JP7265359B2 - データ生成装置、スキャナシステム、データ生成方法、およびデータ生成用プログラム - Google Patents

Description

本発明は、データ生成装置、当該データ生成装置を備えるスキャナシステム、データ生成方法、およびデータ生成用プログラムに関する。

従来から、歯科分野において、補綴物などをコンピュータ上でデジタル設計するために、歯牙の三次元形状を取得する三次元カメラを内蔵した三次元スキャナが公知である。たとえば、特許文献１には、三次元カメラを用いて歯牙を含む口腔内を撮像することで、歯牙を含む口腔内の形状を記録する技術が開示されている。

特開２０００－７４６３５号公報

歯科医師などの術者は、特許文献１に開示された三次元カメラを用いることで、歯牙を含む患者の口腔内の形状データ（以下、「三次元データ」とも称する）を記録することができる。記録された三次元データは、歯牙の欠損箇所などを補うための補綴物の作製に用いられる。たとえば、術者は、患者の口腔内において補綴を要する補綴箇所を目視で発見した場合、補綴箇所の周辺における三次元データを三次元スキャナによって取得し、取得した三次元データを歯科技工所などに送信する。一方、歯科技工所においては、受信した三次元データに基づき、補綴箇所を補うための補綴物を作製して術者に送り届ける。このようにして、術者は、補綴物を入手することができる。

ところが、術者の知見のレベルは様々であるため、患者の口腔内において補綴箇所に対応する歯牙の種類を特定することは術者にとって必ずしも容易ではなく、より簡単に適切な補綴物を作製する技術が望まれている。

本発明は、このような問題を解決するためになされたものであり、より簡単に適切な補綴物を作製することができるデータ生成装置、当該データ生成装置を備えるスキャナシステム、データ生成方法、およびデータ生成用プログラムを提供することを目的とする。

本発明に従えば、歯牙の補綴物を作製するための補綴物データを生成するデータ生成装置が提供される。データ生成装置は、歯列を構成する複数の点のそれぞれにおける三次元の位置情報を含む三次元データが入力される入力部と、入力部から入力された三次元データと、当該三次元データに基づき歯牙の種類を推定するためのニューラルネットワークを含む推定モデルとに基づき、歯列に含まれる歯牙の種類を識別する識別部と、識別部によって歯牙の種類を識別できない補綴を要する欠損歯牙である補綴箇所がある場合に、識別部によって識別された欠損歯牙に隣合う隣接歯牙および欠損歯牙に対向する対向歯牙の種類に基づき、欠損歯牙の種類を特定する特定部と、入力部から入力された三次元データと特定部によって特定された欠損歯牙の種類とに基づき、隣接歯牙の形状、隣接歯牙における歯軸の位置のデータ、および対向歯牙の形状の少なくともいずれか１つのデータを含む関連データを抽出する抽出部と、関連データに基づき、補綴物データを生成する生成部とを備え、推定モデルは、三次元データをニューラルネットワークへ直接入力させ、三次元データに関連付けられた歯牙の種類に対応する歯牙情報と、当該三次元データを用いた当該歯牙の種類の識別結果とに基づき学習される。

本発明に従えば、歯牙の形状情報を取得するスキャナシステムが提供される。スキャナシステムは、三次元カメラを用いて歯列を構成する複数の点のそれぞれにおける三次元の位置情報を含む三次元データを取得する三次元スキャナと、三次元スキャナによって取得された三次元データに基づき、歯牙の補綴物を作製するための補綴物データを生成するデータ生成装置とを備え、データ生成装置は、三次元データが入力される入力部と、入力部から入力された三次元データと、当該三次元データに基づき歯牙の種類を推定するためのニューラルネットワークを含む推定モデルとに基づき、歯列に含まれる歯牙の種類を識別する識別部と、識別部によって歯牙の種類を識別できない補綴を要する欠損歯牙である補綴箇所がある場合に、識別部によって識別された欠損歯牙に隣合う隣接歯牙および欠損歯牙に対向する対向歯牙の種類に基づき、欠損歯牙の種類を特定する特定部と、入力部から入力された三次元データと特定部によって特定された欠損歯牙の種類とに基づき、隣接歯牙の形状、隣接歯牙における歯軸の位置のデータ、および対向歯牙の形状の少なくともいずれか１つのデータを含む関連データを抽出する抽出部と、関連データに基づき、補綴物データを生成する生成部とを含み、推定モデルは、三次元データをニューラルネットワークへ直接入力させ、三次元データに関連付けられた歯牙の種類に対応する歯牙情報と、当該三次元データを用いた当該歯牙の種類の識別結果とに基づき学習される。

本発明に従えば、コンピュータによる歯牙の補綴物を作製するための補綴物データを生成するデータ生成方法が提供される。データ生成方法は、コンピュータが実行する処理として、歯列を構成する複数の点のそれぞれにおける三次元の位置情報を含む三次元データが入力されるステップと、三次元データと、当該三次元データに基づき歯牙の種類を推定するためのニューラルネットワークを含む推定モデルとに基づき、歯列に含まれる歯牙の種類を識別するステップと、識別するステップによって歯牙の種類を識別できない補綴を要する欠損歯牙である補綴箇所がある場合に、識別するステップによって識別された欠損歯牙に隣合う隣接歯牙および欠損歯牙に対向する対向歯牙の種類に基づき、欠損歯牙の種類を特定するステップと、三次元データと特定するステップによって特定された欠損歯牙の種類とに基づき、隣接歯牙の形状、隣接歯牙における歯軸の位置のデータ、および対向歯牙の形状の少なくともいずれか１つのデータを含む関連データを抽出するステップと、関連データに基づき、補綴物データを生成するステップとを含み、推定モデルは、三次元データをニューラルネットワークへ直接入力させ、三次元データに関連付けられた歯牙の種類に対応する歯牙情報と、当該三次元データを用いた当該歯牙の種類の識別結果とに基づき学習される。

本発明に従えば、歯牙の補綴物を作製するための補綴物データを生成するデータ生成用プログラムが提供される。データ生成用プログラムは、コンピュータに、歯列を構成する複数の点のそれぞれにおける三次元の位置情報を含む三次元データが入力されるステップと、三次元データと、当該三次元データに基づき歯牙の種類を推定するためのニューラルネットワークを含む推定モデルとに基づき、歯列に含まれる歯牙の種類を識別するステップと、識別するステップによって歯牙の種類を識別できない補綴を要する欠損歯牙である補綴箇所がある場合に、識別するステップによって識別された欠損歯牙に隣合う隣接歯牙および欠損歯牙に対向する対向歯牙の種類に基づき、欠損歯牙の種類を特定するステップと、三次元データと特定するステップによって特定された欠損歯牙の種類とに基づき、隣接歯牙の形状、隣接歯牙における歯軸の位置のデータ、および対向歯牙の形状の少なくともいずれか１つのデータを含む関連データを抽出するステップと、関連データに基づき、補綴物データを生成するステップとを含み、推定モデルは、三次元データをニューラルネットワークへ直接入力させ、三次元データに関連付けられた歯牙の種類に対応する歯牙情報と、当該三次元データを用いた当該歯牙の種類の識別結果とに基づき学習される。

本発明によれば、より簡単に適切な補綴物を作製することができる。

本実施の形態に係るデータ生成装置の適用例を示す模式図である。 本実施の形態に係るシステムの全体構成を示す模式図である。 本実施の形態に係るデータ生成装置のハードウェア構成を示す模式図である。 本実施の形態に係るサーバ装置のハードウェア構成を示す模式図である。 本実施の形態に係るデータ生成装置の機能構成を示す模式図である。 本実施の形態に係るデータ生成装置による識別処理を説明するための模式図である。 本実施の形態に係る識別処理における識別対象となる歯牙の一例を示す模式図である。 本実施の形態に係る学習用データの一例を説明するための模式図である。 本実施の形態に係る学習用データに基づく学習済モデルの生成を説明するための模式図である。 本実施の形態に係る補綴物データの生成を説明するための模式図である。 本実施の形態に係る補綴物データの生成を説明するための模式図である。 本実施の形態に係る仮補綴物データを説明するための模式図である。 本実施の形態に係るデータ生成装置が実行する学習処理の一例を説明するためのフローチャートである。 本実施の形態に係るサーバ装置が実行する学習処理の一例を説明するためのフローチャートである。 本実施の形態に係るデータ生成装置が実行する補綴物データ生成処理の一例を説明するためのフローチャートである。 変形例に係るデータ生成装置が実行する補綴物データ生成処理の一例を説明するためのフローチャートである。

本発明の実施の形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。なお、図中の同一または相当部分については、同一符号を付してその説明は繰り返さない。

［適用例］
図１および図２を参照しながら、本実施の形態に係るデータ生成装置１００の適用例を説明する。図１は、本実施の形態に係るデータ生成装置１００の適用例を示す模式図である。図２は、本実施の形態に係るシステムの全体構成を示す模式図である。

図１に示すように、ユーザ１は、スキャナシステム１０を用いることで、対象者２が有する歯牙を含む口腔内の三次元形状のデータ（三次元データ）を取得することができる。なお、「ユーザ」は、歯科医師などの術者、歯科助手、歯科大学の先生または生徒、歯科技工士、メーカの技術者、製造工場の作業者など、スキャナシステム１０を用いる者であればいずれであってもよい。「対象者」は、歯科医院の患者、歯科大学における被験者など、スキャナシステム１０の対象となる者であればいずれであってもよい。また、「対象者」は、生身の人間に限らず、人体模型であってもよいし、頭部模型であってもよい。

本実施の形態に係るスキャナシステム１０は、三次元スキャナ２００と、データ生成装置１００と、ディスプレイ３００とを備える。三次元スキャナ２００は、内蔵された三次元カメラによってスキャン対象の三次元データを取得する。具体的には、三次元スキャナ２００は、口腔内をスキャンすることで、三次元データとして、スキャン対象の歯牙を構成する複数の点のそれぞれの位置情報（縦方向，横方向，高さ方向の各軸の座標）を、光学センサなどを用いて取得する。データ生成装置１００は、三次元スキャナ２００によって取得された三次元データに基づき三次元画像を生成し、生成した三次元画像をディスプレイ３００に表示する。

たとえば、ユーザ１は、対象者２の歯牙の欠損部分を補う補綴物などをコンピュータ上でデジタル設計するために、三次元スキャナ２００によって対象者２の口腔内を撮像することで、歯牙を含む口腔内の三次元データを取得する。ユーザ１が口腔内を撮像するごとに三次元データが順次取得され、口腔内の三次元画像がディスプレイ３００に表示される。ユーザ１は、ディスプレイ３００に表示された三次元画像を確認しながら三次元データの不足部分を重点的にスキャンしていく。

このようにして記録された三次元データは、歯牙の欠損箇所などを補うための補綴物の作製に用いられる。ここで、補綴物の作製には、補綴箇所における周辺の三次元データを三次元スキャナ２００によって取得する必要があるが、術者の知見のレベルは様々であるため、患者の口腔内において補綴箇所に対応する歯牙の種類を特定することは、ユーザ１にとって必ずしも容易ではない。

そこで、本実施の形態に係るスキャナシステム１０は、データ生成装置１００が有するＡＩ（人工知能：Artificial Intelligence）を利用して、三次元スキャナ２００によって取得された三次元データに基づき歯牙の種類を自動的に識別する処理を実行する。データ生成装置１００による歯牙の種類を識別する処理を「識別処理」とも称する。

なお、「歯牙の種類」は、上顎右側の中切歯、側切歯、犬歯、第１小臼歯、第２小臼歯、第１大臼歯、第２大臼歯、および第３大臼歯、上顎左側の中切歯、側切歯、犬歯、第１小臼歯、第２小臼歯、第１大臼歯、第２大臼歯、および第３大臼歯、下顎右側の中切歯、側切歯、犬歯、第１小臼歯、第２小臼歯、第１大臼歯、第２大臼歯、および第３大臼歯、下顎左側の中切歯、側切歯、犬歯、第１小臼歯、第２小臼歯、第１大臼歯、第２大臼歯、および第３大臼歯といったような各歯牙の種類を意味する。

具体的には、ユーザ１が三次元スキャナ２００を用いて対象者２の口腔内の歯牙をスキャンすると、歯牙を含む三次元データがデータ生成装置１００に入力される。データ生成装置１００は、入力された歯牙の特徴を含む三次元データおよびニューラルネットワークを含む推定モデルに基づき、当該歯牙の種類を識別する識別処理を実行する。

「推定モデル」は、ニューラルネットワークと当該ニューラルネットワークによって用いられるパラメータとを含み、三次元データに関連付けられた歯牙の種類に対応する歯牙情報と、当該三次元データを用いた当該歯牙の種類の識別結果とに基づき学習されることで最適化（調整）される。具体的には、推定モデルは、歯牙を含む三次元データが入力されると、当該三次元データに基づきニューラルネットワークによって歯牙の特徴を抽出し、抽出した歯牙の特徴に基づき歯牙の種類を推定する。そして、推定モデルは、自身が推定した歯牙の種類と、入力された三次元データに関連付けられた歯牙の種類（歯牙情報）とに基づき、両者が一致すればパラメータを更新しない一方で、両者が一致しなければ両者が一致するようにパラメータを更新することで、パラメータを最適化する。このように、推定モデルは、入力データである三次元データと、正解データである歯牙の種類（歯牙情報）とを含む教師データを利用して、パラメータが最適化されることで学習される。

なお、このような推定モデルを学習する処理を「学習処理」とも称する。また、学習処理によって最適化された推定モデルを、特に「学習済モデル」とも称する。つまり、本実施の形態においては、学習前の推定モデルおよび学習済みの推定モデルをまとめて「推定モデル」と総称する一方で、特に、学習済みの推定モデルを「学習済モデル」とも称する。

「歯牙情報」は、上顎右側の中切歯、側切歯、犬歯、第１小臼歯、第２小臼歯、第１大臼歯、第２大臼歯、および第３大臼歯、上顎左側の中切歯、側切歯、犬歯、第１小臼歯、第２小臼歯、第１大臼歯、第２大臼歯、および第３大臼歯、下顎右側の中切歯、側切歯、犬歯、第１小臼歯、第２小臼歯、第１大臼歯、第２大臼歯、および第３大臼歯、下顎左側の中切歯、側切歯、犬歯、第１小臼歯、第２小臼歯、第１大臼歯、第２大臼歯、および第３大臼歯といったような各歯牙の名称を含む。また、「歯牙情報」は、中切歯に割り当てられた１番、側切歯に割り当てられた２番、犬歯に割り当てられた３番、第１小臼歯に割り当てられた４番、第２小臼歯に割り当てられた５番、第１大臼歯に割り当てられた６番、第２大臼歯に割り当てられた７番、第３大臼歯に割り当てられた８番といったような各歯牙に割り当てられた番号（たとえば、歯科分野において一般的に用いられている歯牙の番号）を含む。その他、「歯牙情報」は、各歯牙に割り当てられた色の情報を含んでいてもよいし、各歯牙に割り当てられた記号の情報を含んでいてもよい。

データ生成装置１００は、ＡＩを利用した識別結果に基づき、補綴箇所に対応する歯牙の種類を特定するとともに、三次元データに基づき、補綴箇所に関連する関連データを抽出するように構成されている。「関連データ」は、たとえば、補綴箇所に対応する歯牙に隣合う歯牙（以下、「隣接歯牙」とも称する）の形状のデータ、補綴箇所に対応する歯牙と対向する歯牙（以下、「対向歯牙」とも称する）の形状のデータ、隣接歯牙における歯軸の位置のデータなどを含む。なお、関連データには、補綴箇所に対応する欠損状態にある歯牙（以下、「欠損歯牙」とも称する）の形状のデータが含まれてもよい。また、本実施の形態において、「隣合う」とは、歯牙に接しながら当該歯牙の隣に位置すること、または歯牙に接することなく当該歯牙の隣に位置することを含む意味で用いられる。

さらに、データ生成装置１００は、関連データに基づき、補綴箇所に適した補綴物を作製するための作製データ（以下、「補綴物データ」とも称する）を生成する。具体的には、データ生成装置１００は、補綴箇所に適した補綴物を作製するための仮補綴物データを予め記憶している。仮補綴物データは、たとえば、年齢、性別、人種、身長、体重、および居住地など、対象者２に関する属性情報（プロファイル）ごとに準備されており、補綴箇所に適した平均的な形状を有する補綴物の作製データを含む。

データ生成装置１００は、まず、補綴箇所に対応しかつ対象者２に適合する仮補綴物データを取得する。そして、データ生成装置１００は、三次元データから抽出した関連データに基づき、隣接歯牙の形状、対向歯牙の形状、および隣接歯牙における歯軸の位置などを特定し、それらの形状や位置に適合する補綴物となるように、仮補綴物データを調整する。これにより、データ生成装置１００は、補綴箇所に適した補綴物データを生成することができる。なお、データ生成装置１００は、補綴箇所に対応する欠損歯牙の形状に基づき、仮補綴物データを調整してもよい。たとえば、欠損歯牙を残した状態で補綴を行う場合であれば、データ生成装置１００は、欠損歯牙の形状に適合する補綴物となるように、仮補綴物データを調整してもよい。

また、データ生成装置１００は、三次元データから抽出した関連データに加えて、隣接歯牙および対向歯牙の少なくともいずれか一方における咬合運動に関する運動データに基づき、仮補綴物データを調整してもよい。咬合運動には、たとえば、食べ物を潰すための下顎の上下運動、食べ物をすり潰すための下顎の前後運動などが含まれる。つまり、データ生成装置１００は、隣接歯牙および対向歯牙の少なくともいずれか一方における咬合運動を考慮して、補綴物データを生成してもよい。

なお、運動データとしては、対象者２の運動データを採用してもよいし、対象者２に関する属性情報（プロファイル）に対応する平均的な運動データを採用してもよい。運動データは、たとえば、年齢、性別、人種、身長、体重、および居住地など、プロファイルごとに準備されてもよい。

このようにして、データ生成装置１００は、補綴箇所に適した補綴物を作製するための補綴物データを生成する。なお、データ生成装置１００による識別結果に基づき補綴箇所を特定するとともに、当該補綴箇所に適した補綴物データを生成する処理を「補綴物データ生成処理」とも称する。

このようにしてデータ生成装置１００によって生成された補綴物データは、三次元データおよび識別結果とともに、スキャン情報として歯科技工所に出力される。三次元データのような補綴箇所周辺の形状データとは異なり、補綴物データは、補綴物そのものを作製するための作製データである。このため、歯科技工所においては、データ生成装置１００から取得した補綴物データに基づき、歯科技工士が容易に適切な補綴物を作製することができる。なお、歯科技工所においては、補綴物データに加えて、三次元データに含まれる補綴物周辺における歯牙の形状を考慮して補綴物を作製することもできる。

また、補綴物を自動で設計可能な自動製造装置６００が歯科医院内に配置されている場合、データ生成装置１００によって生成された補綴物データは、自動製造装置６００に出力されてもよい。このようにすれば、ユーザ１は、自動製造装置６００によって補綴物データに基づき生成された補綴物を取得することができる。なお、データ生成装置は、補綴物データに限らず、三次元データを自動製造装置６００に出力してもよい。このようにすれば、自動製造装置６００は、補綴物データに加えて、三次元データに含まれる補綴物周辺における歯牙の形状を考慮して補綴物を作製することもできる。自動製造装置６００の一例としては、ミリングマシンおよび３Ｄプリンタなどが挙げられる。

さらに、データ生成装置１００によって生成された補綴物データは、三次元データおよび識別結果とともに、スキャン情報として管理センターに配置されたサーバ装置５００にも出力される。

たとえば、図２に示すように、スキャナシステム１０は、複数のローカルＡ～Ｃのそれぞれに配置されている。たとえば、ローカルＡおよびローカルＢは歯科医院であり、当該歯科医院の院内において、ユーザ１である術者は、スキャナシステム１０を利用して対象者２である患者の歯牙を含む三次元データを取得するとともに、補綴物データを生成する。また、ローカルＣは歯科大学であり、当該歯科大学において、ユーザ１である先生や生徒は、対象者２である被験者の口腔内の三次元データを取得するとともに、補綴物データを生成する。ローカルＡ～Ｃのそれぞれで取得されたスキャン情報（三次元データ，識別結果，補綴物データ）は、ネットワーク５を介して、ローカルＤである歯科技工所および管理センターに配置されたサーバ装置５００に出力される。

上述したように、歯科技工所においては、歯科技工士などが、ローカルＡ～Ｃのそれぞれから取得したスキャン情報に基づき、対象者２の歯牙の欠損部分を補う補綴物などを作製する。管理センターにおいては、サーバ装置５００が、ローカルＡ～Ｃのそれぞれから取得したスキャン情報を蓄積して記憶し、ビッグデータとして保持する。

なお、サーバ装置５００は、歯科医院にローカルとは異なる管理センターに配置されるものに限らず、ローカル内に配置されてもよい。たとえば、ローカルＡ～Ｃのうちのいずれかのローカル内にサーバ装置５００が配置されてもよい。また、１つのローカル内に複数のデータ生成装置１００が配置されてもよく、さらに、当該１つのローカル内に当該複数のデータ生成装置１００と通信可能なサーバ装置５００が配置されてもよい。また、サーバ装置５００は、クラウドサービスの形態で実現されてもよい。

歯科技工所においては、ローカルＡ～Ｃのように、様々な所からスキャン情報が集約される。このため、歯科技工所で保持されているスキャン情報は、ネットワーク５を介して管理センターに送信されてもよいし、あるいは、ＣＤ（Compact Disc）およびＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリなどのリムーバブルディスク５５０を介して管理センターに送られてもよい。

なお、ネットワーク５を介さずに、ローカルＡ～Ｃのそれぞれからも、リムーバブルディスク５５０を介してスキャン情報が管理センターに送られてもよい。また、ローカルＡ～Ｃのそれぞれの間においても、ネットワーク５またはリムーバブルディスク５５０を介してスキャン情報を互いに送り合ってもよい。

各ローカルＡ～Ｃのデータ生成装置１００は、各自で推定モデルを保持しており、識別処理時に各自が保持する推定モデルを使用して歯牙の種類を識別する。各ローカルＡ～Ｃのデータ生成装置１００は、各自の学習処理によって各自の推定モデルを学習することで、学習済モデルを生成する。さらに、本実施の形態においては、サーバ装置５００も推定モデルを保持している。サーバ装置５００は、各ローカルＡ～Ｃのデータ生成装置１００および歯科技工所から取得したスキャン情報を用いた学習処理によって推定モデルを学習することで、学習済モデルを生成し、各ローカルＡ～Ｃのデータ生成装置１００に当該学習済モデルを配布する。なお、本実施の形態においては、各ローカルＡ～Ｃのデータ生成装置１００およびサーバ装置５００のいずれも学習処理を実行する形態であるが、各ローカルＡ～Ｃのデータ生成装置１００のみが学習処理を実行する形態、あるいはサーバ装置５００のみが学習処理を実行する形態であってもよい。なお、サーバ装置５００のみが学習処理を実行する形態である場合、各ローカルＡ～Ｃのデータ生成装置１００が保持する推定モデル（学習済モデル）は、各ローカルＡ～Ｃのデータ生成装置１００間で共通化される。

また、サーバ装置５００がデータ生成装置１００における識別処理の機能を有していてもよい。たとえば、各ローカルＡ～Ｃは、取得した三次元データをサーバ装置５００に送信し、サーバ装置５００は、各ローカルＡ～Ｃから受信したそれぞれの三次元データに基づき、それぞれにおける歯牙の種類の識別結果を算出してもよい。そして、サーバ装置５００は、それぞれの識別結果を各ローカルＡ～Ｃに送信し、各ローカルＡ～Ｃは、サーバ装置５００から受信した識別結果をディスプレイなどに出力してもよい。さらに、各ローカルＡ～Ｃは、サーバ装置５００から受信した識別結果に基づき補綴箇所を特定するとともに、当該補綴箇所に適した補綴物データを生成してもよい。このように、各ローカルＡ～Ｃとサーバ装置５００とがクラウドサービスの形態で構成されてもよい。このようにすれば、サーバ装置５００が推定モデル（学習済モデル）を保持してさえいれば、各ローカルＡ～Ｃは、推定モデル（学習済モデル）を保持することなく識別結果を得ることができる。

また、サーバ装置５００が補綴物データ生成処理の機能を有していてもよい。たとえば、各ローカルＡ～Ｃは、取得した三次元データをサーバ装置５００に送信し、サーバ装置５００は、各ローカルＡ～Ｃから受信したそれぞれの三次元データに基づき、それぞれにおける歯牙の種類の識別結果を算出してもよい。そして、サーバ装置５００は、それぞれの識別結果に基づきそれぞれの補綴箇所を特定するとともに、当該補綴箇所に適したそれぞれの補綴物データを生成し、各ローカルＡ～Ｃまたは歯科技工所に当該補綴物データを送信してもよい。このように、各ローカルＡ～Ｃとサーバ装置５００とがクラウドサービスの形態で構成されてもよい。このようにすれば、各ローカルＡ～Ｃは、三次元データをサーバ装置５００に送信するだけで、サーバ装置５００に補綴物データを生成させることができる。

このように、本実施の形態に係るスキャナシステム１０によれば、データ生成装置１００が有するＡＩを利用して、三次元スキャナ２００によって取得された三次元データに基づき歯牙の種類が自動的に識別される。ＡＩを利用することで、ユーザ１の知見により得られた歯牙の特徴を見出すことができる。また、ユーザ１では抽出できない歯牙の特徴を見出すこともでき、これにより、ユーザ１は、自身の知見に頼ることなく、より精度良く歯牙の種類を識別することができる。また、スキャナシステム１０によれば、データ生成装置１００は、歯牙の種類の識別結果に基づき補綴箇所を特定することができ、さらに、特定した補綴箇所に適した補綴物データを自動的に生成することができる。これにより、ユーザ１は、より簡単に適切な補綴物を作製することができる。

［データ生成装置のハードウェア構成］
図３を参照しながら、本実施の形態に係るデータ生成装置１００のハードウェア構成の一例を説明する。図３は、本実施の形態に係るデータ生成装置１００のハードウェア構成を示す模式図である。データ生成装置１００は、たとえば、汎用コンピュータで実現されてもよいし、スキャナシステム１０専用のコンピュータで実現されてもよい。

図３に示すように、データ生成装置１００は、主なハードウェア要素として、スキャナインターフェース１０２と、ディスプレイインターフェース１０３と、スピーカインターフェース１０４と、周辺機器インターフェース１０５と、ネットワークコントローラ１０６と、メディア読取装置１０７と、ＰＣディスプレイ１０８と、メモリ１０９と、ストレージ１１０と、演算装置１３０とを備える。

スキャナインターフェース１０２は、三次元スキャナ２００を接続するためのインターフェースであり、データ生成装置１００と三次元スキャナ２００との間のデータの入出力を実現する。

ディスプレイインターフェース１０３は、ディスプレイ３００を接続するためのインターフェースであり、データ生成装置１００とディスプレイ３００との間のデータの入出力を実現する。ディスプレイ３００は、たとえば、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）または有機ＥＬＤ（Electroluminescence）ディスプレイなどで構成される。ディスプレイ３００は、識別結果に対応する画像、文字、数字、アイコン、および記号の少なくともいずれか１つを表示する。

スピーカインターフェース１０４は、スピーカ４００を接続するためのインターフェースであり、データ生成装置１００とスピーカ４００との間のデータの入出力を実現する。スピーカ４００は、識別結果に対応する音声を出力する。

周辺機器インターフェース１０５は、キーボード６０１およびマウス６０２などの周辺機器を接続するためのインターフェースであり、データ生成装置１００と周辺機器との間のデータの入出力を実現する。

ネットワークコントローラ１０６は、ネットワーク５を介して、歯科技工所に配置された装置、管理センターに配置されたサーバ装置５００、自動製造装置６００、および他のローカルに配置された他のデータ生成装置１００のそれぞれとの間でデータを送受信する。ネットワークコントローラ１０６は、たとえば、イーサネット（登録商標）、無線ＬＡＮ（Local Area Network）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）などの任意の通信方式に対応する。

メディア読取装置１０７は、リムーバブルディスク５５０に格納されているスキャン情報などの各種データを読み出す。

ＰＣディスプレイ１０８は、データ生成装置１００専用のディスプレイである。ＰＣディスプレイ１０８は、たとえば、ＬＣＤまたは有機ＥＬディスプレイなどで構成される。なお、本実施の形態においては、ＰＣディスプレイ１０８は、ディスプレイ３００と別体であるが、ディスプレイ３００と共通化されてもよい。

メモリ１０９は、演算装置１３０が任意のプログラムを実行するにあたって、プログラムコードやワークメモリなどを一時的に格納する記憶領域を提供する。メモリ１０９は、たとえば、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）またはＳＲＡＭ（Static Random Access Memory）などの揮発性メモリデバイスで構成される。

ストレージ１１０は、識別処理、学習処理、および補綴物データ生成処理などに必要な各種のデータを格納する記憶領域を提供する。ストレージ１１０は、たとえば、ハードディスクまたはＳＳＤ（Solid State Drive）などの不揮発性メモリデバイスで構成される。

ストレージ１１０は、スキャン情報１１２と、推定モデル１１４（学習済モデル１１４ａ）と、学習用データセット１１６と、運動データ１１７と、色分類データ１１８と、プロファイルデータ１１９と、仮補綴物データ１２８と、識別用プログラム１２０と、学習用プログラム１２１と、データ生成用プログラム１２５と、ＯＳ（Operating System）１２７とを格納する。

スキャン情報１１２は、三次元スキャナ２００によって取得された三次元データ１２２と、当該三次元データ１２２に基づき実行された識別処理による識別結果１２４と、補綴物データ生成処理により生成された補綴物データ１２３とを含む。識別結果１２４および補綴物データ１２３は、三次元データ１２２に関連付けられてストレージ１１０に格納される。学習用データセット１１６は、推定モデル１１４の学習処理に用いられる一群の学習用データである。

運動データ１１７は、補綴箇所に隣合う隣接歯牙および補綴箇所に対向する対向歯牙の少なくともいずれか一方における咬合運動に関するデータである。運動データ１１７は、たとえば、データ生成装置１００に接続された外部の計測装置によって取得され、ストレージ１１０に格納されてもよいし、サーバ装置５００から送信されてストレージ１１０に格納されてもよい。

色分類データ１１８は、学習用データセット１１６の生成および学習処理に用いられるデータである。プロファイルデータ１１９は、対象者２に関する属性情報であって、当該対象者２の年齢、性別、人種、身長、体重、および居住地などのプロファイルがまとめられたデータ（たとえば、カルテの情報）である。

仮補綴物データ１２８は、プロファイルデータ１１９に含まれる対象者２の属性情報（プロファイル）ごとに分類されて格納されており、補綴箇所に適した平均的な形状を有する補綴物を作製するための作製データである。

識別用プログラム１２０は、識別処理を実行するためのプログラムである。学習用プログラム１２１は、推定モデル１１４の学習処理を実行するためのプログラムであり、その一部には識別処理を実行するためのプログラムも含まれる。データ生成用プログラム１２５は、補綴物データ生成処理を実行するためのプログラムである。

演算装置１３０は、各種のプログラムを実行することで、識別処理、学習処理、および補綴物データ生成処理などの各種の処理を実行する演算主体であり、コンピュータの一例である。演算装置１３０は、たとえば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１３２、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）１３４、およびＧＰＵ（Graphics Processing Unit）１３６などで構成される。

［サーバ装置のハードウェア構成］
図４を参照しながら、本実施の形態に係るサーバ装置５００のハードウェア構成の一例を説明する。図４は、本実施の形態に係るサーバ装置５００のハードウェア構成を示す模式図である。サーバ装置５００は、たとえば、汎用コンピュータで実現されてもよいし、スキャナシステム１０専用のコンピュータで実現されてもよい。

図４に示すように、サーバ装置５００は、主なハードウェア要素として、ディスプレイインターフェース５０３と、周辺機器インターフェース５０５と、ネットワークコントローラ５０６と、メディア読取装置５０７と、メモリ５０９と、ストレージ５１０と、演算装置５３０とを備える。

ディスプレイインターフェース５０３は、ディスプレイ３５０を接続するためのインターフェースであり、サーバ装置５００とディスプレイ３５０との間のデータの入出力を実現する。ディスプレイ３５０は、たとえば、ＬＣＤまたは有機ＥＬＤディスプレイなどで構成される。

周辺機器インターフェース５０５は、キーボード６５１およびマウス６５２などの周辺機器を接続するためのインターフェースであり、サーバ装置５００と周辺機器との間のデータの入出力を実現する。

ネットワークコントローラ５０６は、ネットワーク５を介して、ローカルに配置されたデータ生成装置１００、および歯科技工所に配置された装置のそれぞれとの間でデータを送受信する。ネットワークコントローラ５０６は、たとえば、イーサネット（登録商標）、無線ＬＡＮ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）などの任意の通信方式に対応してもよい。

メディア読取装置５０７は、リムーバブルディスク５５０に格納されているスキャン情報などの各種データを読み出す。

メモリ５０９は、演算装置５３０が任意のプログラムを実行するにあたって、プログラムコードやワークメモリなどを一時的に格納する記憶領域を提供する。メモリ５０９は、たとえば、ＤＲＡＭまたはＳＲＡＭなどの揮発性メモリデバイスで構成される。

ストレージ５１０は、学習処理および補綴物データ生成処理などに必要な各種のデータを格納する記憶領域を提供する。ストレージ５１０は、たとえば、ハードディスクまたはＳＳＤなどの不揮発性メモリデバイスで構成される。

ストレージ５１０は、スキャン情報５１２と、推定モデル５１４（学習済モデル５１４ａ）と、学習用データセット５１６と、運動データ５１７と、色分類データ５１８と、プロファイルデータ５１９と、仮補綴物データ５２８と、学習用プログラム５２１と、ＯＳ５２７とを格納する。

スキャン情報５１２は、ネットワーク５を介してローカルに配置されたデータ生成装置１００および歯科技工所から取得した三次元データ５２２と、当該三次元データ５２２に基づき実行された識別処理による識別結果５２４と、データ生成装置１００から取得した補綴物データ５２３とを含む。識別結果５２４および補綴物データ５２３は、三次元データ５２２に関連付けられてストレージ５１０に格納される。学習用データセット５１６は、推定モデル５１４の学習処理に用いられる一群の学習用データである。

運動データ５１７は、補綴箇所に隣合う隣接歯牙および補綴箇所に対向する対向歯牙の少なくともいずれか一方における咬合運動に関するデータである。運動データは、たとえば、サーバ装置５００に接続された外部の計測装置によって取得されてストレージ５１０に格納されてもよいし、各ローカルのデータ生成装置１００から送信されてストレージ５１０に格納されてもよい。

色分類データ５１８は、学習用データセット５１６の生成および学習処理に用いられるデータである。プロファイルデータ５１９は、対象者２に関する属性情報であって、対象者２の年齢、性別、人種、身長、体重、および居住地などのプロファイルがまとめられたデータ（たとえば、カルテの情報）である。

仮補綴物データ５２８は、プロファイルデータ５１９に含まれる対象者２の属性情報（プロファイル）ごとに分類されて格納されており、補綴箇所に適した平均的な形状を有する補綴物を作製するための作製データである。

学習用プログラム５２１は、推定モデル５１４の学習処理を実行するためのプログラムであり、その一部には識別処理を実行するためのプログラムも含まれる。

なお、推定モデル５１４（学習済モデル５１４ａ）は、ローカルのデータ生成装置１００に送信されることで、データ生成装置１００によって、推定モデル１１４（学習済モデル１１４ａ）として保持される。

演算装置５３０は、各種のプログラムを実行することで、学習処理などの各種の処理を実行する演算主体であり、コンピュータの一例である。演算装置５３０は、たとえば、ＣＰＵ５３２、ＦＰＧＡ５３４、およびＧＰＵ５３６などで構成される。

［データ生成装置の機能構成］
図５を参照しながら、本実施の形態に係るデータ生成装置１００の機能構成を説明する。図５は、本実施の形態に係るデータ生成装置１００の機能構成を示す模式図である。図５に示すように、データ生成装置１００は、補綴物データ生成処理および識別処理に係る機能部として、入力部１１０２と、識別部１１３０と、特定部１１０３と、抽出部１１０４と、生成部１１０５とを有する。これらの各機能は、データ生成装置１００の演算装置１３０がＯＳ１２７、識別用プログラム１２０、およびデータ生成用プログラム１２５を実行することで実現される。

入力部１１０２には、三次元スキャナ２００によって取得された三次元データが入力される。識別部１１３０は、入力部１１０２に入力された三次元データと、対象者２のプロファイルデータ１１９とに基づき、推定モデル１１４（学習済モデル１１４ａ）を用いて歯牙の種類を識別する識別処理を実行する。

推定モデル１１４は、ニューラルネットワーク１１４２と、当該ニューラルネットワーク１１４２によって用いられるパラメータ１１４４とを含む。パラメータ１１４４は、ニューラルネットワーク１１４２による計算に用いられる重み付け係数と、識別の判定に用いられる判定値とを含む。

特定部１１０３は、識別部１１３０による識別結果に基づき、補綴箇所を特定する。抽出部１１０４は、入力部１１０２から入力された三次元データと、特定部１１０３による補綴箇所の特定結果とに基づき、当該補綴箇所に関連する関連データを抽出する。

生成部１１０５は、抽出部１１０４によって抽出された関連データに基づき、特定部によって特定された補綴箇所に適した補綴物データを生成する。このとき、生成部１１０５は、関連データに加えて、補綴箇所に対応しかつ対象者２に適合する仮補綴物データ１２８と、運動データ１１７とに基づき、補綴物データを生成する。

生成部１１０５によって生成された補綴物データは、歯科技工所に配置された装置、管理センターに配置されたサーバ装置５００、および自動製造装置６００などに出力される。

［データ生成装置による識別処理］
図６および図７を参照しながら、本実施の形態に係るデータ生成装置１００による識別処理の一例を説明する。図６は、本実施の形態に係るデータ生成装置１００による識別処理を説明するための模式図である。図７は、本実施の形態に係る識別処理における識別対象となる歯牙の一例を示す模式図である。なお、図７においては、三次元スキャナ２００のスキャン対象となる歯牙が線図によって表されている。

ここで、図６に示すように、三次元スキャナ２００によって取得された三次元データには、歯牙の各点における三次元の位置情報と、歯牙の各点における色情報とが含まれる。識別処理においては、少なくとも位置情報が用いられる。位置情報は、予め定められた位置を基準とした三次元における絶対位置の座標を含む。たとえば、位置情報は、歯牙の各点における中心位置を原点として、Ｘ軸（たとえば、歯牙の横方向の軸）、Ｙ軸（たとえば、歯牙の縦方向の軸）、およびＺ軸（たとえば、歯牙の高さ方向の軸）の各軸における絶対位置の座標を含む。なお、位置情報は、予め定められた位置を基準とした三次元における絶対位置の座標に限らず、たとえば、隣合う点からの距離を示す三次元における相対位置の座標を含んでいてもよい。

ここで、図７に示すように、三次元スキャナ２００のスキャン対象となる歯牙が上顎の切歯である場合、得られる三次元画像が、上唇側の部位、口蓋側の部位、および切縁側の部位の画像を少なくとも含むように、ユーザ１によって対象者２の口腔内がスキャンされる。また、三次元スキャナ２００のスキャン対象となる歯牙が上顎の犬歯および臼歯である場合、得られる三次元画像が、頬側の部位、口蓋側の部位、および咬合する部位の画像を少なくとも含むように、ユーザ１によって対象者２の口腔内がスキャンされる。三次元スキャナ２００のスキャン対象となる歯牙が下顎の切歯である場合、得られる三次元画像が、下唇側の部位、舌側の部位、および切縁側の部位の画像を少なくとも含むように、ユーザ１によって対象者２の口腔内がスキャンされる。三次元スキャナ２００のスキャン対象となる歯牙が下顎の犬歯および臼歯である場合、得られる三次元画像が、頬側の部位、舌側の部位、および咬合する部位の画像を少なくとも含むように、ユーザ１によって対象者２の口腔内がスキャンされる。

一般的に、対象者２の歯牙は、その種類によって形状および大きさが異なる。たとえば、上顎の切歯の場合、上唇側の面は一般的にＵ字形であるのに対して、上顎の犬歯の場合、頬側の面は一般的に五角形である。各歯牙は、形状および大きさがその種類に応じて特徴的であり、識別部１１３０は、これらの特徴的な形状および大きさが数値化された三次元データに基づき、推定モデル１１４を用いて当該三次元データに対応する歯牙の種類を識別する。

図６に示すように、推定モデル１１４は、ニューラルネットワーク１１４２を含む。ニューラルネットワーク１１４２においては、入力部１１０２に入力された三次元データに含まれる位置情報の値が入力層に入力される。そして、ニューラルネットワーク１１４２においては、たとえば、中間層によって、入力された位置情報の値に対して重み付け係数が乗算されたり所定のバイアスが加算されたりするとともに所定の関数による計算が行われ、その計算結果が判定値と比較される。そして、ニューラルネットワーク１１４２においては、その計算および判定の結果が識別結果として出力層から出力される。

なお、ニューラルネットワーク１１４２による計算および判定については、三次元データに基づき歯牙を識別できるものであれば、いずれの手法が用いられてもよい。

推定モデル１１４のニューラルネットワーク１１４２においては、中間層が多層構造になることで、ディープラーニングによる処理が行われる。本実施の形態においては、３次元画像に特化した識別処理を行う識別用プログラム１２０として、たとえば、VoxNet、3D ShapeNets、Multi-View CNN、RotationNet、OctNet、FusionNet、PointNet、PointNet++、SSCNet、およびMarrNetなどが用いられるが、その他のプログラムが用いられてもよい。また、ニューラルネットワーク１１４２の仕組みには既存のものが適用されてもよい。

このような構成において、データ生成装置１００は、複数の歯牙が含まれる三次元画像に対応する三次元データが入力されると、当該三次元データに基づいて、複数の歯牙のそれぞれの特徴を推定モデル１１４のニューラルネットワーク１１４２を用いて抽出し、抽出した複数の歯牙のそれぞれの特徴に基づき、当該複数の歯牙のそれぞれの種類を識別することができる。

また、図６に示すように、識別対象となる歯牙に限らず、隣接歯牙を含む三次元データについてもデータ生成装置１００に入力されることで、推定モデル１１４のニューラルネットワーク１１４２は、隣接歯牙の形状との関係も考慮して歯牙の特徴を抽出することができる。データ生成装置１００は、一般的に認識されている歯牙の特徴に限らず、一般的に認識されていない歯牙の特徴についても抽出することができ、それによって精度良く歯牙の種類を識別することができる。

なお、サーバ装置５００が保持する推定モデル５１４に含まれるニューラルネットワークは、図６に示した推定モデル１１４に含まれるニューラルネットワーク１１４２と同様の構成を有する。

［学習用データ］
図８を参照しながら、学習用データの一例を説明する。図８は、本実施の形態に係る学習用データの一例を説明するための模式図である。

図８に示すように、学習用データには、三次元スキャナ２００によって取得された三次元データに対応する歯牙の各点における三次元の位置情報と、歯牙の各点に対応する色情報（ＲＧＢ値）とが含まれる。色情報には、データ生成装置１００が保持する色分類データ１１８に基づいて、歯牙の種類に対応する色のデータが含まれる。

色分類データ１１８は、下顎左側、下顎右側、上顎左側、および上顎右側といったように口腔内の各部位ごとに設けられている。図８においては、下顎左側に対応する色分類データ１１８が示されている。各色分類データ１１８においては、歯牙の種類ごとに、歯科分野において一般的に用いられている歯牙の番号と、予め定められた色情報とが割り当てられている。

たとえば、第二大臼歯は、歯牙の番号として７番が割り当てられ、色情報として赤色が割り当てられている。第一大臼歯は、歯牙の番号として６番が割り当てられ、色情報として緑色が割り当てられている。第二小臼歯は、歯牙の番号として５番が割り当てられ、色情報として青色が割り当てられている。このように、各色分類データ１１８においては、各歯牙の種類に対して歯牙の番号および色情報が予め割り当てられている。

図８に示すように、赤色が対応付けられた第二大臼歯の各位置座標に対しては、色情報（ＲＧＢ値）が“２５５００００００”となり、緑色が対応付けられた第一大臼歯の各位置座標に対しては、色情報（ＲＧＢ値）が“０００２５５０００”となり、青色が対応付けられた第二小臼歯の各位置座標に対しては、色情報（ＲＧＢ値）が“０００００２５５”となる。つまり、三次元データに対応する歯牙の各点に対して、予め定められた色情報（ＲＧＢ値）が関連付けられる。

このように、本実施の形態に係る学習用データにおいては、識別処理で参照される位置情報に対して、歯牙の種類に対応する色情報が関連付けられる（ラベリングされる）。さらに、三次元データに対応する複数の歯牙のそれぞれの範囲を特定可能に当該三次元データに色情報が関連付けられる。具体的には、各歯牙に対応する位置情報ごとに、同じ色情報が関連付けられる。このような学習用データの集まりは、学習用データセット１１６として、データ生成装置１００に保持される。

たとえば、ユーザ１は、学習用データを生成する際、三次元データが可視化された三次元画像を見ながら、各歯牙に色を塗布して正解データをラベリングする。このように、学習用データを生成する際に、ユーザ１が三次元画像に含まれる各歯牙に色を塗布して正解データをラベリングすることにおいては、多くの利点がある。たとえば、単なる文字または記号を用いてラベリングした場合、ユーザ１は、各歯牙の範囲を認識し難いが、色分けによってラベリングした場合、ユーザ１は、ラベリング対象である歯牙と当該歯牙に隣合う歯牙との間の境界、およびラベリング対象である歯牙と歯肉との間の境界を色の塗布によって容易に認識することができる。また、ユーザ１は、ラベリング時に様々な角度から三次元画像を確認しながら色を塗布するが、視点の角度を変更した場合でも、ラベリング作業中の歯牙に対してどの範囲まで塗布が完了したのかを認識し易くなる。

なお、本実施の形態においては、ユーザ１が自身の知見に基づき手作業で三次元画像に含まれる各歯牙に色を塗布しているが、一部の作業をソフトウェアで補うことも可能である。たとえば、ラベリング対象である歯牙と当該歯牙に隣合う歯牙との間の境界、およびラベリング対象である歯牙と歯肉との間の境界を、エッジ検出によって特定してもよく、このようにすれば、ラベリング対象である歯牙のみを抽出することができる。

なお、図８に示す学習用データセット１１６の生成は、サーバ装置５００が保持する学習用データセット５１６の生成についても適用可能である。たとえば、図８に示す学習用データセット１１６を、サーバ装置５００が保持する学習用データセット５１６に適用してもよいし、図８に示す色分類データ１１８を、サーバ装置５００が保持する色分類データ５１８に適用してもよい。

［学習済モデルの生成］
図９を参照しながら、学習済モデル１１４ａの生成の一例を説明する。図９は、本実施の形態に係る学習用データに基づく学習済モデル１１４ａの生成を説明するための模式図である。

図９に示すように、学習用データセット１１６は、当該学習用データセット１１６を生成する際にスキャン対象となった対象者２のプロファイルに基づきカテゴリごとに分類することができる。たとえば、年齢（未成年者，現役世代，高齢者）、性別（男性，女性）、人種（アジア人，欧米人，アフリカ系）、身長（１５０ｃｍ未満，１５０以上）、体重（５０ｋｇ未満，５０ｋｇ以上）、および居住地（日本在住，日本以外に在住）のそれぞれに対して、該当する対象者２の歯牙を含む三次元データから生成された学習用データセットを割り当てることができる。なお、各カテゴリの層別は、適宜設定可能である。たとえば、年齢に関しては、所定の年齢差ごと（この場合は３歳ごと）、具体的には、０歳～３歳、４歳～６歳、７歳～９歳、…といったように、より詳細に層別することができる。

データ生成装置１００は、カテゴリごとに分類することができる複数の学習用データセット１１６ａ～１１６ｏを用いて推定モデル１１４を学習させることで、学習済モデル１１４ａを生成する。なお、学習用データは、カテゴリの分類の仕方によっては重複することがあるが、学習用データが重複する場合には、いずれかの学習用データのみを用いて推定モデル１１４を学習させればよい。

一般的に歯牙の形状は、年齢、性別、人種、身長、体重、および居住地など、遺伝または生活環境などに依存してその特徴が異なる。たとえば、一般的に、大人の永久歯は、子供の乳歯よりも大きく、両者でその形状が異なる。また、一般的に、男性の歯牙は、女性の歯牙よりも大きく、両者でその形状が異なる。また、一般的に、欧米人の歯牙は、硬い肉やパンを噛み切り易いように先端が尖る傾向があるのに対して、日本人の歯牙は、柔らかい米や野菜をすり潰し易いように先端が滑らかになる傾向がある。このため、本実施の形態のように、プロファイルデータに基づき学習処理を実行すれば、遺伝または生活環境などを考慮して歯牙の種類を識別することができる学習済モデルを生成することができる。

なお、図９に示す学習済モデル１１４ａの生成は、サーバ装置５００が保持する学習済モデル５１４ａの生成についても適用可能である。たとえば、図９に示す学習用データセット１１６ａ～１１６ｏを、サーバ装置５００が保持する学習用データセット５１６に適用してもよいし、図９に示す推定モデル１１４を、サーバ装置５００が保持する推定モデル５１４に適用してもよい。

［データ生成装置による補綴物データ生成処理］
図１０および図１１を参照しながら、本実施の形態に係るデータ生成装置１００による補綴物データ生成処理の一例を説明する。図１０および図１１は、本実施の形態に係る補綴物データの生成を説明するための模式図である。

図１０に示すように、まず、三次元スキャナ２００によって三次元データが取得される（ＳＴＥＰ１）。具体的には、対象者２が口を開けた状態において、上顎に位置する歯牙がスキャンされ、下顎に位置する歯牙がスキャンされる。さらに、対象者２が口を閉じた状態、すなわち上顎と下顎とが咬合状態において、上顎および下顎のそれぞれに位置する歯牙がスキャンされる。

次に、データ生成装置１００は、識別処理によって歯牙の種類を識別する（ＳＴＥＰ２）。たとえば、図１０のＳＴＥＰ２に示す例では、データ生成装置１００は、下顎右側および上顎右側に位置する各歯牙の種類を識別している。具体的には、データ生成装置１００は、識別処理によって、下顎右側については第二大臼歯、第一大臼歯、第二小臼歯、および第一小臼歯を、上顎右側については第二大臼歯、第二小臼歯、および第一小臼歯を、それぞれ特定する。

ここで、欠損状態にある歯牙（以下、「欠損歯牙」とも称する）が存在する場合、データ生成装置１００は、識別処理によって欠損歯牙の種類を特定することは困難であるが、欠損歯牙に隣合う隣接歯牙および欠損歯牙に対向する対向歯牙については識別処理によってその種類を特定することができる。データ生成装置１００は、隣接歯牙および対向歯牙の種類に基づいて、欠損歯牙の種類を特定する（ＳＴＥＰ３）。なお、欠損歯牙が存在する箇所は補綴を要する補綴箇所となる。

たとえば、図１０のＳＴＥＰ３に示す例では、データ生成装置１００は、上顎右側において第二大臼歯と第二小臼歯との間の欠損歯牙について特定することができない。しかし、データ生成装置１００は、上顎右側において第二大臼歯および第二小臼歯を少なくとも特定しているため、それらの間の欠損歯牙が上顎右側の第一大臼歯であると特定することができる。あるいは、データ生成装置１００は、欠損歯牙に対向する下顎右側の第一大臼歯を少なくとも特定しているため、それに対向する欠損歯牙が上顎右側の第一大臼歯であると特定することができる。あるいは、データ生成装置１００は、推定モデルを含む識別部によって、欠損などで補綴を要する歯牙を欠損歯牙として学習すれば、識別処理によって欠損歯牙そのものを特定することもできる。欠損歯牙の形状としては、たとえば、支台歯、窩洞、およびインプラント体などがある。

なお、仮に隣合う複数の歯牙が欠損している場合であっても、データ生成装置１００は、複数の欠損歯牙に隣合う歯牙の種類、あるいは複数の欠損歯牙に対向する歯牙の種類を特定できれば、複数の欠損歯牙の種類を特定することができる。たとえば、上顎右側において第一大臼歯および第二小臼歯が欠損している場合であっても、データ生成装置１００は、上顎右側において第一大臼歯に隣合う第二大臼歯を特定し、上顎右側において第二小臼歯に隣合う第一小臼歯を特定することができれば、複数の欠損歯牙が上顎右側の第一大臼歯および第二小臼歯であると特定することができる。あるいは、データ生成装置１００は、下顎右側において欠損歯牙に対向する第一大臼歯を特定し、下顎右側において欠損歯牙に対向する第二小臼歯を特定することができれば、複数の欠損歯牙が上顎右側の第一大臼歯および第二小臼歯であると特定することができる。

次に、データ生成装置１００は、補綴箇所に適した補綴物を作製するための仮補綴物データ１２８を取得する（ＳＴＥＰ４）。仮補綴物データ１２８は、下顎左側、下顎右側、上顎左側、および上顎右側といったように口腔内の各部位ごとに設けられている。図１０のＳＴＥＰ４においては、上顎右側に対応する仮補綴物データ１２８が示されている。各仮補綴物データ１２８においては、歯牙の種類ごとに、歯科分野において一般的に用いられている歯牙の番号と、平均的な形状を有する補綴物の作製データとが割り当てられている。

たとえば、第二大臼歯については、歯牙の番号として７番が割り当てられるとともに、当該第二大臼歯に対応する平均的な形状を有する補綴物の作製データが割り当てられている。第一大臼歯については、歯牙の番号として６番が割り当てられるとともに、当該第一大臼歯に対応する平均的な形状を有する補綴物の作製データが割り当てられている。第二小臼歯については、歯牙の番号として５番が割り当てられるとともに、当該第二小臼歯に対応する平均的な形状を有する補綴物の作製データが割り当てられている。このように、各仮補綴物データ１２８においては、各歯牙の種類に対して歯牙の番号および平均的な形状を有する補綴物の作製データが予め割り当てられている。

図１０に示す例では、データ生成装置１００は、補綴箇所として第一大臼歯を特定したため、第一大臼歯に対応する仮補綴物データ１２８を取得する。

次に、図１１に示すように、データ生成装置１００は、三次元データに基づき、関連データとして補綴箇所の欠損歯牙に隣合う隣接歯牙の形状を抽出する（ＳＴＥＰ５）。たとえば、データ生成装置１００は、隣接歯牙について、欠損歯牙が位置する側における表面の形状を抽出する。これにより、データ生成装置１００は、補綴物が接触すると予測される隣接歯牙の表面形状を特定することができる。

次に、データ生成装置１００は、三次元データに基づき、関連データとして補綴箇所の欠損歯牙に対向する歯牙の形状を抽出する（ＳＴＥＰ６）。たとえば、データ生成装置１００は、対向歯牙について、欠損歯牙が位置する側における表面の形状を抽出する。これにより、データ生成装置１００は、咬合状態において補綴物が接触すると予測される対向歯牙の表面形状を特定することができる。

次に、データ生成装置１００は、三次元データに基づき、関連データとして補綴箇所の欠損歯牙に隣合う隣接歯牙における歯軸の位置を抽出する（ＳＴＥＰ７）。たとえば、データ生成装置１００は、隣接歯牙の輪郭を含む最小の矩形をイメージングによって抽出する。より特定的には、データ生成装置１００は、隣接歯牙の輪郭に接する直方体を抽出する。データ生成装置１００は、抽出した矩形の中心を通る軸を歯軸とし、その歯軸の位置を抽出する。これにより、データ生成装置１００は、隣接歯牙の位置関係を考慮しながら補綴物の位置を特定することができる。なお、隣接歯牙における歯軸の位置を抽出する手法は、考えられるその他の手法であってもよい。

次に、データ生成装置１００は、ＳＴＥＰ５において抽出した隣接歯牙の形状、ＳＴＥＰ６において抽出した対向歯牙の形状、およびＳＴＥＰ７において抽出した隣接歯牙における歯軸の位置に基づき、仮補綴物データ１２８に含まれる平均的な形状を有する補綴物の作製データを調整することで、対象者２の補綴箇所に適した補綴物を作製するための補綴物データを生成する（ＳＴＥＰ８）。

具体的には、データ生成装置１００は、隣接歯牙の形状に基づき隣接歯牙との接触面に適合するように補綴物の形状に係るデータを調整し、対向歯牙の形状に基づき咬合状態における対向歯牙との接触面に適合するように補綴物の形状に係るデータを調整し、さらに、隣接歯牙における歯軸の位置に基づき補綴物の位置のデータや形状に係るデータを調整する。

さらに、データ生成装置１００は、三次元データから抽出したこれら関連データに加えて、隣接歯牙および対向歯牙の少なくともいずれか一方における咬合運動に関する運動データ１１７に基づき、仮補綴物データ１２８を調整してもよい。具体的には、データ生成装置１００は、対象者２における下顎の上下運動および下顎の前後運動に適合するように補綴物の位置のデータや形状（たとえば、咬合面の形状など）に係るデータを調整する。

このように、データ生成装置１００は、三次元データから抽出した、隣接歯牙の形状、対向歯牙の形状、および隣接歯牙における歯軸の位置といった関連データに基づき、補綴物データを生成する。また、データ生成装置１００は、これら関連データに加えて咬合運動に関する運動データ１１７に基づき、補綴物データを生成する。

これにより、データ生成装置１００は、補綴箇所の周辺に位置する隣接歯牙および対向歯牙の形状、位置、および動作を考慮して、精度の高い補綴物を作製するための補綴物データを生成することができる。

なお、データ生成装置１００は、自らが保持する運動データ１１７に限らず、サーバ装置５００によって保持された運動データ５１７に基づき、補綴物データを生成してもよい。

［仮補綴物データ］
図１２を参照しながら、仮補綴物データ１２８を説明する。図１２は、本実施の形態に係る仮補綴物データ１２８を説明するための模式図である。

図１２に示すように、仮補綴物データ１２８は、補綴物データを生成する際にスキャン対象となった対象者２のプロファイルに基づきカテゴリごとに分類することができる。たとえば、年齢（未成年者，現役世代，高齢者）、性別（男性，女性）、人種（アジア人，欧米人，アフリカ系）、身長（１５０ｃｍ未満，１５０以上）、体重（５０ｋｇ未満，５０ｋｇ以上）、および居住地（日本在住，日本以外に在住）のそれぞれに対して、該当する対象者２の歯牙に適した仮補綴物データを割り当てることができる。なお、各カテゴリの層別は、適宜設定可能である。たとえば、年齢に関しては、所定の年齢差ごと（この場合は３歳ごと）、具体的には、０歳～３歳、４歳～６歳、７歳～９歳、…といったように、より詳細に層別することができる。

上述した図１０のＳＴＥＰ４において、データ生成装置１００は、カテゴリごとに分類された複数の仮補綴物データ１２８ａ～１２８ｏの中から、対象者２の属性情報（プロファイル）に最も適した仮補綴物データ１２８を取得する。これにより、データ生成装置１００は、対象者２のプロファイルに最も適した仮補綴物データ１２８を用いることで、精度の高い補綴物を作製するための補綴物データを生成することができる。

なお、図１０に示す仮補綴物データ１２８は、サーバ装置５００が保持する仮補綴物データ５２８についても適用可能である。たとえば、図１２に示す仮補綴物データ１２８ａ～１２８ｏを、サーバ装置５００が保持する仮補綴物データ５２８に適用してもよい。そして、図１０のＳＴＥＰ４において、データ生成装置１００は、カテゴリごとに分類された複数の仮補綴物データ５２８の中から、対象者２のプロファイルに最も適した仮補綴物データ５２８を取得してもよい。

［データ生成装置の学習処理］
図１３を参照しながら、データ生成装置１００が実行する学習処理について説明する。図１３は、本実施の形態に係るデータ生成装置１００が実行する学習処理の一例を説明するためのフローチャートである。図１３に示す各ステップは、データ生成装置１００の演算装置１３０がＯＳ１２７および学習用プログラム１２１を実行することで実現される。

図１３に示すように、データ生成装置１００は、学習用データセット１１６の中から、学習に用いる学習用データを選択する（Ｓ１０１）。具体的には、データ生成装置１００は、図９に示す学習用データセット群に含まれる学習用データセット１１６の中から、一または複数の学習用データを選択する。なお、データ生成装置１００は、学習用データを自動で選択するものに限らず、ユーザ１が選択した学習用データを学習処理に用いてもよい。

データ生成装置１００は、選択した学習用データに含まれる三次元データの位置情報、および当該学習用データを生成する際にスキャン対象となった対象者２のプロファイルデータを推定モデル１１４に入力する（Ｓ１０２）。このとき、データ生成装置１００には、三次元データにラベリングされた正解データは入力されない。データ生成装置１００は、三次元データに対応する歯牙の特徴に基づき、推定モデル１１４を用いて当該歯牙の種類を識別する識別処理を実行する（Ｓ１０３）。識別処理において、データ生成装置１００は、三次元データに加えてプロファイルデータに基づき、推定モデル１１４を用いて当該歯牙の種類を識別する。

データ生成装置１００は、識別処理によって識別した歯牙の種類の識別結果と、学習処理に用いた学習用データに対応する正解データとの間に誤差がある否かを判定する（Ｓ１０４）。データ生成装置１００は、識別結果と正解データとの間に誤差がある場合（Ｓ１０４でＹＥＳ）、当該誤差に基づき、推定モデル１１４のパラメータ１１４４を更新する（Ｓ１０５）。

たとえば、データ生成装置１００は、特定の歯牙の位置情報に基づき識別した結果、当該特定の歯牙に対応する色情報を推定する。データ生成装置１００は、学習用データに含まれる当該特定の歯牙に対応する色情報（正解データ）と、自身が推定した色情報とを比較し、一致すれば推定モデル１１４のパラメータ１１４４を維持する一方で、不正解であれば両者が一致するように推定モデル１１４のパラメータ１１４４を更新する。

あるいは、データ生成装置１００は、特定の歯牙の位置情報に基づき識別した結果、当該特定の歯牙に対応する色情報を推定し、色分類データ１１８に基づき当該色情報に対応する歯牙の種類や歯牙の番号（正解データ）を特定する。データ生成装置１００は、学習用データに含まれる当該特定の歯牙に対応する色情報に割り当てられた歯牙の種類や歯牙の番号（正解データ）と、自身が推定した歯牙の種類や歯牙の番号とを比較し、一致すれば推定モデル１１４のパラメータ１１４４を維持する一方で、不正解であれば両者が一致するように推定モデル１１４のパラメータ１１４４を更新する。

一方、データ生成装置１００は、識別結果と正解データとの間に誤差がない場合（Ｓ１０４でＮＯ）、識別結果およびプロファイルデータに基づき、歯牙の種類ごとに三次元データのクラスタリングを行う（Ｓ１０６）。具体的には、データ生成装置１００は、取得している三次元データを、識別結果に基づき特定される歯牙の種類ごとに分類して記憶する。その際、データ生成装置１００は、対象者２のプロファイルに基づき、取得している三次元データを、プロファイルごとによっても分類して記憶する。これにより、歯牙の種類ごと、およびプロファイルごとに三次元データが分類されてビッグデータとして蓄積される。

次に、データ生成装置１００は、歯牙の種類ごとに仮補綴物データ１２８を更新する（Ｓ１０７）。具体的には、データ生成装置１００は、蓄積された三次元データの平均値（たとえば、三次元データに含まれる各点におけるＸ、Ｙ、Ｚの平均値）を算出し、その平均値に基づき仮補綴物データ１２８を更新する。このようにして更新された仮補綴物データ１２８は、図１２に示したように、プロファイルごとに保持される。

Ｓ１０５の処理またはＳ１０７の処理の後、データ生成装置１００は、全ての学習用データに基づき学習したか否かを判定する（Ｓ１０８）。データ生成装置１００は、全ての学習用データに基づき学習していない場合（Ｓ１０８でＮＯ）、Ｓ１０１の処理に戻る。

一方、データ生成装置１００は、全ての学習用データに基づき学習した場合（Ｓ１０８でＹＥＳ）、学習済みの推定モデル１１４を学習済モデル１１４ａとして記憶し（Ｓ１０９）、本処理を終了する。

このように、データ生成装置１００は、学習用データに含まれる三次元データに関連付けられた歯牙の種類に対応する歯牙情報（色情報、歯牙の名称、または歯牙の番号など）を正解データとして、識別処理による当該三次元データを用いた当該歯牙の種類の識別結果に基づき、推定モデル１１４を学習することで、学習済モデル１１４ａを生成することができる。

また、データ生成装置１００は、学習処理において、学習用データに加えてプロファイルデータを考慮して推定モデル１１４を学習するため、対象者２のプロファイルを考慮した学習済モデル１１４ａを生成することができる。

さらに、データ生成装置１００は、学習処理時に収集した三次元データを蓄積し、蓄積した三次元データに基づき仮補綴物データ１２８を更新することができる。

［サーバ装置の学習処理］
図１４を参照しながら、サーバ装置５００が実行する学習処理について説明する。図１４は、本実施の形態に係るサーバ装置５００が実行する学習処理の一例を説明するためのフローチャートである。図１４に示す各ステップは、サーバ装置５００の演算装置５３０がＯＳ５２７および学習用プログラム５２１を実行することで実現される。

図１４に示すように、サーバ装置５００は、学習用データセットの中から、学習に用いる学習用データを選択する（Ｓ５０１）。ここで、学習用データは、サーバ装置５００によって蓄積して記憶されたビッグデータを利用して生成されたものであってもよい。たとえば、サーバ装置５００は、各ローカルＡ～Ｃのデータ生成装置１００および歯科技工所から取得したスキャン情報に含まれる三次元データを利用して学習用データを生成しておき、生成した当該学習用データを用いて学習処理を実行してもよい。なお、サーバ装置５００は、学習用データを自動で選択するものに限らず、ユーザ１が選択した学習用データを学習処理に用いてもよい。

サーバ装置５００は、選択した学習用データに含まれる三次元データの位置情報、および当該学習用データを生成する際にスキャン対象となった対象者２のプロファイルデータを推定モデル５１４に入力する（Ｓ５０２）。このとき、サーバ装置５００には、三次元データにラベリングされた正解データは入力されない。サーバ装置５００は、三次元データに対応する歯牙の特徴に基づき、推定モデル５１４を用いて当該歯牙の種類を識別する識別処理を実行する（Ｓ５０３）。識別処理において、サーバ装置５００は、三次元データに加えてプロファイルデータに基づき、推定モデル５１４を用いて当該歯牙の種類を識別する。

サーバ装置５００は、識別処理によって識別した歯牙の種類の識別結果と、学習処理に用いた学習用データに対応する正解データとの間に誤差がある否かを判定する（Ｓ５０４）。サーバ装置５００は、識別結果と正解データとの間に誤差がある場合（Ｓ５０４でＹＥＳ）、当該誤差に基づき、推定モデル５１４のパラメータを更新する（Ｓ５０５）。

たとえば、サーバ装置５００は、特定の歯牙の位置情報に基づき識別した結果、当該特定の歯牙に対応する色情報を推定する。サーバ装置５００は、学習用データセットに含まれる当該特定の歯牙に対応する色情報（正解データ）と、自身が推定した色情報とを比較し、一致すれば推定モデル５１４のパラメータを維持する一方で、不正解であれば両者が一致するように推定モデル５１４のパラメータを更新する。

あるいは、サーバ装置５００は、特定の歯牙の位置情報に基づき識別した結果、当該特定の歯牙に対応する色情報を推定し、色分類データ５１８に基づき当該色情報に対応する歯牙の種類や歯牙の番号（正解データ）を特定する。サーバ装置５００は、学習用データセットに含まれる当該特定の歯牙に対応する色情報に割り当てられた歯牙の種類や歯牙の番号（正解データ）と、自身が推定した歯牙の種類や歯牙の番号とを比較し、一致すれば推定モデル５１４のパラメータを維持する一方で、不正解であれば両者が一致するように推定モデル５１４のパラメータを更新する。

一方、サーバ装置５００は、識別結果と正解データとの間に誤差がない場合（Ｓ５０４でＮＯ）、識別結果およびプロファイルデータに基づき、歯牙の種類ごとに三次元データのクラスタリングを行う（Ｓ５０６）。具体的には、サーバ装置５００は、取得している三次元データを、識別結果に基づき特定される歯牙の種類ごとに分類して記憶する。その際、サーバ装置５００は、対象者２のプロファイルに基づき、取得している三次元データを、プロファイルごとによっても分類して記憶する。これにより、歯牙の種類ごと、およびプロファイルごとに三次元データが分類されてビッグデータとして蓄積される。

次に、サーバ装置５００は、歯牙の種類ごとに仮補綴物データ５２８を更新する（Ｓ５０７）。具体的には、サーバ装置５００は、蓄積された三次元データの平均値（たとえば、三次元データに含まれる各点におけるＸ、Ｙ、Ｚの平均値）を算出し、その平均値に基づき仮補綴物データ５２８を更新する。このようにして更新された仮補綴物データ５２８は、プロファイルごとに保持される。なお、サーバ装置５００は、各ローカルのデータ生成装置１００から仮補綴物データ１２８を取得し、取得した仮補綴物データ１２８に基づいて、仮補綴物データ５２８を更新してもよい。

Ｓ５０５の処理またはＳ５０７の処理の後、サーバ装置５００は、全ての学習用データに基づき学習したか否かを判定する（Ｓ５０８）。サーバ装置５００は、全ての学習用データに基づき学習していない場合（Ｓ５０８でＮＯ）、Ｓ５０１の処理に戻る。

一方、サーバ装置５００は、全ての学習用データに基づき学習した場合（Ｓ５０８でＹＥＳ）、学習済みの推定モデル５１４を学習済モデル５１４ａとして記憶する（Ｓ５０９）。その後、サーバ装置５００は、生成した学習済モデル５１４ａを各ローカルのデータ生成装置１００に送信し（Ｓ５１０）、本処理を終了する。

このように、サーバ装置５００は、学習用データに含まれる三次元データに関連付けられた歯牙の種類に対応する歯牙情報（色情報，歯牙の名称，歯牙の番号）を正解データとして、識別処理による当該三次元データを用いた当該歯牙の種類の識別結果に基づき、推定モデル５１４を学習することで、学習済モデル５１４ａを生成することができる。

また、サーバ装置５００は、学習処理において、学習用データに加えてプロファイルデータを考慮して推定モデル５１４を学習するため、対象者２のプロファイルを考慮した学習済モデル５１４ａを生成することができる。

また、サーバ装置５００は、学習処理に用いる学習用データとして、各ローカルＡ～Ｃのデータ生成装置１００および歯科技工所から取得したスキャン情報に含まれる三次元データを利用しているため、データ生成装置１００ごとに実行される学習処理よりも、より多くの学習用データに基づいて学習処理を実行することができ、より精度良く歯牙の種類を識別することができる学習済モデル５１４ａを生成することができる。

さらに、サーバ装置５００は、学習処理時に収集した三次元データを蓄積し、蓄積した三次元データに基づき仮補綴物データ５２８を更新することができる。また、サーバ装置５００は、各ローカルのデータ生成装置１００から取得した仮補綴物データ１２８に基づき仮補綴物データ５２８を更新することができる。

［データ生成装置の補綴物データ生成処理］
図１５を参照しながら、データ生成装置１００が実行する補綴物データ生成処理について説明する。図１５は、本実施の形態に係るデータ生成装置１００が実行する補綴物データ生成処理の一例を説明するためのフローチャートである。図１５に示す各ステップは、データ生成装置１００の演算装置１３０がＯＳ１２７、識別用プログラム１２０、およびデータ生成用プログラム１２５を実行することで実現される。

図１５に示すように、データ生成装置１００は、補綴物データ生成処理の開始条件が成立したか否かを判定する（Ｓ１２１）。開始条件は、たとえば、三次元スキャナ２００の電源を立ち上げたときに成立してもよいし、三次元スキャナ２００の電源を立ち上げた後に補綴物データ生成処理に対応するモードに切り替えられたときに成立してもよい。あるいは、開始条件は、補綴物データ生成処理に対応するアイコン（たとえば、ＡＩアシストアイコン）が操作されてアイコンが点滅状態になった後に開始スイッチが操作されたときに成立してもよい。また、開始条件は、一定量の三次元データが取得されたときに成立してもよい。開始条件は、三次元スキャナ２００に対して何らかのアクションが行われたときに成立するものであればよい。

データ生成装置１００は、開始条件が成立していない場合（Ｓ１２１でＮＯ）、本処理を終了する。一方、データ生成装置１００は、開始条件が成立した場合（Ｓ１２１でＹＥＳ）、三次元データが入力されたか否かを判定する（Ｓ１２２）。たとえば、データ生成装置１００は、識別処理を実行するのに十分な量の三次元データが入力されたか否かを判定する。データ生成装置１００は、十分な量の三次元データが入力されていない場合（Ｓ１２２でＮＯ）、Ｓ１２２の処理を繰り返す。

一方、データ生成装置１００は、十分な量の三次元データが入力された場合（Ｓ１２２でＹＥＳ）、ユーザ１によって対象者２のプロファイルデータが入力されたか否かを判定する（Ｓ１２３）。データ生成装置１００は、プロファイルデータが入力されていない場合（Ｓ１２３でＮＯ）、三次元データ（位置情報）を学習済モデル１１４ａに入力する（Ｓ１２５）。

一方、データ生成装置１００は、プロファイルデータが入力された場合（Ｓ１２３でＹＥＳ）、三次元データの位置情報およびプロファイルデータを学習済モデル１１４ａに入力する（Ｓ１２４）。なお、このとき使用する学習済モデルは、図１３に示す学習処理でデータ生成装置１００によって生成された学習済モデル１１４ａに限らず、図１４に示す学習処理でサーバ装置５００によって生成された学習済モデル５１４ａであってもよい。

Ｓ１２４およびＳ１２５の後、データ生成装置１００は、三次元データに対応する歯牙の特徴に基づき、学習済モデル１１４ａを用いて当該歯牙の種類を識別する識別処理を実行する（Ｓ１２６）。このとき、Ｓ１２４でプロファイルデータが学習済モデル１１４ａに入力されていた場合、データ生成装置１００は、三次元データに加えてプロファイルデータに基づき、学習済モデル１１４ａを用いて当該歯牙の種類を識別する。この場合、三次元データのみに基づき学習済モデル１１４ａを用いて歯牙の種類を識別するよりも、より精度良く歯牙の種類を識別することができる。

その後、データ生成装置１００は、識別処理によって得られた識別結果に基づき、補綴箇所を特定するための処理を行う（Ｓ１２７）。データ生成装置１００は、Ｓ１２７の処理によって補綴箇所を特定できたか否かを判定する（Ｓ１２８）。たとえば、データ生成装置１００は、識別結果に基づき、スキャン対象となった全ての歯牙の種類を特定できた場合に、補綴を要する欠損歯牙が存在しないと判断し、いずれかの歯牙の種類を特定できなかった場合に、補綴を要する欠損歯牙が存在すると判断する。

データ生成装置１００は、補綴箇所を特定しなかった場合（Ｓ１２８でＮＯ）、本処理を終了する。一方、データ生成装置１００は、補綴箇所を特定した場合（Ｓ１２８でＹＥＳ）、仮補綴物データ１２８を取得する（Ｓ１２９）。なお、データ生成装置１００は、サーバ装置５００が保持する仮補綴物データ５２８を取得してもよい。

データ生成装置１００は、三次元データに基づき、関連データを抽出する（Ｓ１３０）。これにより、データ生成装置１００は、補綴箇所の周辺にある歯牙の形状や位置を認識することができる。その後、データ生成装置１００は、運動データ１１７を取得する（Ｓ１３１）。なお、データ生成装置１００は、サーバ装置５００が保持する運動データ５１７を取得してもよい。

データ生成装置１００は、仮補綴物データ１２８、関連データ、および運動データ１１７に基づき、補綴物データを生成する（Ｓ１３２）。その後、データ生成装置１００は、生成した補綴物データを、歯科技工所、自動製造装置６００、またはサーバ装置５００に出力する（Ｓ１３３）。その後、データ生成装置１００は、本処理を終了する。

このように、データ生成装置１００は、入力された三次元データに対応する歯牙の特徴に基づき、学習済モデル１１４ａを用いて当該歯牙の種類を識別するため、ユーザ自身の知見に頼って歯牙の種類を識別するよりも、精度良く歯牙の種類を識別することができる。

また、データ生成装置１００は、識別処理において、入力された三次元データに加えてプロファイルデータを考慮して歯牙の種類を識別するため、より精度良く歯牙の種類を識別することができる。

また、データ生成装置１００は、歯牙の種類の識別結果に基づき補綴箇所を特定することができ、さらに、特定した補綴箇所に適した補綴物データを自動的に生成することができる。これにより、ユーザ１は、自身の知見に頼って自ら歯牙の種類を識別する必要も無いし、補綴物データを自ら生成する必要も無い。したがって、ユーザ１は、より簡単に適切な補綴物を作製することができる。

[主な構成］
以上のように、本実施の形態では以下のような開示を含む。

図５に示すように、データ生成装置１００は、歯牙を含む三次元データが入力される入力部１１０２と、入力部１１０２から入力された三次元データに基づき、歯牙の種類を識別する識別部１１３０と、識別部１１３０による識別結果に基づき、補綴を要する補綴箇所を特定する特定部１１０３と、入力部１１０２から入力された三次元データと特定部１１０３によって特定された補綴箇所とに基づき、当該補綴箇所に関連する関連データを抽出する抽出部１１０４と、関連データに基づき、補綴物データを生成する生成部１１０５とを備える。

これにより、ユーザ１は、自身の知見に頼って自ら歯牙の種類を識別する必要も無いし、補綴物データを自ら生成する必要も無いため、より簡単に適切な補綴物を作製することができる。

図５に示すように、生成部１１０５は、補綴箇所に応じた補綴物を作製するための仮補綴物データ１２８と、関連データとに基づき、補綴物データを生成する。

これにより、ユーザ１は、補綴箇所に適した平均的な形状を有する補綴物の作製データを含む仮補綴物データ１２８を用いることで、より早くかつより簡単に適切な補綴物を作製することができる。

図１１に示すように、関連データは、補綴箇所に隣合う歯牙の形状および当該補綴箇所に対向する歯牙の形状の少なくともいずれか１つのデータを含む。

これにより、ユーザ１は、隣接歯牙や対向歯牙の形状を考慮して、補綴箇所に適合したより適切な形状を有する補綴物を作製することができる。

図１１に示すように、関連データは、補綴箇所に隣合う歯牙における歯軸の位置のデータを含む。

これにより、ユーザ１は、隣接歯牙における歯軸の位置を考慮して、補綴物の位置をより適切な位置に定めることができる。

入力部１１０２から入力された三次元データは、補綴箇所に隣合う歯牙、および補綴箇所に対向する歯牙の少なくともいずれか１つの三次元データを含む。

これにより、ユーザ１は、隣接歯牙、および対向歯牙の少なくともいずれか１つの三次元データに基づいて、より簡単に適切な補綴物を作製することができる。

入力部１１０２から入力された三次元データは、咬合状態における口腔内の三次元データを含む。

これにより、ユーザ１は、咬合状態における口腔内の三次元データに基づいて、より簡単に適切な補綴物を作製することができる。

図１１に示すように、生成部１１０５は、補綴箇所に隣合う歯牙および当該補綴箇所に対向する歯牙の少なくともいずれか一方における咬合運動に関する運動データに基づき、補綴物データを生成する。

これにより、ユーザ１は、隣接歯牙や対向歯牙における咬合運動を考慮して、補綴物の位置や形状（たとえば、咬合面の形状など）を調整することができ、補綴箇所に適合したより適切な補綴物を作製することができる。

入力部１１０２から入力された三次元データは、三次元スキャナ２００によって取得された歯牙の特徴を含む当該歯牙の三次元形状のデータである。

これにより、データ生成装置１００によって、歯牙の特徴に基づき、歯牙の種類が識別されることで補綴箇所が自動的に特定されるとともに、補綴箇所に適した補綴物を作製するための補綴物データが自動的に生成される。

図１２に示すように、仮補綴物データ１２８は、歯牙を有する対象者２の年齢、性別、人種、身長、体重、および居住地のうちの少なくともいずれか１つに基づき、分類されている。

これにより、ユーザ１は、対象者２の年齢、性別、人種、身長、体重、および居住地など、対象者２のプロファイルを考慮して、対象者２のプロファイルに適合するより適切な補綴物を作製することができる。

識別部１１３０は、入力部１１０２から入力された三次元データに対応する歯牙の特徴に基づき、ニューラルネットワーク１１４２を含む推定モデル１１４を用いて当該歯牙の種類を識別し、推定モデル１１４は、三次元データに関連付けられた歯牙の種類に対応する歯牙情報と、当該三次元データを用いた当該歯牙の種類の識別結果とに基づき学習される。

これにより、ユーザ１は、歯牙を含む三次元データを、ニューラルネットワーク１１４２を含む推定モデル１１４（学習済モデル１１４ａ）に入力することで、当該歯牙の種類を識別することができるため、ユーザ自身の知見に頼って歯牙の種類を識別するよりも、精度良く歯牙の種類を識別することができる。

なお、推定モデル１１４の学習は、サーバ装置５００によって実行される推定モデル５１４の学習によって実現されるものであってもよい。

図９に示すように、推定モデル１１４は、歯牙を有する対象者２の年齢、性別、人種、身長、体重、および居住地のうちの少なくともいずれか１つに基づき、分類されている。

これにより、対象者２の年齢、性別、人種、身長、体重、および居住地など、対象者２のプロファイルを考慮した学習済モデル１１４ａが生成される。

図１および図５に示すように、スキャナシステム１０は、三次元カメラを用いて歯牙を含む三次元データを取得する三次元スキャナ２００と、三次元スキャナ２００によって取得された三次元データに基づき、歯牙の補綴物を作製するための補綴物データを生成するデータ生成装置１００とを備え、データ生成装置１００は、三次元データが入力される入力部１１０２と、入力部１１０２から入力された三次元データに基づき、歯牙の種類を識別する識別部１１３０と、識別部１１３０による識別結果に基づき、補綴を要する補綴箇所を特定する特定部１１０３と、入力部１１０２から入力された三次元データと特定部１１０３によって特定された補綴箇所とに基づき、当該補綴箇所に関連する関連データを抽出する抽出部１１０４と、関連データに基づき、補綴物データを生成する生成部１１０５とを含む。

これにより、ユーザ１は、自身の知見に頼って自ら歯牙の種類を識別する必要も無いし、補綴物データを自ら生成する必要も無いため、より簡単に適切な補綴物を作製することができる。

図１５に示すように、データ生成方法は、歯牙を含む三次元データが入力されるステップ（Ｓ１２２）と、三次元データに基づき、歯牙の種類を識別するステップ（Ｓ１２６）と、識別するステップによる識別結果に基づき、補綴を要する補綴箇所を特定するステップ（Ｓ１２７）と、三次元データと特定するステップによって特定された補綴箇所とに基づき、当該補綴箇所に関連する関連データを抽出するステップ（Ｓ１３０）と、関連データに基づき、補綴物データを生成するステップ（Ｓ１３２）とを含む。

これにより、ユーザ１は、自身の知見に頼って自ら歯牙の種類を識別する必要も無いし、補綴物データを自ら生成する必要も無いため、より簡単に適切な補綴物を作製することができる。

図１５に示すように、データ生成用プログラム１２５は、演算装置１３０に、歯牙を含む三次元データが入力されるステップ（Ｓ１２２）と、三次元データに基づき、歯牙の種類を識別するステップ（Ｓ１２６）と、識別するステップによる識別結果に基づき、補綴を要する補綴箇所を特定するステップ（Ｓ１２７）と、三次元データと特定するステップによって特定された補綴箇所とに基づき、当該補綴箇所に関連する関連データを抽出するステップ（Ｓ１３０）と、関連データに基づき、補綴物データを生成するステップ（Ｓ１３２）とを含む。

これにより、ユーザ１は、自身の知見に頼って自ら歯牙の種類を識別する必要も無いし、補綴物データを自ら生成する必要も無いため、より簡単に適切な補綴物を作製することができる。

図７に示すように、入力部１１０２に入力された三次元データに対応する歯牙が上顎の切歯である場合、当該三次元データに対応する三次元画像は、上唇側の部位、口蓋側の部位、および切縁側の部位の画像を少なくとも含み、入力部１１０２に入力された三次元データに対応する歯牙が上顎の犬歯および臼歯である場合、当該三次元データに対応する三次元画像は、頬側の部位、口蓋側の部位、および咬合する部位の画像を少なくとも含み、入力部１１０２に入力された三次元データに対応する歯牙が下顎の切歯である場合、当該三次元データに対応する三次元画像は、下唇側の部位、舌側の部位、および切縁側の部位の画像を少なくとも含み、入力部１１０２に入力された三次元データに対応する歯牙が下顎の犬歯および臼歯である場合、当該三次元データに対応する三次元画像は、頬側の部位、舌側の部位、および咬合する部位の画像を少なくとも含む。

これにより、ユーザ１は、上顎の切歯、上顎の犬歯および臼歯、下顎の切歯、下顎の犬歯および臼歯のそれぞれについて、ニューラルネットワーク１１４２を含む推定モデル１１４（学習済モデル１１４ａ）を用いて歯牙の種類を識別することができる。

図１に示すように、データ生成装置１００は、識別部１１３０による識別結果をサーバ装置５００に出力し、サーバ装置５００は、識別部１１３０による識別結果を蓄積して記憶する。

これにより、サーバ装置５００によって識別結果が蓄積して記憶されることでビッグデータが形成されるため、ユーザ１は、たとえば、このようなビッグデータを用いて学習処理をサーバ装置５００に実行させることで、より精度良く歯牙の種類を識別することができる学習済モデルを生成することができる。

図５に示すように、推定モデル１１４は、ニューラルネットワーク１１４２によって用いられるパラメータ１１４４として、重み付け係数および判定値の少なくともいずれか１つを含み、推定モデル１１４は、歯牙情報と識別部１１３０による識別結果とに基づきパラメータ１１４４が更新されることで学習される。

これにより、ユーザ１は、推定モデル１１４のパラメータ１１４４を更新することで、より精度良く歯牙の種類を識別することができる学習済モデル１１４ａを生成することができる。

図８に示すように、歯牙情報は、三次元データに対応する歯牙の種類に対応付けられた色、文字、数字、および記号のうちの少なくともいずれか１つの情報を含む。

これにより、ユーザ１は、歯牙の種類に対応付けられた色、文字、数字、および記号などに基づいて、より精度良く歯牙の種類を識別することができる学習済モデル１１４ａを生成することができる。

図８に示すように、歯牙情報は、三次元データに対応する複数の歯牙のそれぞれの範囲を特定可能に当該三次元データに関連付けられる。

これにより、ユーザ１は、歯牙情報によって、複数の歯牙のそれぞれの範囲を特定することができるため、ラベリング時の利便性が向上する。

図８に示すように、歯牙情報は、三次元データに対応する歯牙を構成する複数の点のそれぞれに関連付けられる。

これにより、三次元データに対応する歯牙を構成する複数の点のそれぞれに対して歯牙情報が関連付けられるため、ユーザ１は、歯牙に対して細かく歯牙情報を関連付けることができ、ラベリング時の利便性が向上する。

推定モデル１１４は、歯牙情報および識別部１１３０による識別結果に加えて、歯牙を有する対象者２に関する属性情報に基づき、学習される。

これにより、ユーザ１は、学習用データに加えて対象者２に関する属性情報に基づいて推定モデル１１４を学習させることができるため、対象者２の属性情報を考慮した学習済モデルを生成することができる。

図９に示すように、属性情報は、対象者の年齢、性別、人種、身長、体重、および居住地のうちの少なくともいずれか１つの情報を含む。

これにより、ユーザ１は、学習用データに加えて、対象者の年齢、性別、人種、身長、体重、および居住地のうちの少なくともいずれか１つに基づいて推定モデル１１４を学習させることができるため、これら対象者２のプロファイルを考慮した学習済モデル１１４ａを生成することができる。

［変形例］
本発明は、上記の実施例に限られず、さらに種々の変形、応用が可能である。以下、本発明に適用可能な変形例について説明する。

（補綴物データ生成時学習処理）
本実施の形態に係るデータ生成装置１００は、図１５に示すように、補綴物データ生成時において学習処理を実行するものではないが、図１６に示すように、変形例に係るデータ生成装置１００ａは、補綴物データ生成処理において学習処理を実行するものであってもよい。図１６は、変形例に係るデータ生成装置１００ａが実行する補綴物データ生成処理の一例を説明するためのフローチャートである。なお、図１６に示すＳ１２１～Ｓ１３３の処理は、図１５に示すＳ１２１～Ｓ１３３の処理と同じであるため、図１６においては、Ｓ１３４以降の処理についてのみ説明する。

図１６に示すように、データ生成装置１００ａは、Ｓ１２１～Ｓ１３３の処理によって補綴物データを出力した後、補綴物データ生成時学習処理を実行する。具体的には、データ生成装置１００ａは、Ｓ１３３の後、誤り訂正のための正解データが入力されたか否かを判定する（Ｓ１３４）。たとえば、データ生成装置１００ａは、Ｓ１２６の識別処理による識別結果である歯牙の種類が、実際にスキャン対象であった歯牙の種類と異なる場合において、実際にスキャン対象であった歯牙の種類をユーザ１が入力することで誤りを訂正したか否かを判定する。

データ生成装置１００ａは、誤り訂正のための正解データが入力されなかった場合（Ｓ１３４でＮＯ）、本処理を終了する。一方、データ生成装置１００ａは、誤り訂正のための正解データが入力された場合（Ｓ１３４でＹＥＳ）、識別結果と正解データとに基づき報酬を付与する（Ｓ１３５）。

たとえば、識別結果と正解データとの解離度が小さければ小さいほど、付与する報酬として値の小さいマイナスポイントを与え、両者の解離度が大きければ大きいほど、付与する報酬として値の大きいマイナスポイントを与えればよい。具体的には、データ生成装置１００ａは、識別結果として出力した歯牙と、正解データとして入力された歯牙とが隣接していれば、値の小さいマイナスポイントを与え、両者が離れていれば、値の大きいマイナスポイントを与える。このように、データ生成装置１００ａは、識別結果と正解データとの解離度に応じて異なる値の報酬を付与する。なお、報酬はマイナスポイントに限らず、プラスポイントであってもよい。

データ生成装置１００ａは、付与した報酬に基づき、学習済モデル１１４ａのパラメータ１１４４を更新する（Ｓ１３６）。たとえば、データ生成装置１００ａは、報酬として付与したマイナスポイントが０に近づくように学習済モデル１１４ａのパラメータ１１４４を更新する。その後、データ生成装置１００ａは、本処理を終了する。

このように、変形例に係るデータ生成装置１００ａは、補綴物データ生成時においても学習処理を実行するため、ユーザ１がデータ生成装置１００ａを利用すればするほど識別処理の精度が向上し、より精度良く歯牙の種類を識別することができる。

（プロファイルの出力）
本実施の形態に係るデータ生成装置１００は、識別処理によって、歯牙の種類を識別するものであった。しかし、図９に示すように、対象者２のプロファイルを考慮した学習用データセット１１６に基づき学習済モデル１１４ａが生成されることに鑑みると、識別処理において三次元データが学習済モデル１１４ａに入力されることで、当該三次元データに対応する歯牙の特徴に基づき、当該歯牙の所有者のプロファイルが識別結果として出力されてもよい。このようにすれば、災害や事件などで発見された身元不明者について、歯牙を含む三次元データからプロファイルを特定することができる。

（仮補綴物データの取得）
本実施の形態に係るデータ生成装置１００は、対象者２のプロファイルを手がかりに、対象者２に適合した仮補綴物データ１２８を取得するものであった。ここで、上述したように、データ生成装置１００は、識別処理を利用することで、歯牙の種類に加えて対象者２のプロファイルを特定することができる。このため、データ生成装置１００は、識別処理によって特定されたプロファイルを手がかりに、対象者２に適合した仮補綴物データ１２８を取得するものであってもよい。このようにすれば、ユーザ１は、対象者２のプロファイルをデータ生成装置１００に入力する必要がない。

（識別処理）
本実施の形態に係るデータ生成装置１００は、識別処理において、ニューラルネットワークを含む推定モデルを用いて、歯牙の種類を識別するものであったが、識別処理は、このようなＡＩを利用して歯牙の種類を識別するものに限らない。たとえば、三次元データが可視化された三次元画像と、予め準備していた歯牙の種類ごとの三次元画像とをパターンマッチング技術によって比較することで、歯牙の種類を識別するものであってもよい。その他、三次元データに基づき歯牙の種類を識別する技術であれば、いずれの技術を識別処理に適用してもよい。

（カテゴリごとの学習済モデルの生成）
本実施の形態に係るデータ生成装置１００は、図１０に示すように、カテゴリごとに分類された複数の学習用データセット１１６ａ～１１６ｏが含まれる学習用データセット群を用いて推定モデル１１４を学習させることで、１つの学習済モデル１１４ａを生成するものであったが、カテゴリごとに分類された複数の学習用データセットのそれぞれをカテゴリごとに用いて推定モデル１１４を学習させることで、カテゴリごとの学習済モデルを生成してもよい。

たとえば、学習用データセット１１６は、当該学習用データセット１１６を生成する際にスキャン対象となった対象者２のプロファイルに基づきカテゴリごとに分類されて保持されてもよく、年齢（未成年者，現役世代，高齢者）、および性別（男性，女性）に基づき、６個のカテゴリに対して、学習用データセットが割り当てられてもよい。そして、データ生成装置１００ｂは、カテゴリごとに分類された６個の学習用データセットのそれぞれをカテゴリごとに用いて推定モデル１１４を学習させることで、カテゴリごとの６個の学習済モデルを生成してもよい。

このように、データ生成装置１００は、カテゴリごとに分類された複数の学習済モデルを生成することができるため、対象者２のプロファイルに応じたより詳細な分析によって、より精度良く歯牙の種類を識別することができる。

（学習処理）
本実施の形態に係るデータ生成装置１００は、学習処理によって推定モデル１１４のパラメータ１１４４を更新するものであったが、パラメータ１１４４を更新するものに限らず、学習処理によってニューラルネットワーク１１４２が更新される（たとえば、ニューラルネットワーク１１４２のアルゴリズムが更新される）ものであってもよい。また、本実施の形態に係るサーバ装置５００は、学習処理によって推定モデル５１４のパラメータを更新するものであったが、パラメータを更新するものに限らず、学習処理によってニューラルネットワークが更新される（たとえば、ニューラルネットワークのアルゴリズムが更新される）ものであってもよい。

（法線および／または色情報を用いた識別）
データ生成装置１００は、三次元スキャナ２００によって取得された三次元データに含まれる位置情報に加えて、歯牙の実際の色情報を推定モデル１１４に入力することで、推定モデル１１４を学習してもよい。

たとえば、図８を用いて説明したように、学習用データセットには、推定モデル１１４に対する入力データである位置情報と、正解データである歯牙の種類に対応付けられた色分け後の色情報とが含まれているが、これに加えて、色分け前の歯牙の色情報が含まれてもよい。そして、学習処理においては、推定モデル１１４に対して位置情報に加えて色分け前の歯牙の色情報が入力されることで、歯牙の実際の色情報も考慮して、学習済モデル１１４ａが生成されてもよい。

さらに、学習用データセットには、推定モデル１１４に対する入力データである位置情報と、正解データである歯牙の種類に対応付けられた色分け後の色情報とに加えて、位置情報に基づき算出可能な法線情報が含まれてもよい。そして、学習処理においては、推定モデル１１４に対して位置情報に加えて法線情報が入力されることで、法線情報も考慮して、学習済モデル１１４ａが生成されてもよい。

法線情報は、たとえば、以下のようにして算出することができる。たとえば、歯牙を構成する複数の点のうち、一の点に注目し、その注目点の近傍の所定範囲内に属する複数の点に基づいて、注目点の法線を生成する。具体的には、注目点の法線は、注目点の近傍の所定範囲内に属する複数の点に対し、主成分分析を用いて生成することができる。主成分分析は、一般的に、分散共分散行列を計算することで実施することができる。この分散共分散行列の計算において固有ベクトルを計算し、主成分方向を注目点の法線として生成すればよい。なお、点群におけるある点に対する法線の生成方法は公知であるため、一般的に知られているその他の技術を用いてもよい。

このように、学習用データセットに法線情報を加えることで、歯牙を構成する複数の点のそれぞれにおいて、各点が構成する歯牙のどちら側が表面なのかについてもデータ生成装置が学習することができる。また、注目点の近傍の所定範囲内に属する少数の点群のみに基づいて窪みなどの形状の特徴をデータ生成装置が学習することができる。

なお、学習用データセットには、ラベリング用の色分け前の歯牙の色情報と法線情報との両方が含まれてもよいし、一方のみが含まれてもよい。

次に、色分け前の歯牙の色情報および法線情報を含む学習用データセットに基づき学習された学習済モデルを用いて識別処理を実行する補綴物データ生成処理について説明する。データ生成装置１００は、入力された三次元データに含まれる位置情報に基づき、歯牙を構成する複数の点における法線を生成し、三次元データ（位置情報，色情報）に加えて法線情報を学習済モデル１１４ａに入力する。そして、データ生成装置１００は、学習済モデル１１４ａを用いて歯牙の種類を識別する識別処理を実行してもよい。

このように、データ生成装置１００は、色分け前の歯牙の色情報、および三次元データに対応する歯牙を構成する複数の点のそれぞれについて生成された法線にさらに基づき、歯牙の種類を識別してもよい。なお、データ生成装置１００には、色分け前の歯牙の色情報が入力される一方で、法線情報が入力されない場合であってもよい。あるいは、データ生成装置１００には、法線情報が入力される一方で、色分け前の歯牙の色情報が入力されない場合であってもよい。

このように、データ生成装置１００は、色分け前の歯牙の色情報、および／または複数の点のそれぞれについて生成された法線に基づき歯牙の種類を識別することができるため、より精度良く歯牙の種類を識別することができる。

今回開示された実施の形態は全ての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は上記した説明ではなく特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内での全ての変更が含まれることが意図される。なお、本実施の形態で例示された構成および変形例で例示された構成は、適宜組み合わせることができる。

１ ユーザ、２ 対象者、５ ネットワーク、１０ スキャナシステム、１００，１００ａ，１００ｂ データ生成装置、１０２ スキャナインターフェース、１０３，５０３ ディスプレイインターフェース、１０４ スピーカインターフェース、１０５，５０５ 周辺機器インターフェース、１０６，５０６ ネットワークコントローラ、１０７，５０７ メディア読取装置、１０８ ＰＣディスプレイ、１０９，５０９ メモリ、１１０，５１０ ストレージ、１１２，５１２ スキャン情報、１１４，５１４ 推定モデル、１１４ａ，５１４ａ 学習済モデル、１１６，５１６ 学習用データセット、１１７，５１７ 運動データ、１１８，５１８ 色分類データ、１１９，５１９ プロファイルデータ、１２０ 識別用プログラム、１２１，５２１ 学習用プログラム、１２２，５２２ 三次元データ、１２３，５２３ 補綴物データ、１２４，５２４ 識別結果、１２５ データ生成用プログラム、１２８，５２８ 仮補綴物データ、１３０，５３０ 演算装置、２００ 三次元スキャナ、３００，３５０ ディスプレイ、４００ スピーカ、５００ サーバ装置、５５０ リムーバブルディスク、６００ 自動製造装置、６０１，６５１ キーボード、６０２，６５２ マウス、１１０２ 入力部、１１０３ 特定部、１１０４ 抽出部、１１０５ 生成部、１１３０ 識別部、１１４２ ニューラルネットワーク、１１４４ パラメータ。

Claims (10)

1. 歯牙の補綴物を作製するための補綴物データを生成するデータ生成装置であって、
   歯列を構成する複数の点のそれぞれにおける三次元の位置情報を含む三次元データが入力される入力部と、
   前記入力部から入力された前記三次元データと、当該三次元データに基づき歯牙の種類を推定するためのニューラルネットワークを含む推定モデルとに基づき、前記歯列に含まれる歯牙の種類を識別する識別部と、
   前記識別部によって歯牙の種類を識別できない補綴を要する欠損歯牙である補綴箇所がある場合に、前記識別部によって識別された前記欠損歯牙に隣合う隣接歯牙および前記欠損歯牙に対向する対向歯牙の種類に基づき、前記欠損歯牙の種類を特定する特定部と、
   前記入力部から入力された前記三次元データと前記特定部によって特定された前記欠損歯牙の種類とに基づき、前記隣接歯牙の形状、前記隣接歯牙における歯軸の位置のデータ、および前記対向歯牙の形状の少なくともいずれか１つのデータを含む関連データを抽出する抽出部と、
   前記関連データに基づき、前記補綴物データを生成する生成部とを備え、
   前記推定モデルは、前記三次元データを前記ニューラルネットワークへ直接入力させ、前記三次元データに関連付けられた歯牙の種類に対応する歯牙情報と、当該三次元データを用いた当該歯牙の種類の識別結果とに基づき学習される、データ生成装置。
2. 前記生成部は、前記補綴箇所に応じた前記補綴物を作製するための仮補綴物データと、前記関連データとに基づき、前記補綴物データを生成する、請求項１に記載のデータ生成装置。
3. 前記入力部から入力された前記三次元データは、咬合状態における口腔内の三次元データを含む、請求項１または請求項２に記載のデータ生成装置。
4. 前記生成部は、前記隣接歯牙および前記対向歯牙の少なくともいずれか一方における咬合運動に関する運動データに基づき、前記補綴物データを生成する、請求項１～請求項３のいずれか１項に記載のデータ生成装置。
5. 前記入力部から入力された前記三次元データは、三次元スキャナによって取得された歯牙の特徴を含む当該歯牙の三次元形状のデータである、請求項１～請求項４のいずれか１項に記載のデータ生成装置。
6. 前記仮補綴物データは、歯牙を有する対象者の年齢、性別、人種、身長、体重、および居住地のうちの少なくともいずれか１つに基づき、分類されている、請求項２に記載のデータ生成装置。
7. 前記推定モデルは、歯牙を有する対象者の年齢、性別、人種、身長、体重、および居住地のうちの少なくともいずれか１つに基づき、分類されている、請求項１～請求項６のいずれか１項に記載のデータ生成装置。
8. 歯牙の形状情報を取得するスキャナシステムであって、
   三次元カメラを用いて歯列を構成する複数の点のそれぞれにおける三次元の位置情報を含む三次元データを取得する三次元スキャナと、
   前記三次元スキャナによって取得された前記三次元データに基づき、歯牙の補綴物を作製するための補綴物データを生成するデータ生成装置とを備え、
   前記データ生成装置は、
   前記三次元データが入力される入力部と、
   前記入力部から入力された前記三次元データと、当該三次元データに基づき歯牙の種類を推定するためのニューラルネットワークを含む推定モデルとに基づき、前記歯列に含まれる歯牙の種類を識別する識別部と、
   前記識別部によって歯牙の種類を識別できない補綴を要する欠損歯牙である補綴箇所がある場合に、前記識別部によって識別された前記欠損歯牙に隣合う隣接歯牙および前記欠損歯牙に対向する対向歯牙の種類に基づき、前記欠損歯牙の種類を特定する特定部と、
   前記入力部から入力された前記三次元データと前記特定部によって特定された前記欠損歯牙の種類とに基づき、前記隣接歯牙の形状、前記隣接歯牙における歯軸の位置のデータ、および前記対向歯牙の形状の少なくともいずれか１つのデータを含む関連データを抽出する抽出部と、
   前記関連データに基づき、前記補綴物データを生成する生成部とを含み、
   前記推定モデルは、前記三次元データを前記ニューラルネットワークへ直接入力させ、前記三次元データに関連付けられた歯牙の種類に対応する歯牙情報と、当該三次元データを用いた当該歯牙の種類の識別結果とに基づき学習される、スキャナシステム。
9. コンピュータによる歯牙の補綴物を作製するための補綴物データを生成するデータ生成方法であって、
   前記コンピュータが実行する処理として、
   歯列を構成する複数の点のそれぞれにおける三次元の位置情報を含む三次元データが入力されるステップと、
   前記三次元データと、当該三次元データに基づき歯牙の種類を推定するためのニューラルネットワークを含む推定モデルとに基づき、前記歯列に含まれる歯牙の種類を識別するステップと、
   前記識別するステップによって歯牙の種類を識別できない補綴を要する欠損歯牙である補綴箇所がある場合に、前記識別するステップによって識別された前記欠損歯牙に隣合う隣接歯牙および前記欠損歯牙に対向する対向歯牙の種類に基づき、前記欠損歯牙の種類を特定するステップと、
   前記三次元データと前記特定するステップによって特定された前記欠損歯牙の種類とに基づき、前記隣接歯牙の形状、前記隣接歯牙における歯軸の位置のデータ、および前記対向歯牙の形状の少なくともいずれか１つのデータを含む関連データを抽出するステップと、
   前記関連データに基づき、前記補綴物データを生成するステップとを含み、
   前記推定モデルは、前記三次元データを前記ニューラルネットワークへ直接入力させ、前記三次元データに関連付けられた歯牙の種類に対応する歯牙情報と、当該三次元データを用いた当該歯牙の種類の識別結果とに基づき学習される、データ生成方法。
10. 歯牙の補綴物を作製するための補綴物データを生成するデータ生成用プログラムであって、
    前記データ生成用プログラムは、コンピュータに、
    歯列を構成する複数の点のそれぞれにおける三次元の位置情報を含む三次元データが入力されるステップと、
    前記三次元データと、当該三次元データに基づき歯牙の種類を推定するためのニューラルネットワークを含む推定モデルとに基づき、前記歯列に含まれる歯牙の種類を識別するステップと、
    前記識別するステップによって歯牙の種類を識別できない補綴を要する欠損歯牙である補綴箇所がある場合に、前記識別するステップによって識別された前記欠損歯牙に隣合う隣接歯牙および前記欠損歯牙に対向する対向歯牙の種類に基づき、前記欠損歯牙の種類を特定するステップと、
    前記三次元データと前記特定するステップによって特定された前記欠損歯牙の種類とに基づき、前記隣接歯牙の形状、前記隣接歯牙における歯軸の位置のデータ、および前記対向歯牙の形状の少なくともいずれか１つのデータを含む関連データを抽出するステップと、
    前記関連データに基づき、前記補綴物データを生成するステップとを含み、
    前記推定モデルは、前記三次元データを前記ニューラルネットワークへ直接入力させ、前記三次元データに関連付けられた歯牙の種類に対応する歯牙情報と、当該三次元データを用いた当該歯牙の種類の識別結果とに基づき学習される、データ生成用プログラム。

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