯＩ識別モジュール１１５は、ＡＯＩの識別にあたって、患者の画像データ１３５（例えば３Ｄ画像の点集合）及び／又は患者の１つ若しくは複数の仮想３Ｄモデルを、単独で、及び／又は基準データ１３８に対して、分析してよい。この分析は、直接的な分析（例えば画素ベースの、及び／若しくは他の点ベースの分析）、機械学習の適用、並びに／又は画像認識の適用を伴うものであってよい。上述のような基準データ１３８としては、直近の患者に関する過去のデータ（例えば口内画像及び／若しくは仮想３Ｄモデル）、プールされた患者データ並びに／又は教育用患者データが挙げられ、これらのうちの一部又は全てはデータストア１１０に保存されていてよい。

直近の患者に関するデータは、走査が発生する患者の受診に対応するＸ線、２Ｄ口内画像、３Ｄ口内画像、２Ｄモデル及び／又は仮想３Ｄモデルを含んでよい。直近の患者に関するデータは更に、（例えば患者の過去の受診及び／又は患者の歯科的記録に対応する）患者の過去のＸ線、２Ｄ口内画像、３Ｄ口内画像、２Ｄモデル及び／又は仮想３Ｄモデルを含んでよい。

プールされた患者データは、多数の患者に関するＸ線、２Ｄ口内画像、３Ｄ口内画像、２Ｄモデル及び／又は仮想３Ｄモデルを含んでよい。このような多数の患者は、直近の患者を含んでも含まなくてもよい。プールされた患者データは、地域毎の医療記録のプライバシー規定（例えば医療保険の相互運用性と説明責任に関する法律（ＨＩＰＡＡ））に従って、匿名化及び／又は使用してよい。プールされた患者データは、本明細書において議論されている種類の走査に対応するデータ及び／又は他のデータを含んでよい。教育用患者データは、教育的文脈において使用されるＸ線、２Ｄ口内画像、３Ｄ口内画像、２Ｄモデル、仮想３Ｄモデル並びに／又は医学的図説（例えば医学的図説図面及び／若しくは他の画像）を含んでよい。教育用患者データは、志願者のデータ及び／又は遺体データを含んでよい。

ＡＯＩ識別モジュール１１５は、走査が発生する患者の受診の後期からの患者の走査データ（例えば１つ若しくは複数の受診後期３Ｄ画像点集合及び／又は１つ若しくは複数の患者の受診後期３Ｄモデル）を、上記患者の受診の早期からのデータの形態の追加の患者走査データに対して、分析してよい。更に、又はあるいは、ＡＯＩ識別モジュール１１５は患者の歯科的記録データ及び／又は患者の受診前からの患者のデータ（例えば患者の１つ若しくは複数の受診前３Ｄ画像点集合及び／又は１つ若しくは複数の受診前仮想３Ｄモデル）の形態の基準データに対して、患者走査データを分析してよい。更に、又はあるいは、ＡＯＩ識別モジュール１１５は、プールされた患者データ及び／又は教育用患者データに対して、患者走査データを分析してよい。

ある例では、ＡＯＩ識別モジュール１１５は、１回目に行われた歯科的部位の第１の走査セッションに基づく、歯科的部位の第１の仮想モデルと、２回目に行われた歯科的部位の第２の走査セッションに基づく、歯科的部位の第２の仮想モデルとを生成してよい。続いてＡＯＩ識別モジュール１１５は、上記第１の仮想モデルと上記第２の仮想モデルとを比較して、歯科的部位の変化を決定し、ＡＯＩを識別して上記変化を示すことができる。

欠損及び／又は欠陥走査データに関連する関心領域を識別するステップは、ＡＯＩ識別モジュール１１５が直接的な分析を実施するステップ、例えば患者走査データ及び／又は患者の１つ若しくは複数の仮想３Ｄのモデルから欠損することになる１つ又は複数の画素又は他の点を決定するステップを伴ってよい。更に、又はあるいは、欠損及び／又は欠陥走査データに関連する関心領域を識別するステップはプールされた患者データ及び／又は教育用患者データを使用して、患者走査データ及び／又は仮想３Ｄモデルを、上記プールされた患者データ及び／又は教育用患者データが示すものに対して不完全である（例えば不連続を有する）ものとして確認するステップを伴う。

フラグ付けモジュール１１８は、識別された関心領域を提示する及び／又は呼び出す方法を決定する役割を果たす。フラグ付けモジュール１１８は、走査支援、診断支援及び／又は異物認識支援に関連する指標又はインジケータを提供してよい。口内走査セッション中及び／又は後に、関心領域を決定してよく、また関心領域のインジケータを提供してよい。このような指標は、口内仮想３Ｄモデルの前に、及び／又は口内仮想３Ｄのモデルの構成を行うことなく、提供できる。あるいは指標は、歯科的部位の口内仮想３Ｄモデルの構成後に提供してよい。

走査支援、診断支援及び／又は異物認識支援に関連する指標を提供するフラグ付けモジュール１１８の例について、これより議論する。フラグ付けモジュール１１８は、口内走査セッション中及び／又は後に指標を提供してよい。上記指標は、患者の歯及び／若しくは歯肉の１つ若しくは複数の描写と併せて並びに／又はこれらとは別個に（例えば患者の１つ若しくは複数のＸ線、２Ｄ口内画像、３Ｄ口内画像、２Ｄモデル及び／又は仮想３Ｄモデルと併せて）、（例えばユーザインタフェースを介して）ユーザ（例えば歯科医）に提示できる。患者の歯及び／又は歯肉の描写と併せた指標の提示は、上記指標を、ある指標が上記歯及び／又は歯肉の対応部分と相関するように配置するステップを伴ってよい。例として、破損した歯に関する診断支援用指標を、上記破損した歯を識別するように配置できる。

指標は、フラグ、マーキング、外形、文、画像及び／又は音声（例えば発話の形態）の形態で提供してよい。このような外形は、（例えば外形フィッティングによって）残存する歯の外形及び／又は歯肉の外形に従うように配置してよい。例として、歯の摩耗の診断支援指標に対応する外形は、摩耗した歯の外形に従うように配置してよい。このような外形は、欠損した歯の外形及び／又は歯肉の外形に対して、上記欠損した外形の投射軌跡に従うように（例えば外形の外挿によって）配置してよい。例として、欠損した歯の走査データに対応する外形は、欠損した歯の部分の投射軌跡に従うように配置してよく、又は欠損した歯肉の走査データに対応する外形は、欠損した歯肉の部分の投射軌跡に従うように配置してよい。

指標（例えばフラグ）の提示時、フラグ付けモジュール１１８は、適切な指標の表示を遂行するための１つ又は複数の動作を実施してよい。例えば指標を、歯及び／又は歯肉の１つ又は複数の描写（例えば対応する仮想３Ｄモデル）に関連付けて表示する場合、このような動作は、単一のＡＯＩに関して複数の指標ではなく単一の指標を表示するよう作用してよい。更に、処理論理は、指標の配置に関する３Ｄ空間内の位置を選択してよい。

指標を、歯及び／又は歯肉の３Ｄ描写に関連付けて（例えば仮想３Ｄモデルに関連付けて）表示する場合、フラグ付けモジュール１１８は、３Ｄ空間を立方体（例えば上記３Ｄ空間の１つ又は複数の画素に対応するボクセル）に分割してよい。次にフラグ付けモジュール１１８は、上記ボクセルを、決定されたＡＯＩのボクセルに関して考察し、ボクセルをタグ付けして、これらのボクセルが対応する指標（例えばフラグ）を指示できる。

例として、２つの指標：欠損走査データに関連する第１の指標と、虫歯に関連する第２の指標とが、フラグ付けによってユーザの注意を引くと考える。欠損走査データの指標に関しては、フラグ付けモジュール１１８は、上記欠損走査データに対応する画素を、上記立方体に関して考察し、これらの画素のうちの１つ又は複数を内包する各立方体をタグ付けしてよい。フラグ付けモジュール１１８は同様のことを、虫歯の指標に関して実施してよい。

２つ以上の立方体が、上記指標のうちの所定の１つに関してタグ付けされる場合、フラグ付けモジュール１１８は、上記タグ付けされたボクセルのうちの１つだけがフラグ配置を受け取るように作用できる。更に、フラグ付けモジュール１１８は、ユーザに視認の容易さを提供する、ある特定のボクセルを選択してよい。例えばこのようなボクセルの選択は、フラグ付けされる指標の完全性を考慮してよく、複数のフラグを有する単一の立方体の過密化を、回避できる場合には回避するよう試みてよい。

指標（例えばフラグ）を配置する際、フラグ付けモジュール１１８は、過密化を回避する以外の因子を考慮してもしなくてもよい。例えばフラグ付けモジュール１１８は、利用可能な照明、利用可能な角度、利用可能なズーム、利用可能な回転軸並びに／又はユーザが歯及び／若しくは歯肉の描写（例えば仮想３Ｄモデル）を視認するのに対応する他の因子を考慮してよく、これらの因子に鑑みてユーザの視認を最適化しようとする指標（例えばフラグ）配置を追求してよい。

フラグ付けモジュール１１８は、（例えば色、記号、アイコン、サイズ、文及び／又は番号によって）指標をキーイングしてよい。指標のキーイングは、当該指標に関する情報を伝達する役割を果たすことができる。伝達される情報としては、ＡＯＩの分類、ＡＯＩのサイズ及び／又はＡＩＯの重要度ランクが挙げられる。従って、異なるフラグ又はインジケータを用いて、異なるタイプのＡＯＩを識別してよい。例えばピンクのインジケータを用いて歯肉の後退を示すことができ、白のインジケータを用いて歯の摩耗を示すことができる。フラグ付けモジュール１１８は、ＡＯＩの分類、サイズ及び／又は重要度ランクを決定でき、その後、上記分類、サイズ及び／又は重要度ランクに基づいて、当該ＡＯＩのインジケータに関して色、記号、アイコン、文等を決定できる。

指標サイズを伝達するキーイングに話題を移すと、処理論理は、このようなサイズ指向性キーイングを実装する際に、１つ又は複数のサイズ閾値を採用してよい。上記閾値の基点は、構成動作中に（例えば歯科専門家によって）設定してよく、及び／又は事前設定されていてよい。閾値の基点は、走査支援に関する予知できる指標に関するサイズ情報（例えば、欠損及び／又は欠陥走査データにより画像化されなかった又は画像化が不十分であった口腔解剖学的部分のサイズに関する情報）、並びに処置の成果の成功の程度（例えば、歯列矯正整列デバイス構成及び／又は歯列矯正整列デバイスの患者へのフィットの程度）に相関する、プールされた患者データ及び／又は教育用患者データにアクセスする処理論理によって設定してよい。より大きいサイズは、より大きい臨床的重要性の指標であってよい。例えば、ある大きなボイドは正確な歯列矯正整列器の製造を損なう場合があるが、ある大きなボイドはそうではない場合がある。例として、３つの閾値を、欠損データ及び／又は虫歯の領域に関して設定してよい。実装は、上記３つのサイズ閾値のうち最大のものに当てはまる指標は赤色及び／若しくは数字「１」でキーイングされるよう、上記３つのサイズ閾値のうち最小のものに当てはまる指標は紫色及び／若しくは数字「３」でキーイングされるよう、並びに／又は上記３つのサイズ閾値のうち中央サイズのものに当てはまる指標は黄色及び／若しくは数字「２」でキーイングされるように実施してよい。

ＡＯＩ分類を伝達するキーイングに話題を移すと、インジケータは、口内関心領域に割り当てられる分類を識別してよい。例えば、ＡＯＩは、ボイド、変化、衝突、異物又は他のタイプのＡＯＩとして分類してよい。患者の歯列の変化を示すＡＯＩは、齲歯、歯肉の後退、歯の摩耗、歯の破損、歯肉の疾患、歯肉の色、痣、病変、歯の色調、歯の色、歯列矯正整列の改善、歯列矯正整列の劣化等を示してよい。このようなＡＯＩのクラスそれぞれを識別するために、異なる基準を用いてよい。例えば、画像データの欠如によってボイドを識別してよく、画像データの衝突する表面によって衝突を識別してよく、画像データの差異に基づいて変化を識別してよく、その他もまた同様である。

表面衝突ＡＯＩの例では、第１の噛合線構成要素は、患者の歯の一部分（例えば上顎又は顎の右側）に対応してよい。第２の噛合線構成要素は、患者の歯の別の部分（例えば下顎又は顎の左側）に対応してよい。ＡＯＩ識別モジュール１１５は、第１の噛合線構成要素と第２の噛合線構成要素とを比較して、偏差を検査してよい。このような偏差は、走査中に患者が自身の顎を動かしたこと（例えば歯科医による下顎の走査と歯科医による上顎の走査との合間、又は歯科医による顎の左側の走査と歯科医による顎の右側の走査との合間に、患者が自身の顎を動かしたこと）を示唆し得る。

噛合線変移表面衝突動作の実施の際、ＡＯＩ識別モジュール１１５は、（例えば構成動作中に設定された）偏差閾値を考慮してもしなくてもよい。次にフラグ付けモジュール１１８は、発見された偏差が上記閾値を満たす場合には、その指標を提供してもしなくてもよく、発見された偏差が上記閾値を満たさない場合にはその指標を提供しなくてよい。口内走査アプリケーション１０８は、上記閾値を満たさない、上述のように発見された偏差に対して、矯正措置（例えば平均化）を適用してもしなくてもよい。このような閾値を考慮しない場合、フラグ付けモジュール１１８は、発見された全ての偏差の指標を提供してよい。以上の内容は、議論を容易にするために、噛合線変移表面衝突を対象としているが、同様の動作を例えば、他の表面衝突指標に関して実施してよい。

キーイングは重要度ランクも含んでよく、これについて図３Ｂを参照して更に詳細に議論する。

走査セッションが完了すると（例えばある歯科的部位に関する全ての画像がキャプチャされると）、モデル生成モジュール１２５は、走査された歯科的部位の仮想３Ｄモデルを生成してよい。ＡＯＩ識別モジュール１１５及び／又はフラグ付けモジュール１１８は、仮想３Ｄモデルを生成する前又は後に、ＡＯＩを識別する及び／又はこのようなＡＯＩを指示するための動作を実施してよい。

仮想モデルを生成するために、モデル生成モジュール１２５は、口内走査セッションから生成された口内画像を登録（即ち互いに「スティッチ」）してよい。一実施形態では、画像登録を実施するステップは、複数の画像（１つのカメラから複数の視野）において表面の多様な点の３Ｄデータをキャプチャするステップと、画像間の変形を計算することによってこれらの画像を登録するステップとを含む。次に画像を、登録された画像それぞれの複数の点に対して適切な変形を適用することによって、共通の基準フレームへと統合してよい。一実施形態では、処理論理は、１９９９年７月２０日出願の特許出願第６，５４２，２４９号において議論されている様式で、画像の登録を実施する。上記特許出願は参照により本出願に援用される。

一実施形態では、画像登録を、隣接する又は重複する口内画像（例えば口内ビデオの連続する各フレーム）の各ペアに関して実施する。画像登録アルゴリズムを実行して、２つの隣接する口内画像を登録し、これは本質的に、一方の画像を他方の画像に対して整列させる変形の決定を伴う。画像のペア間の各登録は、１０〜１５マイクロメートル以内の精度であってよい。画像登録は、画像ペアの各画像（例えば点集合）内の複数の点を識別するステップと、複数の点に関する局所探索を用いて、２つの隣接する画像の複数の点を適合させるステップとを伴ってよい。例えばモデル生成モジュール１２５は、ある画像の複数の点を、他の画像の表面上で内挿された最も近い点と適合させて、適合された点の間の距離を繰り返し最小化してよい。モデル生成モジュール１２５はまた、ある画像の複数の点における湾曲した特徴部分と、他の画像の表面上で内挿された点における湾曲した特徴部分との、最良の適合も、反復を行うことなく発見できる。モデル生成モジュール１２５はまた、ある画像の点におけるスピン画像の点特徴部分と、他の画像の表面上で内挿された点におけるスピン画像の点特徴部分との、最良の適合も、繰り返しを行うことなく発見できる。画像登録のために使用できる他の技法としては例えば、他の特徴部分を用いた点−点間対応を決定するステップに基づくもの、及び点−表面間距離の最小化が挙げられる。他の画像登録技法も使用してよい。

多くの画像登録アルゴリズムは、隣接する画像中の点への表面のフィッティングを実施するが、これは多数の方法で実施できる。ベジエ曲面及びＢ−スプライン曲面等のパラメトリック曲面が最も一般的であるが、他のものも使用してよい。単一の表面パッチをある画像の全ての点にフィットさせてよく、あるいは複数の別個の表面パッチを、上記画像の複数の点のいずれの数のサブセットにフィットさせてよい。複数の別個の表面パッチを、共通の境界を有するようにフィットさせてよく、又はこれらを重複するようにフィットさせてよい。表面又は表面パッチを、フィットさせる点のグリッドと同数の点を有する制御点網を用いて、複数の点を内挿するようにフィットさせてよく、又は上記表面は、フィットさせる点のグリッドより少ない点を有する制御点網を用いて、点を近似してよい。画像登録アルゴリズムは、様々な適合技術を採用してもよい。

一実施形態では、モデル生成モジュール１２５は、画像間の点の適合を決定してよく、これは２次元（２Ｄ）湾曲アレイの形態であってよい。隣接する画像の対応する表面パッチ内の適合する点特徴に関する局所探索を、パラメータ的に同様の点の周囲の領域においてサンプリングされた複数の点における特徴を計算することによって実施する。対応する点のセットを、２つの画像の表面パッチ間で決定すると、２つの座標フレーム内の対応する点の２つのセット間の変形の決定を解決できる。本質的には、画像登録アルゴリズムは、一方の表面上の点と、他方の画像表面上の内挿領域に発見された上記点に最も近接する点との間の距離を最小化することになる、２つの隣接する画像間の変形を計算してよい。

モデル生成モジュール１２５は、口内画像のシーケンスの全ての隣接する画像のペアに関して画像登録を繰り返し、画像の各ペア間の変形を得て、各画像を１つ前の画像と共に登録する。次にモデル生成モジュール１２５は、適切に決定された変形を各画像に適用することによって、全ての画像を単一の仮想３Ｄモデルに統合する。各変形は、１〜３つの軸の周りでの回転及び１〜３つの平面内での並進移動を含んでよい。

一実施形態では、口内走査アプリケーション１０８は訓練モジュール１２０を含む。訓練モジュール１２０はユーザ（例えば歯科医）に、走査技術に関する訓練ガイダンスを提供してよく、並びに／又は過去に発生した及び／若しくは当該ユーザにとって再発生した、上述の種類の走査支援指標（例えば欠損及び／若しくは欠陥走査データに対応するもの）を強調してよい。

訓練モジュール１２０は、訓練ガイダンスデータプールに関して、当該ユーザが実施した走査から得られた、走査支援指標をもたらした走査データ（例えば３Ｄ画像点集合）及び／又は１つ若しくは複数の仮想３Ｄモデルを考慮できる。訓練ガイダンスデータプールは、複数のユーザ（例えば複数の歯科医）の走査の実施に関して、走査データ及び／又は１つ若しくは複数の仮想３Ｄモデル（例えば走査支援指標をもたらすもの）を、走査支援指標をもたらした状況を防止及び／又は軽減した可能性がある走査技術の変更を記述する情報と共に含んでよい。訓練ガイダンスデータプールの走査データ及び／又は１つ若しくは複数の仮想３Ｄモデルは、地域毎の医療記録のプライバシー規定に従って、匿名化及び／又は使用してよい。訓練モジュール１２０は、ユーザが実施した走査から得られた走査データ及び／又は１つ若しくは複数の仮想３Ｄモデルを、訓練ガイダンスデータプールの走査データ及び／又は仮想３Ｄモデルに適合させ、走査技術の変更を記述する対応する情報にアクセスして、このような走査技術変更情報を（ユーザインタフェースを介して）ユーザに提示してよい。

例として、走査の特定の角度に対応するもの等の、二重になった切歯縁の走査支援指標をもたらす走査データ及び／又は１つ若しくは複数の仮想３Ｄモデルに関して、訓練ガイダンスデータプールは、指定された角度変化を有する走査の実施が防止及び／又は軽減に役立ち得たことを示す情報を含んでよい。例えばこのようなデータは、望ましい４５°の対表面角度ではなく、３５°の対表面角度（ｄｅｇｒｅｅ−ｔｏ−ｓｕｒｆａｃｅ ａｎｇｌｅ）での走査を示すような、二重になった切歯縁の走査支援指標をもたらす走査データ及び／又は１つ若しくは複数の仮想３Ｄモデルに関して、１０°の対表面角度増加が防止及び／又は治療に役立ち得ることを示す情報を含む。更に、このようなデータは、望ましい４５°の対表面角度ではなく、４０°の対表面角度での走査を示すような、二重になった切歯縁の走査支援指標をもたらす走査データ及び／又は１つ若しくは複数の仮想３Ｄモデルに関して、５°の対表面角度増加が防止及び／又は治療に役立ち得ることを示す情報を含む。

別の例として、訓練ガイダンスデータプールは、欠損及び／又は欠陥走査データの走査支援指標（例えば特定の幾何学的領域、幅−高さ寸法、幅−高さ若しくは他の寸法の関係、及び／又は口内位置に対応するもの）をもたらす走査データ及び／又は１つ若しくは複数の仮想３Ｄモデルに関して、１つ又は複数の指定された速度、ケーデンス、角度及び／又は表面からの距離における走査の実施が防止及び／又は軽減に役立ち得たことを示す情報を含んでよい。

訓練モジュール１２０は、特定のユーザ（例えば歯科医）に関して、経時的に走査支援指標の（例えばユーザ識別子に応じた）経時的記録を保持してよい。訓練モジュール１２０はこの経時的記録を利用して、過去に発生した及び／若しくはある特定のユーザにとって再発生した走査支援指標を強調する、ユーザ走査技術の改善及び／若しくは劣化を経時的に識別する、並びに／又はユーザの複数の走査の実施を考慮した走査技術訓練ガイダンスを提供することができる。訓練モジュール１２０は、防止及び／又は軽減に役立ち得る走査技術の変更を記述する上述の訓練ガイダンスデータプール情報を考慮してもしなくてもよい。

ある例として、訓練モジュール１２０は、欠損及び／又は欠陥走査データに関する指標（例えばフラグ付け）を提供するにあたって、ある特定のユーザが過去と同一の及び／又は同様の指標を受け取っていることを識別してよい。例えば訓練モジュール１２０は、（例えば異なる位置において、ユーザが、４５°以外の対表面角度における走査を示唆する、二重になった切歯縁を再選択する指標を繰り返し受信しているものの）ユーザが所与の位置において欠損及び／若しくは欠陥走査データを複数回受信したこと、並びに／又は同様の傾向の欠損及び／若しくは欠陥走査データを複数回受信したことを確認してよい。ある直近の指標が、同一及び／又は同様の指標を過去に受信したものであることを、訓練モジュール１２０が発見した場合、訓練モジュール１２０は上記指標を（例えばある特定の色で）強調する役割を果たしてよい。

別の例として、ある特定のユーザ及び二重になった切歯縁の走査支援指標に関して、訓練モジュール１２０は、このような経時的記録及びこのような訓練ガイダンスデータプールの走査技術変更情報を考慮することによって、採用されている走査角度が依然として、必要とされる対表面角度である４５°ではないものの、採用されている走査角度が４５°の対表面角度に経時的に接近中であるような様式で、ユーザの走査技術が変化していることを確認してよい。これを実施する際、訓練モジュール１２０は、二重になった切歯縁の走査支援指標をもたらす上述の異なる複数の対表面角度に関して、訓練ガイダンスデータプール情報との適合（例えば、より古いユーザデータの、対表面角度６０°に関するプールデータに対する適合と、その一方での、より最近のユーザデータの、対表面角度４０°に関するプールデータに対する適合）を実施してよい。

図２Ａ〜３Ｃは、患者の歯科的部位の口内走査を実施するための方法のフローチャートを示す。これらの方法は、ハードウェア（例えば回路構成、専用の論理、プログラマブル論理、マイクロコード等）、ソフトウェア（処理デバイス上で実行される命令等）又はこれらの組み合わせを含む処理論理によって実施してよい。一実施形態では、処理論理は図１の計算デバイス１０５（例えば口内走査アプリケーション１０８を実行する計算デバイス１０５）に対応する。

図２Ａは、本発明の実施形態による、口内走査セッション中に口内関心領域を決定する方法２００のフローチャートを示す。方法２００のブロック２０５では、歯科的部位の口内走査セッションを歯科医が開始する。走査セッションは、下顎若しくは上顎弓の部分的な若しくは完全な口内走査、又は両方の顎弓の部分的な若しくは完全な走査のためのものであってよい。歯科医は口内スキャナを第１の口内位置へと移動させて、第１の口内画像を生成してよい。ブロック２１０では、処理論理が上記第１の口内画像を受信する。第１の口内画像は、（例えば自動露出モードで撮影された）別個の画像、又は（例えば連続走査若しくはビデオモードで撮影された）口内ビデオのフレームであってよい。口内画像は、ある特定の高さ、幅及び奥行きを有する３次元（３Ｄ）画像であってよい。いくつかの実施形態では、奥行き１２〜１４ｍｍ、高さ１３〜１５ｍｍ及び幅１７〜１９ｍｍ（例えば特定の一実施形態では奥行き１３ｍｍ、高さ１４ｍｍ及び幅１８ｍｍ）の３Ｄ画像を生成する口内スキャナを使用する。

ブロック２１５では、処理論理が上記第１の口内画像から、１つ又は複数の口内関心領域候補を識別する。一実施形態では、口内画像を処理して、１つ又は複数の基準を満たすボクセルを上記口内画像内で識別することによって、口内関心領域候補を識別する。異なる複数の基準を用いて、異なる複数のクラスの口内関心領域を識別してよい。一実施形態では、欠損した画像データを用いて、ボイドである可能性があるＡＯＩを識別する。例えば、口内画像によってキャプチャされなかった領域のボクセルを識別してよい。

次に処理論理は、互いに近接している識別されたボクセルの１つ又は複数のサブセットを決定してよい。２つのボクセルは、互いから閾値距離内にある場合に、互いに近接していると見做してよい。一実施形態では、２つのボクセルは、互いに隣接している場合に、近接している。決定されたサブセット内の全てのボクセル（例えば直接、又は他の識別されたボクセルを介して、接続されている全てのボクセル）を、関心領域候補を構成するボリュームへとグループ化する。１つ又は複数の関心領域候補を識別してよい。ボクセルの識別に使用される基準が、欠損データである場合、関心領域候補はボイドを表してよい。他の基準を用いて、他のクラスのＡＯＩを識別してよい。

歯科医が第１の口内画像を生成した後、歯科医は口内スキャナを第２の位置に移動させ、次の口内画像を生成する。ブロック２２０では、処理論理は上記次の口内画像を受信する。ブロック２３０では、処理論理は第２の口内画像を第１の口内画像と比較する。口内画像の比較のために、処理論理は、これらの口内画像が共有している幾何学的特徴に基づいて、口内画像間の整列を決定する。整列の決定は、上記口内画像のうちの一方若しくは両方の変形及び／若しくは回転を実施するステップを含んでよく、並びに／又は口内関心領域を互いに対して登録してよい。続いて処理論理は、整列させた画像を表示してよい。処理論理はまた、第１の口内画像を、１つ前の走査セッション中に撮影された対応する口内画像と比較してもよい。これは、歯の摩耗、穴等の関心領域を識別できる。

ブロック２３２では、処理論理は、次の画像に基づいて、いずれの新規の口内関心領域候補が存在するかどうかを決定する。ブロック２３５では、処理論理は、第１の口内画像からの口内関心領域候補が口内関心領域として承認されるかどうかを決定する。このような承認は、細心の口内画像の表面に対するＡＯＩの近接及び／又は幾何学的条件を試験することによって実施できる。一実施形態では、ある口内画像からの口内関心領域候補は、これらが別の口内画像からの（例えば歯科的部位の）表面に対応する場合、却下される。あるいは、ある口内関心領域候補が別の口内画像からの表面のある領域に対応しない場合、上記口内関心領域候補を、実際の口内関心領域として承認できる。従って第２の口内画像を用いて、第１の口内画像からの口内関心領域候補を承認又は却下できる。第１の口内画像からの口内関心領域候補の一部分が、第２の口内画像からの表面の一部分に対応している（例えば並ぶ）場合、口内関心領域候補の形状及び／又はサイズを修正してよい。口内関心領域候補のいずれも、口内関心領域として承認されない場合（例えば後続の口内画像が口内関心領域候補に関する画像データを提供する場合）、本方法はブロック２４５に進む。そうでない場合、本方法はブロック２４０へと続く。

ブロック２４０では、処理論理は、１つ又は複数の承認された口内関心領域の指標を提供する。一実施形態では、処理論理は、口内関心領域を取り囲む幾何学的特徴に基づいて、及び／又は（存在する場合は）口内関心領域の幾何学的特徴に基づいて、口内関心領域に関する形状を内挿する。例えば口内関心領域がボイドである場合、上記ボイド周辺の領域を用いて、上記ボイドの表面形状を内挿してよい。口内関心領域の形状は、上記口内関心領域を、これを取り囲む像から目立たせるような様式で表示してよい。例えば歯を白色で示してよく、その一方で口内関心領域を赤色、黒色、青色、緑色又は別の色で示してよい。インジケータは、口内関心領域から離れていてよいが、口内関心領域へのポインタを含んでよい。口内関心領域は、歯科的部位の多数の視野において隠れているか又は含まれていなくてもよい。しかしながらインジケータは、全ての又は多くの上記視野において確認できる。例えばインジケータは、インジケータを無効としない限り、走査された歯科的部位の全ての視野において確認できる。提供された口内関心領域の指標は、口内走査セッションの実施中に表示してよい。

ブロック２４５では、処理論理は、口内走査セッションが完了したかどうかを決定する。完了した場合、本方法はブロック２４８へと続く。更なる口内画像を撮影及び処理しなければならない場合、本方法はブロック２２０へと戻る。

ブロック２４８では、歯科的部位の仮想３Ｄモデルが生成される。仮想３Ｄモデルは、上述のように生成してよい。仮想３Ｄモデルは、標的領域の表面特徴を示す仮想又はデジタルモデルであってよい。歯列弓全体の仮想３Ｄモデルに関して、上記仮想３Ｄモデルの弓幅は、患者の実際の歯列弓の弓幅の２００マイクロメートル以内の精度であってよい。

図２Ｂは、本発明の実施形態による、口内関心領域に指標を提供する方法２５０のフローチャートを示す。上記指標は、口内走査セッション中に（例えば歯科的部位の仮想モデルの生成前）、又は口内走査セッションの完了後に（例えば歯科的部位の仮想モデルに基づいて）、提供してよい。

ブロック２５５では、歯科的部位の口内画像を受信する。口内画像は、口内スキャナから、データストアから、別の計算デバイスから、又は別のソースから受信してよい。口内画像は、単一の口内走査セッションからのもの、又は複数の口内走査セッションからのものであってよい。更に、又はあるいは、歯科的部位の１つ又は複数の仮想モデルを受信してよい。上記仮想モデルは、過去の口内走査セッションからの口内画像に基づいて計算してよい。

ブロック２６０では、処理論理は、基準を満たす口内画像及び／又は仮想モデルから１つ又は複数のボクセルを識別する。上記基準は、欠損データ、衝突データ又は特定の特徴を有するデータであってよい。一実施形態では、口内画像を用いて、まず仮想モデルを計算し、計算された仮想モデルからボクセルを識別する。別の実施形態では、ボクセルを個々の口内画像から識別する。

ブロック２６５では、互いに近接している識別されたボクセルの１つ又は複数のサブセットを識別する。ブロック２７０では、これらのサブセットを、口内関心領域候補にグループ化する。

ブロック２７５では、処理論理は、口内関心領域候補が口内関心領域として承認されるかどうかを決定する。いずれの口内関心領域候補が実際の口内関心領域として承認された場合、本方法はブロック２８０へと続く。そうでない場合、本方法はブロック２９０へと進む。

ブロック２８０では、口内関心領域に関して分類を決定する。例えばＡＯＩを、ボイド、衝突する表面、歯科的部位の変化、異物等として分類してよい。

ブロック２８５では、処理論理は、口内関心領域の指標を提供する。上記指標は、口内関心領域の決定された分類を識別する情報を含んでよい。例えばあるインジケータは、口内関心領域を、ボイド又は不十分な画像データを表すものとして識別してよい。別のインジケータは、口内関心領域を、異なる画像からの衝突する表面が存在する領域を表すものとして識別してよい。

一実施形態では、上記指標は、口内関心領域から離れた、口内関心領域を指し示すか又はその他の方法で観察者の注意を口内関心領域に向ける、フラグを含む。上記指標は、実際の口内関心領域が隠れている歯科部位の視野から確認できる。ブロック２９０では、歯科的部位を、口内関心領域に関する指標のいずれと共に表示する。

図３Ａは、本発明の実施例による、欠損及び／又は欠陥走査データに関する走査支援指標を形成する方法３００のフローチャートを示す。第１の態様によると、方法３００のブロック３０５では、処理論理は、口内スキャナから走査データを受信してよい。ブロック３１０では、処理論理は、直接３Ｄ点集合分析及び／又は直接仮想３Ｄモデル分析を実施してよい。ブロック３１５では、処理論理は、患者の走査データから及び／又は１つ若しくは複数の患者の仮想３Ｄモデルから欠損することになる、１つ若しくは複数のピクセル及び／又は他の点を決定してよい。ブロック３３０では、処理論理は、欠損及び／又は欠陥走査データに関する１つ又は複数の対応する指標を形成してよい。

図３の第２の態様によると、ブロック３０５では、処理論理は上記と同様に、スキャナから走査データを受信してよい。ブロック３２０では、処理論理は、プールされた患者データによって及び／又は教育用患者データによって示されている実体に対して、患者走査データ及び／又は１つ若しくは複数の患者の仮想３Ｄモデルを考察して、完全な及び／又は欠陥のないデータを構成してよい。

ブロック３２５では、処理論理は、患者走査データ及び／又は１つ若しくは複数の患者の仮想３Ｄモデルが不完全であることを確認してよい。ブロック３３０では、処理論理は上記と同様に、欠損及び／又は欠陥走査データに関する１つ又は複数の対応する指標を形成してよい。処理論理が提供した、診断支援に関する指標としては、歯の噛合接触、噛合の関係、歯の破損、歯の摩耗、歯肉腫脹、歯肉の後退及び／又は虫歯に関する指標が挙げられる。理解を容易にするために、診断支援指標の提供に関連して実施される処理論理の動作の例について、以下で議論する。

図３Ｂは、既に本発明の実施例に関連して議論した内容に従って、口内関心領域に関する指標重要度ランクを伝達する、キーイング及び表示を実施するための方法３４０のフローチャートを示す。処理論理は、１つ若しくは複数の患者の症例の詳細及び／又は１つ若しくは複数のランク変動用重み付け因子に鑑みて、処理論理が指標を考察するプロセスによって、１つの重要度ランクを１つの指標に割り当ててよい。上記ランク変動用重み付け因子のうちの１つ又は複数それ自体は、患者の症例の詳細を考慮したものであってもなくてもよいことに留意されたい。このような患者の症例の詳細としては、実施されている処置（例えばクラウンの適用のための準備、歯列矯正整列デバイスの適用のための準備、疑われる虫歯の治療及び／若しくは歯肉腫脹の治療）、患者の年齢、患者の性別、１つ若しくは複数の過去に実施された処置（例えば患者の最後の受診が、辺縁の漏洩の影響を受けたクラウンに対処するためのものであったこと）、並びに／又は患者の歯科的記録が挙げられる。

方法３４０のブロック３４５では、処理論理は、１つ又は複数の考察中の指標それぞれに対して、１つ又は複数の重み付け因子を適用してよい。重み付け因子は、１つ又は複数の特定の特性を明らかにするものであってよく、また上記特性が満たされる場合に実施できる１つ又は複数のランクの変動を示してよい。ランクの変動は、所与の値だけ指標のランクを上昇させること、所与の値だけ指標のランクを減少させること、ある指標が最高ランクを有すると見做されることを指定すること、及び／又はある指標が最低ランクを有すると見做されることを指定することを含んでよい。ある所与の指標に関して、処理論理は、ある特定の開始ランク値（例えばゼロ）を当該指標に割り当てることによって開始され得る。これらの重み付け因子を適用した後、処理論理は、当該指標の最終的な重要度ランクを確認してよい。処理論理は、処理論理が同様の動作を実施した１つ又は複数の他の指標に対して、上記最終的な重要度ランクを考察してよい。

処理論理によって考察されるランク変動用重み付け因子の基点は、プールされた患者データ及び／又は教育用患者データにアクセスする処理論理によって設定してよく、上記データは、診断支援に関する予想できる指標（例えば歯の摩耗及び／又は虫歯）と、重要度（例えばデータは、歯の摩耗及び虫歯それぞれに関する、虫歯が歯の摩耗よりも重要であることを伝達する重要度情報を明らかにしてよい）との間の相関を含む。

処理論理は、ある一定のサイズ以上の大きさの歯及び／又は歯肉の一部分に対応する、欠損及び／又は欠陥走査データが、上昇したランクを有するように、ランク変動用重み付け因子を設定する。一定の寸法的特徴を有する（例えば高さ以上の幅、短く幅広又は正方形状に見える状況を有する）歯及び／又は歯肉の一部分に対応する、欠損及び／又は欠陥走査データは、最高ランク又は比較的高いランクを割り当てられる。他の寸法的特徴を有する（例えば高さ未満の幅、長く狭いように見える状況を有する）歯及び／又は歯肉の一部分に対応する、欠損及び／又は欠陥走査データは、最低ランク又は比較的低いランクを割り当てられる。

処理論理によって考察されるランク変動用重み付け因子の基点は、プールされた患者データ及び／又は教育用患者データにアクセスする処理論理によって設定してよく、上記データは、異物認識支援に関する予想できる指標（例えば充填材及び／又はインプラントに関連するもの）と、重要度（例えばデータは、充填材及びインプラントそれぞれに関する、充填材がインプラントよりも重要であることを伝達する重要度情報を明らかにしてよい）との間の相関を含む。このような、データが提供する相関を考察すること−即ち上記データが、走査支援、診断支援又は異物認識支援に関するものであること−によって、処理論理は、処理論理がランク変動型重み付け因子を設定する際に採用する結論を引き出すことができる。

実施される設定は、構成動作中に又は処理論理によって実施されるが、予想できる指標を対象として１つ又は複数の重み付け因子を提供し得る。１つのこのような重み付け因子は、１つ又は複数の準備済みの歯の近傍（例えば当該歯の隣接面領域）に関連する指標が、指定された値だけ上昇したランクを有することを指定してよい。別のこのような重み付け因子は、不十分な準備済みの歯の辺縁線の鮮明度に関する指標が、指定された値だけ上昇したランクを有すること、又はこのような指標が最高ランクを有するべきであることを指定してよい。更に別の重み付け因子は、不鮮明は噛合線に関する指標が、指定された値だけ上昇したランクを有することを指定してよい。更なる重み付け因子は、噛合線の変移に関する指標が、指定された値だけ上昇したランクを有することを指定してよい。別の重み付け因子は、二重になった切歯縁に関する指標が、指定された値だけ上昇したランクを有することを指定してよい。更に別の重み付け因子は、歯肉線の鮮明度の欠如に関する指標が、直近の処置が歯肉の後退に関するものでない場合には第１の指定された値だけ上昇したランクを有するものの、上記直近の処置が歯肉の後退に関するものである場合には第２の指定された値だけ上昇したランクを有することを指定してよい。

一例として、第１の指標に関して、処理論理は、上記指標に重要度ランク「ゼロ」を割り当てることによって開始してよく：第１の重み付け因子の考察により、上記指標のランクが３上がると判定されること；第２の重み付け因子の考察により、上記指標のランクが１下がると判定されること；及び第３の重み付け因子の考察により、上記指標のランクが５上がると判定されることを決定してよい。続いて処理論理は、第１の指標の最終的な重要度ランクが７であることを確認してよい。

更に、第２の指標に関して、処理論理は、上記指標に重要度ランク「ゼロ」を割り当てることによって開始してよく：第１の重み付け因子の考察により、上記指標のランクが２下がると判定されること；第２の重み付け因子の考察により、指標のランクが３下がると判定されること；及び第３の重み付け因子の考察により、上記指標のランクが６上がると判定されることを決定してよい。続いて処理論理は、第２の指標の最終的な重要度ランクが１であることを確認してよい。

第３の指標に関して、処理論理は、上記指標に重要度ランク「ゼロ」を割り当てることによって開始してよい。次に処理論理は：第１の重み付け因子の考察により、上記指標のランクが４上がると判定されること；第２の重み付け因子の考察により、上記指標が最高ランクを有すると考えられると判定されること；及び第３の重み付け因子の考察により、上記指標のランクが８下がることを見出すと判定されることを決定してよい。続いて処理論理は、第３の指標の最終的な重要度ランクが最高ランクであることを確認してよい。従って第２の重み付け因子は、最高ランクを示すことにより、他の２つの重み付け因子が示すものを凌駕しているものとして考えることができる。反対に、第２の重み付け因子の考察により、上記指標が最低ランクを有すると見做されると判定される場合、第２の重み付け因子はここでも他の２つの重み付け因子を凌駕しているものの、それは、第３の指標に関して最低ランクの最終的な重要度ランクをもたらすような様式となることに留意されたい。

ブロック３５０では、処理論理は、１つ又は複数の考察中の指標それぞれに対して、最終的な重要度ランクを確認してよい。ブロック３５５では、処理論理は、上記１つ又は複数の考察中の指標の最終的な重要度ランクを、互いに対して考察してよい。上述の例に続いて、処理論理は、上記３つの最終的な重要度ランク、即ち第１の指標に関する７、第２の指標に関する１及び第３の指標に関する最高ランクを、互いに対して考察してよい。これを実施する際、処理論理は、第３の指標が最も高いランクを有し、第１の指標が２番目に高いランクを有し、第２の指標が最も低いランクを有すると結論付けてよい。

ブロック３６０では、処理論理は、最終的な重要度ランクを、再走査序列及び／又は歯科医の注意の序列を形成するのに使用してよい。処理論理は、最終的な重要度ランクを、１つ若しくは複数の指標（例えば欠損及び／若しくは欠陥走査データに関する指標等の、走査支援に関する指標）に関する再走査序列を提案するのに、並びに／又は１つ若しくは複数の指標（例えば診断支援に関する指標及び／若しくは異物認識支援に関する指標）に関する歯科医の注意の序列を提案するのに使用してよい。このような再走査序列及びこのような歯科医の注意の序列を形成する際、処理論理は、１つ又は複数の指標を、これらの指標が上記再走査序列及び上記歯科医の注意の序列から排除されるように、抑制してもしなくてもよい。例として、処理論理は、ある一定の値（例えばユーザが指定した、及び／又は構成中に指定された値）未満のランクを有する指標を抑制してよい。別の例として、処理論理は、最低ランクを有する指標を抑制してよい。このような抑制は、（例えば直近の処置−例えばクラウン又は歯列矯正整列デバイスの適用のための準備に関して）臨床的優位性に欠けると処理論理が決定した指標を排除する役割を果たすことができる。例として、抑制される指標は、（例えば外挿及び／又は一般的なデータ充填によって）補償を実施できる、欠損及び／又は欠陥走査データを含んでよい。処理論理は、抑圧されていない指標に関して、（例えば色、記号、アイコン、サイズ、文及び／又はナンバーキーによる）指標のキーイングによって、重要度ランクを伝達してよい。

続いてブロック３６５において、処理論理は、歯及び／又は歯肉の描写（例えば３Ｄ画像又は仮想３Ｄモデル）と併せて、各指標に関して再走査序列及び／又は歯科医の注意の序列内での位置を伝達する１つ又は複数のキーイングされた指標（例えばフラグ）を提供してよい。処理論理は、患者の歯及び／又は歯肉の描写（例えば３Ｄ画像又は仮想３Ｄモデル）の特定の一部分をそれぞれ指す数字を含むフラグを提供してよく、また上記数字によって、当該口内部分の序列内の位置を伝達してよい。

例として、再走査序列内に含めるための、処理論理が選択可能な走査支援に関する４つの指標−歯１５及び１６（ＩＳＯ３９５０表示法）に対応する指標、歯３２（ＩＳＯ３９５０表示法）に対応する指標、歯１８及び１７（ＩＳＯ３９５０表示法）に対応する指標、並びに歯４４（ＩＳＯ３９５０表示法）に対応する指標が存在すると仮定する。そして、歯１８及び１７に対応する指標が最低ランクを有すること、並びに処理論理がこの指標を抑制することにより、この指標を再走査序列から削除すると仮定する。更に、残りの３つの指標に関する再走査序列は、歯３２の歯肉に対応する指標が上記残りの３つの中で最高の重要度ランクを有し、再走査序列の中で第１のものとなり、歯１５及び１６に対応する指標が上記残りの３つの中で２番目に高い重要度ランクを有し、再走査序列の中で第２のものとなり、また歯４４に対応する指標が上記残りの３つの中で最低の重要度ランクを有し、再走査序列の中で第３のものとなるようなものであると仮定する。処理論理によるフラグの提供は、歯３２の歯肉に対応する指標が「１」のフラグを付けられ、歯１５及び１６に対応する指標が「２」のフラグを付けられ、歯４８に対応する指標が「３」のフラグを付けられるようなものであってよい。

別の例として、診断支援に関する３つの指標−歯１１及び２１（ＩＳＯ３９５０表示法）の破損に対応する指標、並びに噛合関係に対応する指標、歯２７（ＩＳＯ３９５０表示法）の基部の歯肉の後退に対応する指標が存在すると仮定する。更に、歯科医の注意の序列は、噛合関係に対応する指標が３つの中で最高の重要度ランクを有し、歯科医の注意の序列の中で第１のものとなり、破損に対応する指標が３つの中で２番目に高い重要度ランクを有し、歯科医の注意の序列の中で第２のものとなり、また歯肉の後退に対応する指標が３つの中で最低の重要度ランクを有し、歯科医の注意の序列の中で第３のものとなるようなものであると仮定する。処理論理によるフラグの提供は、噛合関係に対応する指標が「１」のフラグを付けられ、破損に対応する指標が「２」のフラグを付けられ、歯肉の後退に対応する指標が「３」のフラグを付けられるようなものであってよい。

更なる例として、異物認識に関する２つの指標−歯１６（ＩＳＯ３９５０表示法）の充填材に対応する指標、及び歯３５〜３７（ＩＳＯ３９５０表示法）の予想される解剖学的位置に対応する指標が存在すると仮定する。更に、歯科医の注意の序列は、充填材に対応する指標が２つの中で高い方の重要度ランクを有し、歯科医の注意の序列の中で第１のものとなり、ブリッジに対応する指標が２つの中で低い方の重要度ランクを有し、歯科医の注意の序列の中で第２のものとなるようなものであると仮定する。処理論理によるフラグの提供は、充填材に対応する指標が「１」のフラグを付けられ、ブリッジに対応する指標が「２」のフラグを付けられるようなものであってよい。

図３Ｃは、本発明の実施例による、関心領域の指標を提供する際に３Ｄ口内画像を利用する方法３７０のフローチャートを示す。上述のように、処理論理は、走査支援、診断支援及び／又は異物認識支援に関する指標を提供してよい。また上述のように、処理論理はこのような指標を、ユーザ（例えば歯科医）によるスキャナの適用中に、ユーザによるスキャナの適用後に、並びに／又は口内仮想３Ｄモデルの構成前に及び／若しくは口内仮想３Ｄモデルを構成することなく、提供してよい。更に上述のように、このような指標の形成にあたって、処理論理は口内走査データ（例えば、スキャナが３Ｄ画像点集合として提供する３Ｄ口内画像等の３Ｄ口内画像）及び／又は口内仮想３Ｄモデルを分析してよい。

方法３７０のブロック３７２では、処理論理は、１つ又は複数の第１の３Ｄ口内画像を分析して、口内関心領域候補を得てよい。処理論理はＡＯＩ形成に関して上述したような分析を実施してよいが、分析結果を考察して、実際の口内関心領域ではなく口内関心領域候補を構成してよい。処理論理は、口内関心領域候補に対応する１つ又は複数の点（例えば１つ若しくは複数の画素、及び／又は複数の画素の群）を識別してよい。

ブロック３７４では、処理論理は、口内関心領域候補に関連し得る１つ又は複数の第２の３Ｄ口内画像を識別してよい。上記１つ又は複数の第２の３Ｄ口内画像は、第１の１つ若しくは複数の３Ｄ口内画像に口内において近接するもの、及び／又は第１の１つ若しくは複数の３Ｄ口内画像と幾何学的関係を共有しているものであってよい。処理論理は、スキャナが提供した口内位置情報を３Ｄ口内画像と併せて考察することによって、上述のような口内での近接性を決定してよい。スキャナは、内蔵の加速度計及び／又は他の位置決定用ハードウェアによって、このような情報を生成してよい。処理論理は、上述のような共有されている幾何学的関係を、共通の表面特徴（例えば共通の山及び／又は谷状表面特徴）を識別することによって決定してよい。

ブロック３７６では、処理論理は、第１の３Ｄ口内画像及び第２の３Ｄ口内画像を合わせたもののうちの１つ又は複数に対する分析を実施してよい。これを実施する際、処理論理は、１つ又は複数の第１の３Ｄ口内画像を１つ又は複数の第２の３Ｄ口内画像に整列させてもさせなくてもよい（例えば処理論理は、第１の１つ又は複数の３Ｄ口内画像に対応する１つ又は複数の点集合を、第２の１つ又は複数の３Ｄ口内画像に対応する１つ又は複数の点集合に整列させてよい）。

ブロック３７８では、処理論理は、一体となった第１の３Ｄ口内画像及び第２の３Ｄ口内画像が、口内関心領域候補について合致するか、合致しないか、又は部分的に合致するかを決定してよい。例として、候補指標が、欠損及び／又は欠陥走査データに関連する走査支援指標に関するものであると仮定する。このような一体としての分析により欠損及び／又は欠陥走査データが見つからない場合は、不合致が発生し得る。例として、これは、候補指標に関する欠損走査データに対応する１つ又は複数の点（例えば１つ若しくは複数の画素及び／又は複数の画素の群）全てが、１つ又は複数の第２の３Ｄ口内画像によって提供される場合に発生し得る。

上述のような一体としての分析により、欠損及び／又は欠陥走査データが更に発見されたものの、上記欠損及び／又は欠陥走査データの傾向が変化している（例えば今回発見された、欠損及び／又は欠陥走査データが、より大きなサイズ、より小さなサイズ、異なる位置及び／又は異なる形態のものである）場合、部分的合致が発生し得る。例として、これは、候補指標に関する欠損走査データに対応するいくつかの点（例えば１つ若しくは複数の画素及び／又は複数の画素の群）が、１つ又は複数の第２の３Ｄ口内画像によって提供される一方で、このような欠損走査データの点のうちの他のものが１つ又は複数の第２の３Ｄ口内画像によって提供されず、従って欠損及び／又は欠陥走査データが比較的少量しか発見されない場合に、発生し得る。

上述のような一体としての分析により、傾向が同一の（例えば同量の）欠損及び／又は欠陥走査データが発見される場合、合致が発生し得る。例として、これは、候補指標に関する欠損走査データに対応する点（例えば１つ若しくは複数の画素及び／又は複数の画素の群）が、１つ又は複数の第２の３Ｄ口内画像によって一切提供されない場合に発生し得る。

別の例として、候補指標が、虫歯に関連する診断支援指標に関するものであると仮定する。このような一体としての分析により虫歯が見つからない場合は、不合致が発生し得る。例として、これは、１つ又は複数の第２の３Ｄ口内画像を更に考察すること−例えば１つ又は複数の第２の３Ｄ口内画像によって提供される１つ又は複数の点（例えば１つ若しくは複数の画素及び／又は複数の画素の群）を更に考察すること−によって、虫歯がもはや見つからない、絞り込まれた口内の有利な点が得られる場合に発生し得る。

上述のような一体としての分析により依然として虫歯が見つかるものの、発見された虫歯の傾向が変化している（例えば今回発見された虫歯が、より小さい、より大きい、異なる位置のもの及び／又は異なる形態のものである）場合、部分的合致が発生し得る。例として、これは、１つ又は複数の第２の３Ｄ口内画像を更に考察すること−例えば１つ又は複数の第２の３Ｄ口内画像によって提供される１つ又は複数の点（例えば１つ若しくは複数の画素及び／又は複数の画素の群）を更に考察すること−によって、見つかる虫歯のサイズ及び／又は口内位置が異なっている、絞り込まれた口内の有利な点が得られる場合に発生し得る。

上述のような一体としての分析により、候補指標に関連して発見されるものと同一の傾向の虫歯が見つかる場合、合致が発生し得る。例として、これは、１つ又は複数の第２の３Ｄ口内画像を更に考察すること−例えば１つ又は複数の第２の３Ｄ口内画像によって提供される１つ又は複数の点（例えば１つ若しくは複数の画素及び／又は複数の画素の群）を更に考察すること−によって、見つかった虫歯のサイズ及び／又は口内位置が異なるものとなるように口内の有利な点が絞り込まれない場合に発生し得る。

処理論理が合致を見出す場合、処理論理は候補ＡＯＩを、上述のような種類の指標（即ち完全な非候補ＡＯＩ）へと昇格させてよく、そしてこれを上述のように利用してよい（例えばフラグの形態のＡＯＩの指標をユーザに提供する）。処理論理が部分的合致を見出す場合、処理論理は、上述の異なる傾向に対応するＡＯＩ（例えば欠損データがより少量であることを反映したＡＯＩ、又は異なる形態の虫歯を反映したＡＯＩ）を得てよく、これを上述のように利用してよい。処理論理が不合致を見出す場合、処理論理は候補ＡＯＩを拒絶してよい。

合致が存在する場合、処理論理はブロック３８０に進んでよく、ここでは処理論理は候補指標を、完全な非候補ＡＯＩへと昇格させ、上記昇格させた指標を上述のように利用する。部分的合致が存在する場合、処理論理はブロック３８２に進んでよく、ここでは処理論理は、部分的合致の傾向に対応する指標を得て、その指標を上述のように利用する。不合致が存在する場合、処理論理はブロック３８４に進んでよく、ここでは処理論理は候補指標を拒絶する。

上述のプールされた患者データ及び／又は教育用患者データは、多くの異なるタイプのデータ及び／又は描写を含んでよい。異なるプールされた患者データ及び／又は教育用患者データ並びその使用のいくつかの例について、これより議論する。

プールされた患者データ及び／又は教育用患者データは、歯肉線、噛み合わせ及び／又は噛合線の描写を、対応する識別情報及び／又は明瞭度レベルの指標と共に含んでよい。不明瞭な歯肉線及び／又は不明瞭な患者の噛合わせに関する指標は、処理論理が、プールされた患者データ及び／又は教育用患者データを利用して、患者の走査データ及び／又は仮想３Ｄモデルが不明瞭に画像化された（例えば、プールされた及び／又は教育用データによって明瞭性を有するものとして示された歯肉線又は噛合わせから、不明瞭性を暗示するような様式で逸脱した）歯肉線又は噛合わせを含むことを認識するステップを伴ってよい。

プールされた患者データ及び／又は教育用患者データは更に、限界線、歯の残根並びに／又は蓄積（例えば血液及び／若しくは唾液の蓄積）の描写を、対応する識別情報と共に含んでよい。不明瞭な限界線に関する指標は、処理論理が、プールされた患者データ及び／又は教育用患者データを利用して、患者の走査データ及び／又は仮想３Ｄモデルが限界線（例えば補綴用クラウンを受承することになる残根の上部）を構成することを認識するステップを伴ってよい。更に、又はあるいは、処理論理は、考察中の患者走査データ及び／又は患者の１つ若しくは複数の仮想３Ｄモデルを、受診早期及び／又は歯科記録データの限界線と比較することによって、限界線における血液、唾液及び／又は同様の蓄積の構成を示唆する限界線の変化を検出してよい。処理論理は、発見された血液、唾液及び／又は同様の蓄積と共に、発見された限界線を考察して、このような限界線付近に現れるこのような蓄積の実例の位置を決定し、このような実例を、不明瞭な限界線を構成するものとして結論付けてよい。

プールされた患者データ及び／又は教育用患者データは、切歯縁の、及び／又は二重になった切歯縁の描写を、対応する識別情報と共に含んでよい。二重になった切歯縁表面衝突に関する指標は、処理論理が、プールされた患者データ及び／又は教育用患者データを利用して、患者の走査データ及び／又は仮想３Ｄモデルが１つ又は複数の切歯縁を含むことを認識し、更にこのような切歯縁が、二重になった切歯縁を示唆するような様式で、プールされた及び／又は教育用データが適切な切歯縁であるものとして示す切歯縁から偏向していると結論付けるステップを伴ってよい。

プールされた患者データ及び／又は教育用患者データは、歯の噛合接触及び／又は噛合の関係の描写を、対応する識別情報と共に含んでよい。歯の噛合接触及び／又は噛合の関係に関する指標は、処理論理が、プールされた患者データ及び／又は教育用患者データを利用して、患者の走査データ及び／又は仮想３Ｄモデルが歯の噛合接触及び噛合の関係を構成することを認識するステップを伴ってよい。処理論理は更に、１つ又は複数の治療目標（例えば１つ若しくは複数の指標が付けられた歯に対する噛み合わせの所望の程度、及び／又は所望の噛合の関係）にアクセスしてよい。このような目標は、歯科医によって（例えばユーザインタフェースを介して）提供してよく、及び／又はアクセス可能なデータストアから引き出されてよい。次に処理論理は、考察中の患者走査データ及び／又は患者の１つ若しくは複数の仮想３Ｄモデルの、歯の噛合接触及び／又は噛合の関係を、受診早期及び／又は歯科記録データの歯の噛合接触及び／又は噛合の関係と比較することによって、歯の噛合接触及び／又は噛合の関係の変化の程度（ゼロである場合もある）を検出してよい。次に処理論理は、決定された変化を治療目標と比較して、上記変化が治療目標を満たすか、又は上記変化が治療目標に近づく役割を果たすか若しくは治療目標から離れる役割を果たすかを確認してよい。指標は、上記変化が治療目標に近づくか、治療目標から離れるか、治療目標を満たすか、又は治療目標に対して何の変化ももたらさないかに関する通知を含んでよい。

一例として、歯の噛合接触に関する上述の内容は、歯科医が：歯の噛合接触の治療目標を処理論理に指示する；処理論理に、開始時点の患者の噛合接触状態を示す走査データを受信させる；上記噛合接触状態を潜在的に変化させる役割を果たす歯科的処置を実施する；及び処理論理に、処置後の噛合接触状態を示す走査データを受信させる状況に対応し得る。上述のような種類の処理によって、歯科医は、自身の処置が治療目標を満たしたか、治療目標へ向かう進歩をもたらしたか、治療目標からの背反をもたらしたか、又は治療目標に関して何の変化ももたらさなかったかに関する指標を受信してよい。

別の例として、噛合の関係に関する上述の内容は、歯科医が：噛合の関係の治療目標を処理論理に指示する；処理論理に、開始時点の患者の噛合の関係の状態を示す走査データを受信させる；患者に歯列矯正整列デバイスを適用する；及び後日患者を帰宅させる状況に対応し得る。そして後日、歯科医は、処理論理に、デバイス適用後の噛合の関係の状態を示す走査データを受信させる。上述のような種類の処理によって、歯科医は、自身のデバイス適用が治療目標を満たしたか、治療目標へ向かう進歩をもたらしたか、治療目標からの背反をもたらしたか、又は治療目標に関して何の変化ももたらさなかったかに関する指標を受信してよい。

プールされた患者データ及び／又は教育用患者データは、歯の破損、歯の摩耗、歯肉腫脹、歯肉の後退及び／又は虫歯の描写を、対応する識別情報と共に含んでよい。歯の破損、歯の摩耗、歯肉腫脹、歯肉の後退及び／又は虫歯に関する指標は、処理論理が、プールされた患者データ及び／又は教育用患者データを利用して、患者の走査データ及び／又は１つ若しくは複数の仮想３Ｄモデルが歯の破損、歯の摩耗、歯肉腫脹、歯肉の後退及び／又は虫歯を構成することを認識するステップを伴ってよい。例えば処理論理は、プールされた患者データ及び／又は教育用患者データを利用して、口内画像及び／又は仮想３Ｄモデルの歯及び／又は歯肉を認識してよい。次に処理論理は、口内画像及び／又は仮想３Ｄモデルの歯及び／又は歯肉を、より以前の口内画像、仮想３Ｄモデル及び／又は歯科記録データの歯及び／又は歯肉と比較することによって、歯の破損、歯の摩耗、歯肉腫脹、歯肉の後退及び／又は虫歯を示す変化を検出してよい。このような検出を実施する際、処理論理は、（例えば発見された変化がギザギザの縁部を有する場合に、上記変化を、歯の破損を示すものと見做して）画像分析を実施してもしなくてもよく、並びに／又は（例えば発見された変化が、患者データ及び／若しくは教育用患者データが破損を構成するものとして示す１つ若しくは複数の項目に適合する場合に、上記変化を、歯の破損を示すものと見做して）患者データ及び／若しくは教育用患者データを調べても調べなくてもよい。

歯の破損及び／又は虫歯に関する指標は、処理論理が直接分析を実施するステップを含んでよい。処理論理は更に、又はあるいは、プールされた患者データ及び／又は教育用患者データを利用して、患者の走査データ及び／又は仮想３Ｄモデルが歯を構成する領域を含むことを認識するステップを伴ってよい。処理論理は（例えば縁部認識によって）、このような歯のうちの１つ又は複数が、１つ又は複数のギザギザの縁部を有することを決定してよい。処理論理はこのようなギザギザの縁部を、歯の破損を示すものと見做してよい。処理論理は（例えば形状認識によって）、このような歯のうちの１つ又は複数が、スポット及び／又は窪みを有することを決定してよい。処理論理はこのようなスポット及び／又は窪みを、虫歯を示すものと見做してよい。

処理論理が提供する異物認識支援に関する指標は、充填材、インプラント及び／又はブリッジに関する指標を含んでよい。プールされた患者データ及び／又は教育用患者データは、充填材、インプラント及び／又はブリッジの描写を、対応する識別情報と共に含んでよい。充填材、インプラント及び／又はブリッジに関する指標は、処理論理が、プールされた患者データ及び／又は教育用患者データを利用して、充填材、インプラント及び／又はブリッジを構成する患者の走査データ及び／又は１つ若しくは複数の仮想３Ｄモデルを認識するステップを伴ってよい。充填材、インプラント及び／又はブリッジに関する指標は、処理論理が、考察中の患者の走査データ及び／又は患者の１つ若しくは複数の仮想３Ｄモデルを、患者の受診早期データ、患者の歯科記録データ及び／又は患者の直近の受診以前からの患者のデータと比較するステップを伴ってよい。処理論理は、考察中の患者の走査データ及び／又は患者の１つ若しくは複数の仮想３Ｄモデルには現れるものの、患者の受診早期データ、患者の歯科記録データ及び／又は患者の直近の受診以前からの患者のデータには現れない対象物を、可能性のある異物と見做してよい。このような機能は例えば、患者の口内に現れた新規の対象物が、自然に発生したものではなく異物である一定の可能性を有するという視点から実装され得る。処理論理は歯科医に、（例えばユーザインタフェースを介して）このような指標に対して、処理論理が識別した対象物が異物であることへの合意又は非合意で応答させてよい。

図４Ａは、口内走査セッション中の歯列弓４００の、例示的な走査される部分を示す。歯列弓４００は、歯肉４０４及び複数の歯４１０、４２０を含む。ある患者のある歯科医的部位の複数の口内画像４２５、４３０、４３５、４４０を撮影した。各口内画像４２５〜４４０は、画像化された歯科的表面からある特定の距離を有する口内スキャナによって生成してよい。上記特定の距離において、口内画像４２５〜４４０はある特定の走査領域及び走査深さを有する。走査領域の形状及びサイズは一般にスキャナに左右され、ここでは長方形で表される。各画像は固有の基準座標系及び原点を有してよい。各口内画像は、ある特定の位置（走査ステーション）において、スキャナによって生成してよい。走査ステーションの位置及び配向は、複数の口内画像を合わせて標的領域全体を十分にカバーできるように選択してよい。好ましくは、走査ステーションは、口内画像４２５〜４４０間に図のような重複が存在するように選択してよい。典型的には、同一の標的領域に対して異なるスキャナを用いる場合、選択される走査ステーションは、使用されるスキャナのキャプチャ特性に応じて異なるものとなる。従って、各走査によってより大きな歯科的領域を走査できる（例えばより大きな視野を有する）スキャナは、比較的小さい歯科的表面の３Ｄデータをキャプチャすることしかできないスキャナよりも、使用する走査ステーションの数が少なくなる。同様に、長方形の走査グリッドを有する（従って、対応する長方形の投射走査領域を提供する）スキャナに関する、走査ステーションの数及び配置は、典型的には、円形又は三角形の（それぞれ対応する円形又は三角形の投射走査領域を提供する）走査グリッドを有するスキャナに関するものとは異なる。

口内関心領域４４８及び４４７は、本明細書において既に説明したように計算される。図示されている実施形態では、口内関心領域４４７、４４８は、患者の歯科的部位の、画像データが欠如した部分を表す。

図４Ｂは、歯列弓４００の最新版である歯列弓４０２の走査される部分を示す。口内関心領域４４７、４４８に対応する画像データを提供するために、追加の口内画像４５８、４５９を撮影した。従って口内関心領域４４７、４４８は、歯列弓４０２においては示されていない。追加の口内画像４６０、４６２、４６４、４６６も生成された。これらの追加の口内画像４６０〜４６６は、歯４５０、４５２、４５４、４５６を明らかにする。追加の口内画像４６０〜４６６に基づいて、新規の口内関心領域４７０、４７２も決定される。歯科医は更なる口内画像を生成することによって、口内関心領域４７０、４７２を解像し、完全な歯列弓に関するデータを提供してよい。

図５Ａは、関心領域を示す歯列弓５００の例示的な画像を示す。歯列弓５００の画像は、仮想３Ｄモデルの生成前に、１つ又は複数の口内走査から構成してよい。あるいは歯列弓５００の画像は、歯列弓の物理モデルの１つ又は複数の走査から構成してよい。歯列弓５００の画像は、歯肉５０９及び複数の歯５０５〜５０８を含む。歯列弓５００の画像中には、複数の関心領域５０９、５１５、５２５も示されている。これらの関心領域５０９、５１５、５２５は、臨床的重要性の基準を満たす、欠損走査データを表す。

図５Ｂは、関心領域及び上記関心領域を指す指標を示す歯列弓５５０の例示的な画像を示す。歯列弓５５０の画像は、１つ又は複数の口内走査から構成してよい。あるいは歯列弓５５０の画像は、歯列弓の物理モデルの１つ又は複数の走査から構成してよい。歯列弓５５０の画像は、歯肉及び複数の歯を含む。歯列弓５５０の画像中には、複数の関心領域５６２、５６４、５６６、５６８、５７０、５７２も示されている。これらの関心領域５６２、５６４、５６６、５６８、５７０、５７２は、臨床的重要性の基準を満たす、欠損走査データを表す（例えばある閾値サイズを超える、又はある幾何学的基準から外れた１つ若しくは複数の寸法を有する、口内関心領域）。しかしながら、いくつかの関心領域５６２、５７０は、歯列弓５５０の例示的な画像からは概ね除外されている。更に、完全に隠れている他の関心領域が存在する。歯科医がこれらの関心領域に確実に気付くようにするために、各関心領域に対してフラグ等のインジケータを配置する。例えば歯列弓５５０の画像は、フラグ５５２〜５５９を含む。これらのフラグは、歯科医に、現在の視野に関係なく対処するべき関心領域へと注意を向けさせる。

図５Ｃは、関心領域及び上記関心領域を指す指標を示す歯列弓５７５の別の例示的な画像を示す。歯列弓５７５の画像は、１つ又は複数の口内走査から構成してよい。あるいは歯列弓５７５の画像は、歯列弓の物理モデルの１つ又は複数の走査から構成してよい。歯列弓５７５の画像は、歯肉及び複数の歯を含む。歯列弓５７５の画像中には、複数の関心領域５７６〜５８４も示されている。これらの関心領域５７６〜５８４は、第１の日付に生成された画像及び／又は仮想３Ｄモデルと、第２の日付に生成された画像及び／又は仮想３Ｄモデルとの比較に基づいて識別される、歯の摩耗を表す。しかしながら、いくつかの関心領域５７６、５７８は、歯列弓５７５の例示的な画像からは概ね除外されている。歯科医がこれらの関心領域に確実に気付くようにするために、各関心領域に対してフラグ等のインジケータを配置する。例えば歯列弓５７５の画像は、フラグ５８６〜５９４を含む。これらのフラグは、歯科医に、現在の視野に関係なく対処するべき関心領域へと注意を向けさせる。

図６は、本発明の実施形態による、口内走査アプリケーションの（例えば図１の口内走査アプリケーション１０８の）スクリーンショット６００を示す。スクリーンショット６００は、様々な動作を実施するための複数のメニュー６０２、６０４、６０６を示す。メニュー６０２は、設定の偏向、データのセーブ、支援の取得、集められた口内画像からの仮想３Ｄモデルの生成、視認モードへの切り替えといった対局処理を実施するよう選択できるアイコンを提供する。メニュー６０４は、走査された歯科的部位６０８の視野６０７を調整するためのアイコンを提供する。メニュー６０４は、パン、ズーム、回転等のためのアイコンを含んでよい。走査された歯科的部位６０８の視野６０７は、登録された、及び／又は互いに対して整列された、１つ又は複数の過去の口内画像からなる、歯列弓を含む。視野６０７は更に、上記歯列弓に追加された細心の口内画像６１０の指標を含む。

上記歯列弓は、不完全な走査データに基づく複数のボイドを含む。このようなボイドは、フラグ６１２〜６２４によって呼び出されるタイプの口内関心領域である。メニュー６０６は、次の走査への進行、最後の走査の再試行、あるセグメントの再走査等をユーザが実施できるようにする、走査命令を含む。ユーザは１つ又は複数のセグメントを再走査することによって、フラグ６１２〜６２４によって呼び出されるボイドを充填できる走査データを提供できる。これにより、口内画像に基づいて生成された最後の仮想３Ｄモデルが高品質なものとなることを保証できる。

図７は、計算デバイス７００の例示的形態の機械の模式図を示し、上記計算デバイス７００内では、上記機械に本明細書に記載の方法のうちのいずれの１つ又は複数を実施させるための命令のセットを実行してよい。代替実施形態では、上記機械は、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、イントラネット、エクストラネット又はインターネット中の他の機械に接続（例えばネットワーク接続）してよい。上記機械は、クライアント−サーバ・ネットワーク環境においてサーバ若しくはクライアント機械として、又はピア・ツー・ピア（又は分散型）ネットワーク環境においてピア機械として、動作してよい。上記機械は、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）、タブレットコンピュータ、セットトップボックス（ＳＴＢ）、パーソナルデジタルアシスタント（ＰＤＡ）、携帯電話、ウェブ電子機器、サーバ、ネットワークルータ、スイッチ若しくはブリッジ、又は、当該機械が起こすべき動作を指定する（連続する、若しくは連続しない）命令のセットを実行できるいずれの機械であってよい。

例示的な計算デバイス７００は、処理デバイス７０２、メインメモリ７０４（例えば読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、フラッシュメモリ、同期型ＤＲＡＭ（ＳＤＲＡＭ）等のダイナミックランダムアクセスメモリ（ＤＲＡＭ）、スタティックメモリ７０６（例えばフラッシュメモリ、スタティックランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ）等）、及び補助メモリ（例えばデータストレージデバイス７２８）を含み、これらはバス７０８を介して互いに通信する。

処理デバイス７０２は、マイクロプロセッサ、中央演算処理装置等の１つ又は複数の汎用プロセッサを表す。より詳細には、処理デバイス７０２は、複合命令セット計算（ＣＩＳＣ）マイクロプロセッサ、縮小命令セット計算（ＲＩＳＣ）マイクロプロセッサ、超長命令語（ＶＬＩＷ）マイクロプロセッサ、他の命令セットを実装したプロセッサ、又は命令セットの組み合わせを実装したマイクロプロセッサであってよい。処理デバイス７０２はまた、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）、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、ネットワークプロセッサ等の、１つ又は複数の特別な目的のための処理デバイスであってもよい。処理デバイス７０２は、本明細書に記載の動作及びステップを実施するために、処理論理（命令７２６）を実行するよう構成される。

計算デバイス７００は更に、ネットワーク７６４と通信するためのネットワークインタフェースデバイス７２２を含んでよい。計算デバイス７００はまた、ビデオ表示ユニット７１０（例えば液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）又はブラウン管（ＣＲＴ））、英数字入力デバイス７１２（例えばキーボード）、カーソル制御デバイス７１４（例えばマウス）及び信号生成デバイス７２０（例えばスピーカ）も含んでよい。

データストレージデバイス７２８は、本明細書に記載の方法又は機能のうちのいずれの１つ又は複数を具現化する命令７２６の１つ又は複数のセットを記憶した、機械可読ストレージ媒体（又はより具体的には非一時的コンピュータ可読ストレージ媒体）７２４を含んでよい。非一時的ストレージ媒体は、搬送波以外のストレージ媒体を指す。命令７２６はまた、コンピュータデバイス７００による命令７２６の実行中、全体的に又は少なくとも部分的に、メインメモリ７０４内及び／又は処理デバイス７０２内にあってよく、メインメモリ７０４及び処理デバイス７０２もまたコンピュータ可読ストレージ媒体を構成する。

コンピュータ可読ストレージ媒体７２４はまた、口内走査アプリケーション７５０を保存するためにも使用してよく、これは図１の同名の構成部品に対応するものであってよい。コンピュータ可読ストレージ媒体７２４はまた、口内走査アプリケーション７５０に関する方法を含むソフトウェア・ライブラリも保存してよい。ある例示的実施形態では、コンピュータ可読ストレージ媒体７２４は単一の媒体として示されているが、用語「コンピュータ可読ストレージ媒体」は、１つ又は複数の命令のセットを保存する単一の媒体又は複数の媒体（例えば集中若しくは分散型データベース、並びに／又は関連するキャッシュ及びサーバ）を含むものとして解釈されるものとする。用語「コンピュータ可読ストレージ媒体」はまた、機械が実行するための命令のセットを保存又はエンコードでき、かつ上記機械に本発明の方法のうちのいずれの１つ又は複数を実施させる、搬送波以外のいずれの媒体を含むものとして解釈されるものとする。従って用語「コンピュータ可読ストレージ媒体」は、ソリッドステートメモリ並びに光学及び磁気媒体を含むものとして解釈されるものとする。

以上の説明は例示を目的とするものであり、限定を目的とするものではないことを理解されたい。以上の説明を読み、理解すれば、他の多数の実施形態が明らかになるであろう。特定の例示的実施形態を参照して本発明の実施形態を説明したが、本発明は説明されている実施形態に限定されず、添付の請求項の精神及び範囲内での修正及び改変と共に実施できることが認識されるだろう。よって、本明細書及び図面は、限定を意味するものではなく例示を意味するものと見做すべきである。従って本発明の範囲は、添付の請求項、及びこれらの請求項によって資格が与えられる均等物の全範囲を参照して決定されるものとする。

１００ 口内走査の実施、及び／又は歯科的部位の仮想３次元モデルの生成のためのシステム
１０５ 計算デバイス
１０８ 口内走査アプリケーション
１１０ データストア
１１５ 関心領域識別モジュール
１１８ フラグ付けモジュール
１２０ 訓練モジュール
１２５ モデル生成モジュール
１３５ 口内画像データ
１３８ 基準データ
１５０ スキャナ
７００ コンピュータデバイス
７０２ 処理デバイス
７０４ メインメモリ
７０６ スタティックメモリ
７０８ バス
７１０ ビデオ表示ユニット
７１２ 英数字入力デバイス
７１４ カーソル制御デバイス
７２０ 信号生成デバイス
７２２ ネットワークインタフェースデバイス
７２４ コンピュータ可読ストレージ媒体
７２６ 命令
７２８ データストレージデバイス
７５０ 口内走査アプリケーション
７６４ ネットワーク

Claims (23)

1. 口内走査のためのシステムの作動方法であって、
   前記システムの処理デバイスが、口内走査セッション中に歯科的部位の第１の口内画像を受信するステップ；
   前記処理デバイスが、前記第１の口内画像から第１の口内関心領域候補を識別するステップ；
   前記処理デバイスが、前記第１の口内関心領域候補に関連する値を決定するステップ；
   前記処理デバイスが、前記口内走査セッション中に、前記歯科的部位の第２の口内画像を受信するステップ；
   前記処理デバイスが、前記第１の口内画像と前記第２の口内画像を比較するステップ；
   前記処理デバイスが、ａ）前記第２の口内画像が前記第１の口内関心領域候補を承認すること、及び、ｂ）前記値が閾値を超えることを決定することに応じて、前記第１の口内関心領域候補を口内関心領域として確認するステップ；及び
   前記処理デバイスが、前記口内走査セッション中に、前記口内関心領域の指標を提供するステップを行う、
   口内走査のためのシステムの作動方法。
2. 前記第１の口内関心領域候補を前記口内関心領域として確認する前記ステップは：
   前記第１の口内画像及び前記第２の口内画像が共有する幾何学的特徴に基づいて、前記第１の口内画像と前記第２の口内画像との間の整列を決定するステップ；並びに
   前記第２の口内画像が、前記第１の口内関心領域候補に対応する表面を備えていないことを決定するステップ
   を含む、請求項１に記載の口内走査のためのシステムの作動方法。
3. 前記処理デバイスが、前記第１の口内画像から第２の口内関心領域候補を識別するステップ；
   前記処理デバイスが、前記第１の口内画像に対する前記第２の口内画像の比較に基づき、前記第２の口内関心領域候補が前記第２の口内画像の表面に対応することを決定するステップ；及び
   前記処理デバイスが、前記決定の実施に応答して、前記第２の口内関心領域候補は追加の口内関心領域ではないと結論付けるステップを行う、
   請求項１又は２に記載の口内走査のためのシステムの作動方法。
4. 前記第１の口内関心領域候補を識別する前記ステップは：
   ある基準を満たす、前記第１の口内画像内の複数のボクセルを識別するステップ；
   互いに近接している前記複数のボクセルのサブセットを決定するステップ；及び
   前記複数のボクセルの前記サブセットを、前記第１の口内関心領域候補を含むボリュームへとグループ化するステップ
   を含む、請求項１から３のいずれか一項に記載の口内走査のためのシステムの作動方法。
5. 前記基準は、画像データの欠如を含み、
   前記第１の口内関心領域候補は、前記第１の口内画像中のボイドを含む、請求項４に記載の口内走査のためのシステムの作動方法。
6. 前記処理デバイスが、前記第１の口内画像又は前記第２の口内画像のうちの少なくとも一方において、前記ボイドを取り囲む幾何学的特徴に基づいて、前記ボイドに関する形状を内挿するステップであって、前記口内関心領域の前記指標は前記ボイドの前記形状を含む、ステップを行う、請求項５に記載の口内走査のためのシステムの作動方法。
7. 前記処理デバイスが、前記口内走査セッションの完了後に、複数の口内画像に基づいて、前記歯科的部位の仮想モデルを計算するステップであって、前記複数の口内画像は、前記第１の口内画像及び前記第２の口内画像を含む、ステップを行う、請求項１から６のいずれか一項に記載の口内走査のためのシステムの作動方法。
8. 前記処理デバイスが、前記口内関心領域に対応する領域を含む、新規の口内画像を受信するステップ；
   前記処理デバイスが、前記新規の口内画像と、前記第１の口内画像又は前記第２の口内画像のうちの少なくとも一方との間の整列を決定するステップ；
   前記処理デバイスが、前記口内関心領域が、前記新規の口内画像内の前記領域の表面に対応することを決定するステップ；及び
   前記処理デバイスが、前記口内関心領域の指標を除去するステップを行う、
   請求項１から７のいずれか一項に記載の口内走査のためのシステムの作動方法。
9. 前記口内関心領域の前記指標は、前記口内関心領域を指示するフラグを含み、
   前記口内関心領域は、前記歯科的部位の１つ又は複数の視野において隠れており、
   前記フラグは前記１つ又は複数の視野において視認可能である、請求項１から８のいずれか一項に記載の口内走査のためのシステムの作動方法。
10. 前記処理デバイスが、前記第１の口内画像及び前記第２の口内画像を生成した口内スキャナのユーザにフィードバックを提供するステップであって、前記フィードバックは、前記口内走査セッションの品質を改善する、前記口内スキャナの運動又は前記口内スキャナの速度のうちの少なくとも一方の変化を示す、ステップを行う、請求項１から９のいずれか一項に記載の口内走査のためのシステムの作動方法。
11. 前記口内関心領域は、前記第１の口内画像と前記第２の口内画像との間の衝突表面を含む、請求項１から１０のいずれか一項に記載の口内走査のためのシステムの作動方法。
12. 前記第１の口内関心領域候補を口内関心領域として確認する前記ステップは：
    前記口内関心領域候補が、幾何学的基準から外れた１つ又は複数の寸法を有することを決定するステップ
    を更に含む、請求項１から１１のいずれか一項に記載の口内走査のためのシステムの作動方法。
13. 口内走査のためのシステムの作動方法であって、
    前記システムの処理デバイスが、歯科的部位の複数の口内画像を受信するステップ；
    前記処理デバイスが、前記複数の口内画像に基づき、ある基準を満たす複数のボクセルを識別するステップ；
    前記処理デバイスが、互いに近接している前記複数のボクセルのサブセットを決定するステップ；
    前記処理デバイスが、前記複数のボクセルの前記サブセットを、口内関心領域へとグループ化するステップ；及び
    前記処理デバイスが、前記口内関心領域の指標を生成するステップであって、前記口内関心領域は、前記歯科的部位の１つ又は複数の視野において隠れており、前記口内関心領域の前記指標は、前記１つ又は複数の視野において視認可能である、ステップを行う、
    口内走査のためのシステムの作動方法。
14. 前記処理デバイスが、前記口内関心領域に関する分類を決定するステップ；
    前記処理デバイスが、前記分類に基づいて、文、色又はアイコンのうちの少なくとも１つを決定するステップ；及び
    前記処理デバイスが、前記文、前記色又は前記アイコンのうちの少なくとも１つを用いて、前記指標中で前記口内画像に関する前記分類を提示するステップを行う、
    請求項１３に記載の口内走査のためのシステムの作動方法。
15. 前記処理デバイスが、最初に実施された前記歯科的部位の第１の走査セッションに基づいて、前記歯科的部位の第１の仮想モデルを生成するステップ；
    前記処理デバイスが、２回目に実施された前記歯科的部位の第２の走査セッションに基づいて、前記歯科的部位の第２の仮想モデルを生成するステップであって、前記歯科的部位の前記複数の口内画像は、前記第２の走査セッションに関連している、ステップ；及び
    前記処理デバイスが、前記第１の仮想モデルに対する前記第２の仮想モデルの比較に基づいて、前記歯科的部位の変化を決定するステップであって、前記口内関心領域は前記変化を含む、ステップを行う、
    請求項１３又は１４に記載の口内走査のためのシステムの作動方法。
16. 前記変化は、齲歯、歯肉の後退、歯の摩耗、歯の破損、歯肉の疾患、歯肉の色、痣、病変、歯の色調、歯の色、歯列矯正整列の改善又は歯列矯正整列の劣化のうちの少なくとも１つを含む、請求項１５に記載の口内走査のためのシステムの作動方法。
17. 前記処理デバイスが、前記複数の口内画像に基づいて、前記歯科的部位の仮想モデルを生成するステップであって、前記口内関心領域は、前記仮想モデルから決定される、ステップを行う、請求項１３から１６のいずれか一項に記載の口内走査のためのシステムの作動方法。
18. 前記処理デバイスが、仮想モデルを生成することなく、前記複数の口内画像のうちの２つ以上の整列を決定するステップ；及び
    前記処理デバイスが、前記２つ以上の口内画像の比較に基づいて、前記口内関心領域を識別するステップを行う、
    請求項１３から１６のいずれか一項に記載の口内走査のためのシステムの作動方法。
19. 前記複数のボクセルの前記サブセットを、前記口内関心領域へとグループ化する前記ステップは：
    前記複数のボクセルを口内関心領域候補へとグループ化するステップ；
    前記口内関心領域候補の幾何学的特徴に基づいて、前記口内関心領域候補が臨床的重要性を有するかどうかを決定するステップ；及び
    前記口内関心領域候補が臨床的重要性を有するとの決定に応答して、前記口内関心領域候補を前記口内関心領域として確認するステップ
    を含む、請求項１３から１８のいずれか一項に記載の口内走査のためのシステムの作動方法。
20. 前記口内関心領域は、再走査するべき口内領域、歯科的病変が示唆される口内領域、歯科的改善が示唆される口内領域、歯科的劣化が示唆される口内領域、又は異物が示唆される口内領域のうちの少なくとも１つを含む、請求項１３から１９のいずれか一項に記載の口内走査のためのシステムの作動方法。
21. 前記口内関心領域の前記指標は、再走査シーケンス、臨床的重要性又はサイズのうちの少なくとも１つを含む、請求項１３から２０のいずれか一項に記載の口内走査のためのシステムの作動方法。
22. 前記処理デバイスが、１つ以上の患者の症例の詳細に基づいて前記閾値を選択するステップを行い、前記１つ以上の患者の症例の詳細は、前記歯科的部位の処置を含む、請求項１に記載の口内走査のためのシステムの作動方法。
23. 前記値は、前記口内関心領域候補のサイズに少なくとも部分的に基づいて決定され、前記閾値を選択するステップは、
    前記処置が歯列矯正処置又は歯科補綴処置であることを決定するステップ；
    前記処置が歯列矯正処置であると決定することに応じて第１の閾値を選択するステップ；及び
    前記処置が歯科補綴処置であると決定することに応じて第２の閾値を選択するステップを含む、請求項２２に記載の口内走査のためのシステムの作動方法。

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