(57)【要約】  人体における治療後の形態を演算処理により簡便かつ精度よく予測すること。  評価対象患者の顔データから特徴ベクトルＦnewを抽出するステップと、複数の過去の患者の顔データから抽出した特徴ベクトルＦpre(i)のうち特徴ベクトルＦnewと距離が近い複数の症例患者を選択するステップ、又は特徴ベクトルＦnewと距離が近いクラスタ重心Gpre(l)を有する近似症例クラスを選択するステップと、選択された過去の症例患者の治療前後の顔を正規化した矯正前顔形態モデルHpre(i)及び矯正後顔形態モデルHpost(i)を得るステップと、評価対象患者の顔を正規化した顔形態モデルHnewを得るステップと、評価対象患者と顔形態が近い症例患者の治療前後の顔形態モデルのベクトル平均差分AVEpost−AVEpreを、対象患者の顔形態モデルHnewに加味することで、矯正後に予測される三次元の予測顔形態モデルHprdを得るステップとを含む。
2017069231.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
人体における治療後の形態を数理演算処理により予測する方法であって、
治療を行った複数の患者から取得した治療前の症例形態データから、多次元の症例特徴ベクトルを抽出するステップと、
患者から取得した患者形態データから、多次元の患者特徴ベクトルを抽出するステップと、
前記患者の患者形態データに基づき正規化した患者形態モデルを演算するステップと、
前記症例特徴ベクトルのうちから、前記患者特徴ベクトルに近似する近似症例特徴ベクトルを選択するステップと、
選択した前記近似症例特徴ベクトルに対応する症例形態データに基づき正規化した治療前と治療後の近似症例形態モデルを演算するステップと、
前記治療前と治療後の近似症例形態モデルの差分を演算するステップと、
前記患者形態モデルに前記差分を加味して、当該患者の治療後に予測される形態モデルを演算するステップと
を含む、治療後の形態予測方法。
【請求項２】
矯正治療を行った複数の患者の矯正前の三次元顔データに基づいて、人間の顔形態について予め設定された複数の特徴変量を要素とする多次元の矯正前特徴ベクトルＦpre(i)を抽出するステップと、
矯正治療を検討している新たな患者（評価対象患者）の三次元顔データに基づいて、前記特徴変量を要素とする多次元の対象患者特徴ベクトルＦnewを抽出するステップと、
矯正治療を行った前記複数の患者についての矯正前特徴ベクトルＦpre(i)のうち、前記対象患者特徴ベクトルＦnewとの間で距離が近い順に、所定症例数ｋ人の症例患者を選択するステップと、
前記選択された各症例患者の矯正前の三次元顔データから得た特徴点の配置を正規化した前記各症例患者の顔形態モデルである矯正前顔形態モデルHpre(i=i1,i2,…,ik)を演算するステップと、
前記選択された各症例患者の矯正後の三次元顔データから得た特徴点の配置を正規化した前記各症例患者の矯正後顔形態モデルHpost(i=i1,i2,…,ik)を演算するステップと、
前記選択された各症例患者の矯正前顔形態モデルHpre(i=i1,i2,…,ik)のベクトル平均AVEpreを演算するステップと、
前記選択された各症例患者の矯正後顔形態モデルHpost(i=i1,i2,…,ik)のベクトル平均AVEpostを演算するステップと、
前記矯正後顔形態モデルのベクトル平均AVEpostから前記矯正前顔形態モデルのベクトル平均AVEpreを差し引いた顔形態ベクトル平均差分AVEpost−AVEpreを演算するステップと、
前記評価対象患者の三次元顔データから得た特徴点の配置を正規化した当該患者の顔形態モデルである対象患者顔形態モデルHnewを演算するステップと、
前記評価対象患者の顔形態モデルHnewに、前記選択された各症例患者の前記顔形態ベクトル平均差分AVEpost−AVEpreを加味することで、当該評価対象患者の矯正後に予測される三次元の予測顔形態モデルHprdを演算するステップと
を含む、矯正治療後の顔形態予測方法。
【請求項３】
矯正治療を行った複数の患者の矯正前の三次元顔データに基づいて、人間の顔形態について予め選択された複数の特徴変量を要素とする多次元の矯正前特徴ベクトルＦpre(i)を抽出するステップと、
前記複数の患者の症例データを分類するため、前記複数の患者の矯正前特徴ベクトルＦpre(i)の集合に対しクラスタリング処理を行うことで、複数に分類される症例クラス及び前記各症例クラスのクラスタ重心Gpre(l)を演算するステップと、
矯正治療を検討している新たな患者（評価対象患者）の三次元顔データに基づいて、前記特徴変量を要素とする多次元の対象患者特徴ベクトルＦnewを抽出するステップと、
クラスタリングされた複数の前記クラスタ重心Gpre(l)のうち、前記対象患者特徴ベクトルＦnewとの距離が最も近いクラスタ重心を有する近似症例クラスを選択するステップと、
前記選択された近似症例クラスに属する各症例患者の矯正前の三次元顔データから得た特徴点の配置を正規化した前記各症例患者の顔形態モデルである矯正前顔形態モデルHpre(i=i1,i2,…,ik)を演算するステップと、
前記選択された近似症例クラスに属する各症例患者の矯正後の三次元顔データから得た特徴点の配置を正規化した前記各症例患者の矯正後顔形態モデルHpost(i=i1,i2,…,ik)を演算するステップと、
前記選択された近似症例クラスに属する各症例患者の矯正前顔形態モデルHpre(i=i1,i2,…,ik)のベクトル平均AVEpreを演算するステップと、
前記選択された近似症例クラスに属する各症例患者の矯正後顔形態モデルHpost(i=i1,i2,…,ik)のベクトル平均AVEpostを演算するステップと、
前記矯正後顔形態モデルのベクトル平均AVEpostから前記矯正前顔形態モデルのベクトル平均AVEpreを差し引いた顔形態ベクトル平均差分AVEpost−AVEpreを演算するステップと、
前記評価対象患者の三次元顔データから得た特徴点の配置を正規化した当該患者の顔形態モデルである対象患者顔形態モデルHnewを演算するステップと、
前記評価対象患者の顔形態モデルHnewに、前記選択された近似症例クラスに属する各症例患者の前記顔形態ベクトル平均差分AVEpost−AVEpreを加味することで、当該評価対象患者の矯正後に予測される三次元の予測顔形態モデルHprdを演算するステップと
を含む、矯正治療後の顔形態予測方法。
【請求項４】
矯正治療を行った前記複数の患者の矯正前の頭部Ｘ線規格写真に基づいて、人間の骨格形態について予め設定された複数の特徴変量を要素とする多次元の矯正前セファロ特徴ベクトルＣpre(i)を抽出するステップを更に含み、
前記複数の患者の症例データを分類するためのステップでは、前記複数の患者の矯正前特徴ベクトルＦpre(i)及び前記矯正前セファロ特徴ベクトルＣpre(i)を複合した拡張特徴ベクトルV(i)の集合に対しクラスタリング処理を行う、請求項３に記載の顔形態予測方法。
【請求項５】
矯正治療を行った前記複数の患者の矯正前の頭部Ｘ線規格写真に基づいて、人間の骨格形態について予め設定された複数の特徴変量を要素とする多次元の矯正前セファロ特徴ベクトルＣpre(i)を抽出するステップと、
前記複数の患者の矯正後の頭部Ｘ線規格写真に基づいて、多次元の矯正後セファロ特徴ベクトルＣpost(i)を抽出するステップとを更に含み、
前記複数の患者の症例データを分類するステップでは、前記複数の患者の矯正前特徴ベクトルＦpre(i)、前記矯正前セファロ特徴ベクトルＣpre(i)及び前記矯正後セファロ特徴ベクトルＣpost(i)を複合した拡張特徴ベクトルV(i)の集合に対しクラスタリング処理を行う、請求項４に記載の顔形態予測方法。
【請求項６】
前記拡張特徴ベクトルV(i)が、矯正前と矯正後のセファロ特徴ベクトルの差分Ｃpre(i)−Ｃpost(i)をベクトル要素に含む、V(i)＝[Ｆpre(i),Ｃpre(i),Ｃpre(i)−Ｃpost(i)]である、請求項５に記載の顔形態予測方法。
【請求項７】
前記評価対象患者の三次元顔データから得た特徴ベクトル及び／又は顔形態モデルをデータベースに編入するステップを更に含む、請求項２〜６の何れかに記載の顔形態予測方法。
【請求項８】
データベースと、前記データベースに記憶したデータに基づいて演算処理を実行する演算処理装置とを備える、矯正治療後の顔形態予測システムであって、
前記データベースが、少なくとも、
矯正治療を行った複数の患者の矯正前の三次元顔データに基づいて、人間の顔形態について予め設定された複数の特徴変量を要素として抽出された多次元の矯正前特徴ベクトルＦpre(i)と、
前記複数の患者の矯正前の三次元顔データから得た特徴点の配置を正規化した矯正前顔形態モデルHpre(i)と、
前記複数の患者の矯正後の三次元顔データから得た特徴点の配置を正規化した矯正後顔形態モデルHpost(i)と
を予め記憶し、
前記演算処理装置が、
矯正治療を検討している新たな患者（評価対象患者）の三次元顔データに基づいて、前記特徴変量を要素とする多次元の対象患者特徴ベクトルＦnewを抽出する特徴ベクトル抽出手段と、
前記矯正前特徴ベクトルＦpre(i)のうち、前記対象患者特徴ベクトルＦnewとの距離が近い順に、所定症例数ｋ人の症例患者を選択する近似症例患者選択手段と、
前記選択された各症例患者の矯正前顔形態モデルHpre(i=i1,i2,…,ik)のベクトル平均AVEpreを演算し、前記選択された各症例患者の矯正後顔形態モデルHpost(i=i1,i2,…,ik)のベクトル平均AVEpostを演算する顔形態類型化手段と、
前記評価対象患者の三次元顔データから得た特徴点の配置を正規化した当該患者の顔形態モデルである対象患者顔形態モデルHnewを演算する顔形態モデル化手段と、
前記矯正後顔形態モデルのベクトル平均AVEpostから前記矯正前顔形態モデルのベクトル平均AVEpreを差し引いた顔形態ベクトル平均差分AVEpost−AVEpreを演算し、前記評価対象患者の顔形態モデルHnewに、前記選択された各症例患者の前記顔形態ベクトル平均差分AVEpost−AVEpreを加味することで、当該評価対象患者の矯正後に予測される三次元の予測顔形態モデルHprdを演算する予測顔形態モデル演算手段と
を備える顔形態予測システム。
【請求項９】
データベースと、前記データベースに記憶したデータに基づいて演算処理を実行する演算処理装置とを備える、矯正治療後の顔形態予測システムであって、
前記データベースが、少なくとも、
矯正治療を行った複数の患者の矯正前の三次元顔データに基づいて、人間の顔形態について予め設定された複数の特徴変量を要素として抽出された多次元の矯正前特徴ベクトルＦpre(i)と、
前記複数の患者の矯正前の三次元顔データから得た特徴点の配置を正規化した矯正前顔形態モデルHpre(i)と、
前記複数の患者の矯正後の三次元顔データから得た特徴点の配置を正規化した矯正後顔形態モデルHpost(i)と
を予め記憶し、
前記演算処理装置が、
前記複数の患者の矯正前特徴ベクトルＦpre(i)の集合に対しクラスタリング処理を行うことで、複数に分類される症例クラス及び前記各症例クラスのクラスタ重心Gpre(l)を演算する症例クラス分類手段と、
矯正治療を検討している新たな患者（評価対象患者）の三次元顔データに基づいて、前記特徴変量を要素とする多次元の対象患者特徴ベクトルＦnewを抽出する特徴ベクトル抽出手段と、
クラスタリングされた複数の前記クラスタ重心Gpre(l)のうち、前記対象患者特徴ベクトルＦnewとの距離が最も近いクラスタ重心を有する近似症例クラスを選択する近似症例クラス選択手段と、
前記選択された近似症例クラスに属する各症例患者の矯正前顔形態モデルHpre(i=i1,i2,…,ik)のベクトル平均AVEpreを演算し、前記選択された近似症例クラスに属する各症例患者の矯正後顔形態モデルHpost(i=i1,i2,…,ik)のベクトル平均AVEpostを演算する顔形態類型化手段と、
前記評価対象患者の三次元顔データから得た特徴点の配置を正規化した当該患者の顔形態モデルである対象患者顔形態モデルHnewを演算する顔形態モデル化手段と、
前記矯正後顔形態モデルのベクトル平均AVEpostから前記矯正前顔形態モデルのベクトル平均AVEpreを差し引いた顔形態ベクトル平均差分AVEpost−AVEpreを演算し、前記評価対象患者の顔形態モデルHnewに、前記選択された近似症例クラスに属する各症例患者の前記顔形態ベクトル平均差分AVEpost−AVEpreを加味することで、当該評価対象患者の矯正後に予測される三次元の予測顔形態モデルHprdを演算する予測顔形態モデル演算手段と
を備える顔形態予測システム。
【請求項１０】
前記データベースが、更に、矯正治療を行った前記複数の患者の矯正前の頭部Ｘ線規格写真に基づいて、人間の骨格形態について予め設定された複数の特徴変量を要素として抽出された多次元の矯正前セファロ特徴ベクトルＣpre(i)を予め記憶し、
前記症例クラス分類手段が、前記複数の患者の矯正前特徴ベクトルＦpre(i)及び前記矯正前セファロ特徴ベクトルＣpre(i)を複合した拡張特徴ベクトルV(i)の集合に対しクラスタリング処理を行う、請求項９に記載の顔形態予測システム。
【請求項１１】
前記データベースが、更に、矯正治療を行った前記複数の患者の矯正後の頭部Ｘ線規格写真に基づいて抽出された多次元の矯正後セファロ特徴ベクトルＣpost(i)を予め記憶し、
前記症例クラス分類手段が、前記複数の患者の矯正前特徴ベクトルＦpre(i)、前記矯正前セファロ特徴ベクトルＣpre(i)及び前記矯正後セファロ特徴ベクトルＣpost(i)を複合した拡張特徴ベクトルV(i)の集合に対しクラスタリング処理を行う、請求項１０に記載の顔形態予測システム。
【請求項１２】
前記拡張特徴ベクトルV(i)が、矯正前と矯正後のセファロ特徴ベクトルの差分Ｃpre(i)−Ｃpost(i)をベクトル要素に含む、V(i)＝[Ｆpre(i),Ｃpre(i),Ｃpre(i)−Ｃpost(i)]である、請求項１１に記載の顔形態予測システム。
【請求項１３】
前記評価対象患者の三次元顔データから得た特徴ベクトル及び／又は顔形態モデルを前記データベースに編入する症例データ編入手段を更に備える、請求項８〜１２の何れかに記載の顔形態予測システム。
【請求項１４】
手術治療を行った複数の患者の術前の三次元乳房形態データに基づいて、予め選択された複数の特徴変量を要素とする多次元の術前特徴ベクトルＦpre(i)を抽出するステップと、
前記複数の患者の術前特徴ベクトルＦpre(i)の集合に対しクラスタリング処理を行うことで、複数に分類される症例クラス及び前記各症例クラスのクラスタ重心Gpre(l)を演算するステップと、
治療を検討している患者の三次元乳房形態データに基づいて、前記特徴変量を要素とする多次元の対象患者特徴ベクトルＦnewを抽出するステップと、
クラスタリングされた複数の前記クラスタ重心Gpre(l)のうち、前記対象患者特徴ベクトルＦnewとの距離が最も近いクラスタ重心を有する近似症例クラスを選択するステップと、
前記選択された近似症例クラスに属する各症例患者の術前の三次元乳房形態データから得た特徴点の配置を正規化した前記各症例患者の乳房形態モデルである術前乳房形態モデルHpre(i=i1,i2,…,ik)を演算するステップと、
前記選択された近似症例クラスに属する各症例患者の術後の三次元乳房形態データから得た特徴点の配置を正規化した前記各症例患者の術後乳房形態モデルHpost(i=i1,i2,…,ik)を演算するステップと、
前記選択された近似症例クラスに属する各症例患者の術前乳房形態モデルHpre(i=i1,i2,…,ik)のベクトル平均AVEpreを演算するステップと、
前記選択された近似症例クラスに属する各症例患者の術後乳房形態モデルHpost(i=i1,i2,…,ik)のベクトル平均AVEpostを演算するステップと、
前記術後乳房形態モデルのベクトル平均AVEpostから前記術前乳房形態モデルのベクトル平均AVEpreを差し引いた乳房形態ベクトル平均差分AVEpost−AVEpreを演算するステップと、
前記評価対象患者の三次元乳房形態データから得た特徴点の配置を正規化した当該患者の乳房形態モデルである対象患者乳房形態モデルHnewを演算するステップと、
前記評価対象患者の乳房形態モデルHnewに、前記選択された近似症例クラスに属する各症例患者の前記乳房形態ベクトル平均差分AVEpost−AVEpreを加味することで、当該評価対象患者の術後に予測される三次元の予測乳房形態モデルHprdを演算するステップと
を含む、治療後の乳房形態予測方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、人体における治療後の形態を、数理演算処理により予測する方法及びそのシステムに関する。特に、例えば矯正歯科治療後の患者の顔形態又は術後の乳房等の特定の部位形態を高い精度で予測する方法及びそのシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
人の顔は、自己が社会的に受け入れられているという心理的充足を得る上で強い影響力を有している。また、顔の表情は、社会生活において、感情や思考の伝達を行う上の非言語コミュニケーション手段として重要な機能を果たすものである。それ故に現代の矯正歯科治療においては、社会心理学的な立場から、顔の軟組織の形態を改善することが重要な治療目的のひとつであると認識されている。【０００３】
例えば、歯科医師が、不正咬合を有する患者の治療方針を決定する際、抜歯か非抜歯か、また外科手術が必要なのか或いはカムフラージュ治療（外科手術を伴わない治療）で済むのかなどの治療方針を的確に判断するためには、患者の三次元の顔形態を客観的に評価し、更には治療後の顔形態の予測を行うことが不可欠となっている。【０００４】
従来、矯正歯科治療後の顔変化の予測は、頭部Ｘ線規格写真（「セファログラム」又は単に「セファロ」ともいう。）に写し出された矯正前の患者の硬組織（歯骨格）と軟組織（筋肉及び皮膚）のプロファイルに基づいて行われている。例えば、モニターに表示した二次元のセファロ画像上で硬組織を移動させると、それに追従して軟組織も移動する等の画像処理表示を行うことで、治療後の側貌を可視化してシミュレーションできるソフトウエアが広く普及している。【０００５】
しかし、従来のセファロを用いた予測アルゴリズムは、歯や顎骨などの硬組織と皮膚などの軟組織の移動量が単純な比例関係に立つという前提で構成されており、その比例定数も専門医師等の主観又は経験に基づき指定される。そのため、顔変化の予測結果には医療従事者間のバラツキがあり、定量的・客観的な意味において予測精度が保証された技術ではなかった。【０００６】
例えば特許文献１には、顎変形患者の外科的矯正治療における患者の術前の正面位頭部Ｘ線規格写真及び通常顔写真から、術後の正面観における顔の見え方を予測する方法が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２０１４−１７１７０２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
本発明は、人体における治療前と治療後の三次元の形態を定量的に評価し、過去の症例に照らして当該患者の治療方針の適切な判断に貢献できる等の技術を提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上述の課題を解決するため、本発明は、人体における治療後の形態を数理演算処理により予測する方法であって、治療を行った複数の患者から取得した治療前の症例形態データから、多次元の症例特徴ベクトルを抽出するステップと、患者から取得した患者形態データから、多次元の患者特徴ベクトルを抽出するステップと、前記患者の患者形態データに基づき正規化した患者形態モデルを演算するステップと、前記症例特徴ベクトルのうちから、前記患者特徴ベクトルに近似する近似症例特徴ベクトルを選択するステップと、選択した前記近似症例特徴ベクトルに対応する症例形態データに基づき正規化した治療前と治療後の近似症例形態モデルを演算するステップと、前記治療前と治療後の近似症例形態モデルの差分を演算するステップと、前記患者形態モデルに前記差分を加味して、当該患者の治療後に予測される形態モデルを演算するステップとを含む、治療後の形態予測方法である。【００１０】
また、本発明は、矯正治療後の顔形態予測方法であって、矯正治療を行った複数の患者の矯正前の三次元顔データに基づいて、人間の顔形態について予め設定された複数の特徴変量を要素とする多次元の矯正前特徴ベクトルＦpre(i)を抽出するステップと、矯正治療を検討している新たな患者（評価対象患者）の三次元顔データに基づいて、前記特徴変量を要素とする多次元の対象患者特徴ベクトルＦnewを抽出するステップと、矯正治療を行った前記複数の患者についての矯正前特徴ベクトルＦpre(i)のうち、前記対象患者特徴ベクトルＦnewとの間で距離が近い順に、所定症例数ｋ人の症例患者を選択するステップと、前記選択された各症例患者の矯正前の三次元顔データから得た特徴点の配置を正規化した前記各症例患者の顔形態モデルである矯正前顔形態モデルHpre(i=i1,i2,…,ik)を演算するステップと、前記選択された各症例患者の矯正後の三次元顔データから得た特徴点の配置を正規化した前記各症例患者の矯正後顔形態モデルHpost(i=i1,i2,…,ik)を演算するステップと、前記選択された各症例患者の矯正前顔形態モデルHpre(i=i1,i2,…,ik)のベクトル平均AVEpreを演算するステップと、前記選択された各症例患者の矯正後顔形態モデルHpost(i=i1,i2,…,ik)のベクトル平均AVEpostを演算するステップと、前記矯正後顔形態モデルのベクトル平均AVEpostから前記矯正前顔形態モデルのベクトル平均AVEpreを差し引いた顔形態ベクトル平均差分AVEpost−AVEpreを演算するステップと、前記評価対象患者の三次元顔データから得た特徴点の配置を正規化した当該患者の顔形態モデルである対象患者顔形態モデルHnewを演算するステップと、前記評価対象患者の顔形態モデルHnewに、前記選択された各症例患者の前記顔形態ベクトル平均差分AVEpost−AVEpreを加味することで、当該評価対象患者の矯正後に予測される三次元の予測顔形態モデルHprdを演算するステップとを含む。【００１１】
また、本発明の他の態様の矯正治療後の顔形態予測方法は、矯正治療を行った複数の患者の矯正前の三次元顔データに基づいて、人間の顔形態について予め選択された複数の特徴変量を要素とする多次元の矯正前特徴ベクトルＦpre(i)を抽出するステップと、前記複数の患者の症例データを分類するため、前記複数の患者の矯正前特徴ベクトルＦpre(i)の集合に対しクラスタリング処理を行うことで、複数に分類される症例クラス及び前記各症例クラスのクラスタ重心Gpre(l)を演算するステップと、矯正治療を検討している新たな患者（評価対象患者）の三次元顔データに基づいて、前記特徴変量を要素とする多次元の対象患者特徴ベクトルＦnewを抽出するステップと、クラスタリングされた複数の前記クラスタ重心Gpre(l)のうち、前記対象患者特徴ベクトルＦnewとの距離が最も近いクラスタ重心を有する近似症例クラスを選択するステップと、前記選択された近似症例クラスに属する各症例患者の矯正前の三次元顔データから得た特徴点の配置を正規化した前記各症例患者の顔形態モデルである矯正前顔形態モデルHpre(i=i1,i2,…,ik)を演算するステップと、前記選択された近似症例クラスに属する各症例患者の矯正後の三次元顔データから得た特徴点の配置を正規化した前記各症例患者の矯正後顔形態モデルHpost(i=i1,i2,…,ik)を演算するステップと、前記選択された近似症例クラスに属する各症例患者の矯正前顔形態モデルHpre(i=i1,i2,…,ik)のベクトル平均AVEpreを演算するステップと、前記選択された近似症例クラスに属する各症例患者の矯正後顔形態モデルHpost(i=i1,i2,…,ik)のベクトル平均AVEpostを演算するステップと、前記矯正後顔形態モデルのベクトル平均AVEpostから前記矯正前顔形態モデルのベクトル平均AVEpreを差し引いた顔形態ベクトル平均差分AVEpost−AVEpreを演算するステップと、前記評価対象患者の三次元顔データから得た特徴点の配置を正規化した当該患者の顔形態モデルである対象患者顔形態モデルHnewを演算するステップと、前記評価対象患者の顔形態モデルHnewに、前記選択された近似症例クラスに属する各症例患者の前記顔形態ベクトル平均差分AVEpost−AVEpreを加味することで、当該評価対象患者の矯正後に予測される三次元の予測顔形態モデルHprdを演算するステップとを含む。【００１２】
この顔形態予測方法は、矯正治療を行った前記複数の患者の矯正前の頭部Ｘ線規格写真に基づいて、人間の骨格形態について予め設定された複数の特徴変量を要素とする多次元の矯正前セファロ特徴ベクトルＣpre(i)を抽出するステップを更に含み、前記複数の患者の症例データを分類するためのステップでは、前記複数の患者の矯正前特徴ベクトルＦpre(i)及び前記矯正前セファロ特徴ベクトルＣpre(i)を複合した拡張特徴ベクトルV(i)の集合に対しクラスタリング処理を行うものでもよい。【００１３】
また、この顔形態予測方法は、矯正治療を行った前記複数の患者の矯正前の頭部Ｘ線規格写真に基づいて、人間の骨格形態について予め設定された複数の特徴変量を要素とする多次元の矯正前セファロ特徴ベクトルＣpre(i)を抽出するステップと、前記複数の患者の矯正後の頭部Ｘ線規格写真に基づいて、多次元の矯正後セファロ特徴ベクトルＣpost(i)を抽出するステップとを更に含み、前記複数の患者の症例データを分類するステップでは、前記複数の患者の矯正前特徴ベクトルＦpre(i)、前記矯正前セファロ特徴ベクトルＣpre(i)及び前記矯正後セファロ特徴ベクトルＣpost(i)を複合した拡張特徴ベクトルV(i)の集合に対しクラスタリング処理を行うものでもよい。更に、前記拡張特徴ベクトルV(i)が、矯正前と矯正後のセファロ特徴ベクトルの差分Ｃpre(i)−Ｃpost(i)をベクトル要素に含む、V(i)＝[Ｆpre(i),Ｃpre(i),Ｃpre(i)−Ｃpost(i)]であることが好ましい。【００１４】
また、この顔形態予測方法は、前記評価対象患者の三次元顔データから得た特徴ベクトル及び／又は顔形態モデルをデータベースに編入するステップを更に含むことが好ましい。【００１５】
また、本発明は、データベースと、前記データベースに記憶したデータに基づいて演算処理を実行する演算処理装置とを備える、矯正治療後の顔形態予測システムであって、前記データベースが、少なくとも、矯正治療を行った複数の患者の矯正前の三次元顔データに基づいて、人間の顔形態について予め設定された複数の特徴変量を要素として抽出された多次元の矯正前特徴ベクトルＦpre(i)と、前記複数の患者の矯正前の三次元顔データから得た特徴点の配置を正規化した矯正前顔形態モデルHpre(i)と、前記複数の患者の矯正後の三次元顔データから得た特徴点の配置を正規化した矯正後顔形態モデルHpost(i)とを予め記憶し、前記演算処理装置が、矯正治療を検討している新たな患者（評価対象患者）の三次元顔データに基づいて、前記特徴変量を要素とする多次元の対象患者特徴ベクトルＦnewを抽出する特徴ベクトル抽出手段と、前記矯正前特徴ベクトルＦpre(i)のうち、前記対象患者特徴ベクトルＦnewとの距離が近い順に、所定症例数ｋ人の症例患者を選択する近似症例患者選択手段と、前記選択された各症例患者の矯正前顔形態モデルHpre(i=i1,i2,…,ik)のベクトル平均AVEpreを演算し、前記選択された各症例患者の矯正後顔形態モデルHpost(i=i1,i2,…,ik)のベクトル平均AVEpostを演算する顔形態類型化手段と、前記評価対象患者の三次元顔データから得た特徴点の配置を正規化した当該患者の顔形態モデルである対象患者顔形態モデルHnewを演算する顔形態モデル化手段と、前記矯正後顔形態モデルのベクトル平均AVEpostから前記矯正前顔形態モデルのベクトル平均AVEpreを差し引いた顔形態ベクトル平均差分AVEpost−AVEpreを演算し、前記評価対象患者の顔形態モデルHnewに、前記選択された各症例患者の前記顔形態ベクトル平均差分AVEpost−AVEpreを加味することで、当該評価対象患者の矯正後に予測される三次元の予測顔形態モデルHprdを演算する予測顔形態モデル演算手段とを備える。【００１６】
また、本発明の他の態様の矯正治療後の顔形態予測システムは、データベースと、前記データベースに記憶したデータに基づいて演算処理を実行する演算処理装置とを備え、前記データベースが、少なくとも、矯正治療を行った複数の患者の矯正前の三次元顔データに基づいて、人間の顔形態について予め設定された複数の特徴変量を要素として抽出された多次元の矯正前特徴ベクトルＦpre(i)と、前記複数の患者の矯正前の三次元顔データから得た特徴点の配置を正規化した矯正前顔形態モデルHpre(i)と、前記複数の患者の矯正後の三次元顔データから得た特徴点の配置を正規化した矯正後顔形態モデルHpost(i)とを予め記憶し、前記演算処理装置が、前記複数の患者の矯正前特徴ベクトルＦpre(i)の集合に対しクラスタリング処理を行うことで、複数に分類される症例クラス及び前記各症例クラスのクラスタ重心Gpre(l)を演算する症例クラス分類手段と、矯正治療を検討している新たな患者（評価対象患者）の三次元顔データに基づいて、前記特徴変量を要素とする多次元の対象患者特徴ベクトルＦnewを抽出する特徴ベクトル抽出手段と、クラスタリングされた複数の前記クラスタ重心Gpre(l)のうち、前記対象患者特徴ベクトルＦnewとの距離が最も近いクラスタ重心を有する近似症例クラスを選択する近似症例クラス選択手段と、前記選択された近似症例クラスに属する各症例患者の矯正前顔形態モデルHpre(i=i1,i2,…,ik)のベクトル平均AVEpreを演算し、前記選択された近似症例クラスに属する各症例患者の矯正後顔形態モデルHpost(i=i1,i2,…,ik)のベクトル平均AVEpostを演算する顔形態類型化手段と、前記評価対象患者の三次元顔データから得た特徴点の配置を正規化した当該患者の顔形態モデルである対象患者顔形態モデルHnewを演算する顔形態モデル化手段と、前記矯正後顔形態モデルのベクトル平均AVEpostから前記矯正前顔形態モデルのベクトル平均AVEpreを差し引いた顔形態ベクトル平均差分AVEpost−AVEpreを演算し、前記評価対象患者の顔形態モデルHnewに、前記選択された近似症例クラスに属する各症例患者の前記顔形態ベクトル平均差分AVEpost−AVEpreを加味することで、当該評価対象患者の矯正後に予測される三次元の予測顔形態モデルHprdを演算する予測顔形態モデル演算手段とを備える。【００１７】
この構成の顔形態予測システムは、前記データベースが、更に、矯正治療を行った前記複数の患者の矯正前の頭部Ｘ線規格写真に基づいて、人間の骨格形態について予め設定された複数の特徴変量を要素として抽出された多次元の矯正前セファロ特徴ベクトルＣpre(i)を予め記憶し、前記症例クラス分類手段が、前記複数の患者の矯正前特徴ベクトルＦpre(i)及び前記矯正前セファロ特徴ベクトルＣpre(i)を複合した拡張特徴ベクトルV(i)の集合に対しクラスタリング処理を行うものでもよい。【００１８】
また、顔形態予測システムは、前記データベースが、更に、矯正治療を行った前記複数の患者の矯正後の頭部Ｘ線規格写真に基づいて抽出された多次元の矯正後セファロ特徴ベクトルＣpost(i)を予め記憶し、前記症例クラス分類手段が、前記複数の患者の矯正前特徴ベクトルＦpre(i)、前記矯正前セファロ特徴ベクトルＣpre(i)及び前記矯正後セファロ特徴ベクトルＣpost(i)を複合した拡張特徴ベクトルV(i)の集合に対しクラスタリング処理を行うものでもよい。更に、前記拡張特徴ベクトルV(i)が、矯正前と矯正後のセファロ特徴ベクトルの差分Ｃpre(i)−Ｃpost(i)をベクトル要素に含む、V(i)＝[Ｆpre(i),Ｃpre(i),Ｃpre(i)−Ｃpost(i)]であることが好ましい。【００１９】
また、顔形態予測システムは、前記評価対象患者の三次元顔データから得た特徴ベクトル及び／又は顔形態モデルを前記データベースに編入する症例データ編入手段を更に備えることが好ましい。【００２０】
また、本発明は、治療後の乳房形態予測方法であって、手術治療を行った複数の患者の術前の三次元乳房形態データに基づいて、予め選択された複数の特徴変量を要素とする多次元の術前特徴ベクトルＦpre(i)を抽出するステップと、前記複数の患者の術前特徴ベクトルＦpre(i)の集合に対しクラスタリング処理を行うことで、複数に分類される症例クラス及び前記各症例クラスのクラスタ重心Gpre(l)を演算するステップと、治療を検討している患者の三次元乳房形態データに基づいて、前記特徴変量を要素とする多次元の対象患者特徴ベクトルＦnewを抽出するステップと、クラスタリングされた複数の前記クラスタ重心Gpre(l)のうち、前記対象患者特徴ベクトルＦnewとの距離が最も近いクラスタ重心を有する近似症例クラスを選択するステップと、前記選択された近似症例クラスに属する各症例患者の術前の三次元乳房形態データから得た特徴点の配置を正規化した前記各症例患者の乳房形態モデルである術前乳房形態モデルHpre(i=i1,i2,…,ik)を演算するステップと、前記選択された近似症例クラスに属する各症例患者の術後の三次元乳房形態データから得た特徴点の配置を正規化した前記各症例患者の術後乳房形態モデルHpost(i=i1,i2,…,ik)を演算するステップと、前記選択された近似症例クラスに属する各症例患者の術前乳房形態モデルHpre(i=i1,i2,…,ik)のベクトル平均AVEpreを演算するステップと、前記選択された近似症例クラスに属する各症例患者の術後乳房形態モデルHpost(i=i1,i2,…,ik)のベクトル平均AVEpostを演算するステップと、前記術後乳房形態モデルのベクトル平均AVEpostから前記術前乳房形態モデルのベクトル平均AVEpreを差し引いた乳房形態ベクトル平均差分AVEpost−AVEpreを演算するステップと、前記評価対象患者の三次元乳房形態データから得た特徴点の配置を正規化した当該患者の乳房形態モデルである対象患者乳房形態モデルHnewを演算するステップと、前記評価対象患者の乳房形態モデルHnewに、前記選択された近似症例クラスに属する各症例患者の前記乳房形態ベクトル平均差分AVEpost−AVEpreを加味することで、当該評価対象患者の術後に予測される三次元の予測乳房形態モデルHprdを演算するステップとを含む、治療後の乳房形態予測方法である。
【発明の効果】
【００２１】
本発明によれば、患者の顔、乳房その他の特定の人体部位の治療前と治療後の三次元の形態を、過去の症例に照らし、数理演算処理により簡便かつ精度よく予測することができる。したがって、当該患者への治療方針の適切な判断に貢献することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２２】
【図１】顔形態予測システムの概略構成を例示するブロック図である。
【図２】第一実施形態による顔形態予測方法を例示するフローチャートである。
【図３】人間の顔外形線において選択される特徴パラメータの選択例を示す図である。
【図４】特徴パラメータの選択例を更に示す縦断面図である。
【図５】特徴パラメータの選択例を更に示す横断面図である。
【図６】特徴パラメータの選択例を更に示す横断面図である。
【図７】第二実施形態による顔形態予測方法を例示するフローチャートである。
【図８】多次元の特徴ベクトル空間がクラスタリングされた状態を示す概念図である。
【図９】顔形態の特徴ベクトルのクラスタリング処理及び近似症例クラスの選択を説明するための図である。
【図１０】第三実施形態である乳房形態予測システムの概略構成を例示するブロック図である。
【図１１】第三実施形態による乳房形態予測方法を例示するフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００２３】
（第一実施形態）
本発明の第一実施形態を説明する。図１に、矯正歯科治療後の顔形態予測システムの概略構成を例示する。本発明に係る顔形態予測方法は、例えば図１に示される顔形態予測システムにおいて、主に演算処理装置１０の数理演算処理により実行される。ただし、以下説明する全ての処理が、必ずしも１つの演算処理装置１０で実行されなくてもよい。つまり、本発明の課題を解決することができるのであれば、例えば、他のシステムで得られた症例データや、既に演算処理がなされデータベース化された中間データ（具体的には特徴ベクトル、顔形態モデル等）を、本システムの演算処理装置１０が利用するものでもよい。また、高次のベクトル演算処理や三次元のモデル化処理など大量のデータを扱う一部の処理を、例えばネットワーク上の高速ホストコンピュータで行ってもよい。
【００２４】
演算処理装置１０には、大容量のデータストレージ２０、入力装置３０、出力装置４０が接続される。データストレージ２０は、演算処理装置１０に直接的に接続されるハードディスクや光ディスクの他、ネットワークを介して演算処理装置１０からアクセス可能な例えば病院内のデータサーバであってもよい。また、データストレージ２０は、広域ネットワーク上の例えばクラウドデータセンタに設けられるものでもよい。データストレージ２０には、後述するように、患者のＸ線写真データや三次元顔データ、中間データである顔形態の特徴ベクトルや顔形態モデル、そして評価データである予測顔形態モデル等を含んでデータベース２１化された症例データが記憶される。なお、データストレージ２０やデータベース２１等へのアクセスは、データの共有が許された特定者（例えば担当医師）のみに限定されることが好ましい。
【００２５】
演算処理装置１０は、データストレージ２０又はデータベース２１に記憶したデータに基づいて演算処理を実行するコンピュータ装置である。入力装置３０は、例えばキーボード、マウス、タッチパネル等の操作入力装置を含む。また、入力装置３０は、他のシステムで取得又は処理されたデータを、情報記憶媒体又はネットワークを介して演算処理装置１０に入力できる機能を有する装置であってもよい。出力装置４０は、例えば予測した顔形態データを三次元的に可視化表示する画像ディスプレイを含む。また、出力装置４０は、演算処理装置１０が処理した特徴ベクトル等の中間データや予測顔形態モデル等の評価データを他のシステムに提供できるようにするため、これらのデータを情報記憶媒体に記憶する記憶ドライブであってもよいし、又はネットワークを介して外部に出力できる通信出力装置であってもよい。
【００２６】
また、顔形態予測システムは、病院の検査室等で撮影された患者の顔写真データや三次元顔データが、データストレージ２０若しくはデータベース２１を介して、又は直接的に、演算処理装置１０に取り込まれるように構成されている。これら患者の顔データが、情報記憶媒体を介して入力装置３０から入力されてもよいし、例えば病院のネットワークを介して本システムに入力されてもよい。顔形態予測システムは、患者の顔を撮影するデジタルカメラ６１や、患者の三次元顔データを取得する三次元カメラ６２又は三次元スキャナやレーザプロファイラ等の一般的な三次元計測装置を構成要素に含むものでもよい。
【００２７】
データストレージ２０のデータベース２１には、少なくとも、既に矯正歯科治療を行った複数人の患者の矯正治療前と矯正治療後の顔を三次元カメラ６２又は他の三次元計測装置で撮影した画像データから得た三次元顔データが記憶されている。なお各患者の三次元顔データを含む症例データは、各患者の性別、年齢、治療部位、治療方法等の項目毎に分類されてデータベース化されている。そのため、演算処理装置１０は、これから治療方針を判断しようとする評価対象患者と、例えば同じ性別、同世代、同じ治療部位である等、症例が近似する特定の患者グループに絞ってデータベース２１から症例データを検索することができる。
【００２８】
また、本実施形態の顔形態予測システムは、任意で、患者の頭部Ｘ線規格写真（以下、「セファロ」という。）データが、演算処理装置１０及び／又はデータストレージ２０（データベース２１）に入力されてもよい。本システムが患者のセファロを利用する場合、演算処理装置１０が、例えば病院のネットワークを介して、Ｘ線検査装置（セファロシステム）６３にアクセス可能に接続されてもよい。そして、既に矯正歯科治療を行った患者の矯正前と矯正後のセファロデータが、症例データとして、予めデータストレージ２０にデータベース化されてもよい。
【００２９】
演算処理装置１０は、その演算処理により実現される演算処理手段として、特徴ベクトル抽出手段１１０と、近似症例患者選択手段１２０と、顔形態モデル化手段１３０と、顔形態類型化手段１４０と、予測顔形態モデル演算手段１５０と、顔形態再構築手段１６０と、症例データ編入手段１７０とを備える。
特徴ベクトル抽出手段１１０は、矯正前特徴ベクトル抽出手段１１１と、矯正後特徴ベクトル抽出手段１１２と、対象患者特徴ベクトル抽出手段１１３とを含む。
顔形態モデル化手段１３０は、症例患者顔形態モデル化手段１３１と、対象患者顔形態モデル化手段１３２とを含む。
【００３０】
これらの演算処理手段によりなされる、正歯科治療後の顔形態予測方法の第一実施形態を、図２のフローチャートを参照して以下詳細に説明する。
【００３１】
先ず、矯正前特徴ベクトル抽出手段１１１は、矯正歯科治療を既に行った複数（例えばｐ人）の患者の矯正前の三次元顔データ（症例形態データ）に基づいて、人間の顔形態について予め設定された複数の特徴変量を要素とする多次元の矯正前特徴ベクトル（治療前症例特徴ベクトル）Ｆpre(i=1,2,…,p)を抽出する（ステップＳ１１）。
【００３２】
「三次元顔データ」は、患者の顔の全部又は咬合部などの所定部位を、三次元カメラ６２又は三次元スキャナ等の一般的な三次元計測装置で取得した三次元の座標データを意味する。二次元及び三次元の顔データは、患者の症例データの１つとして、又は各患者の症例データに関連付けされて、データベース２１に記憶されてもよい。また、顔データは、同一患者の少なくとも２種以上の表情表出時（安静時及び笑顔表出時など）のものを含んでもよい。
【００３３】
ここで、特徴ベクトル抽出手段１１０（矯正前特徴ベクトル抽出手段１１１、矯正後特徴ベクトル抽出手段１１２、対象患者特徴ベクトル抽出手段１１３）は、人間の顔の形態の特徴を表す幾何学的パラメータである特徴パラメータを用いて、最終的に多次元の特徴ベクトルを抽出する演算手段である。「特徴パラメータ」とは、人間の顔の形態を特徴的に表す幾何学的パラメータであり、例えば専門医がその経験や知識に基づいて予め選択される。ここでは、特徴パラメータ及び特徴変量について、若干の説明を加える。
【００３４】
図３には、人間の顔外形線において選択される特徴パラメータの例が示される。図３に示されるように、人間の顔には、その形態においていくつかの変曲点を認識することができる。そのような変曲点は、目や鼻などの境界線の角や、三次元的に最も突出した位置や、最も窪んだ位置などを選択することができる。本明細書では、そのような変曲点をランドマークと称し、特徴パラメータの定義に使用される。なお、ランドマークは、変曲点でなくても、２つの変曲点を結ぶ直線の中心点など幾何学的に定義できる点であれば特に制約はない。
【００３５】
なお、顔の外形線は次のように抽出することができる。先ず、顔の正面画像から顔形態を測定するためにカスタマイズされた演算プログラムにより、三次元表面データの各ピクセルにおける面法線が計算される。また、顔表面の各座標についてｚ軸と顔の面法線とのなす角度も計算される。ｚ軸と顔の面法線とのなす角度が例えば６０度である各座標点が抽出され、それらの点を結ぶ線が顔の外形線として用いられる。顔の外形線を規定する前記角度は４５度から９０度の間の角度が好ましい。
【００３６】
特徴パラメータの一つの例はランドマーク間の距離である。図３に示される、例えば特徴パラメータｖ１は、目尻Ｅｘ間の距離（｜Ｅｘ−Ｅｘ｜）として定義される。また、ｖ３のように、ランドマーク間を結ぶ線（例えば顔の最側端Ｚｙ´と顎の突点Ｇｎ）を結ぶ線）と、ランドマーク（例えば頬の突点Ｇｏ´）との距離であってもよい。また、特徴パラメータの他の例は、ランドマークを結ぶ線の角度である。例えば特徴パラメータｖ４の角度は、顔の最側端Ｚｙ´、頬の突点Ｇｏ´及び頬の位置関係で定まる。
【００３７】
なお、距離の特徴パラメータは無次元量であってもよい。例えば口角幅（｜Ｃｈ−Ｃｈ｜）を目尻間の距離（｜Ｅｘ−Ｅｘ｜）で正規化した幅（｜Ｃｈ−Ｃｈ｜／｜Ｅｘ−Ｅｘ｜）を特徴パラメータとして採用することができる。また、複数の平均値に対する偏差や平均に対する比を特徴パラメータとして考慮してもよい。
【００３８】
また、図４〜６に示すように、人間の顔の特定部位を撮影した三次元データに基づく断面からも複数の特徴パラメータが選択される。これらの断面は、三次元の座標系を決定した後に、解剖学的計測点に基づくデータ処理により作成される。図４には、例として、目尻Ｅｘと口角点Ｃｈとを結ぶラインで被験者の顔を切断した場合のｙｚ断面が示される。例えば、目尻Ｅｘを基点とする口角Ｃｈのｚ軸方向における角度（ｖ７）、目尻Ｅｘを基点とする当該断面における頬の突点Ｐ（Ｅｘ−Ｃｈ）の角度（ｖ８）、目尻Ｅｘと口角Ｃｈの外形曲線の長さ（ｖ１２）、前記外形曲線で閉じられる面積（ｖ１３）などが特徴パラメータとして選択できる。
【００３９】
図５には、追加的な例として、鼻下点Ｓｎを通る水平面で被験者の顔を切断した場合のｘｚ断面が示される。同じく図６には、鼻の最突点Ｐｍを通る水平面で被験者の顔を切断した場合のｘｚ断面が例示される。これらの図に示されるように、様々な断面位置における顔の部位のｚ方向へ突出する量（ｖ１４、ｖ１８）、突点部の角度（ｖ１６、ｖ２０）、突出量（ｖ１７、ｖ２２、ｖ２３）、凹点部の角度（ｖ２１）などが特徴パラメータとして選択できる。顔形態を特徴付ける断面は、図示はしないがこれら以外にも、例えば、眉間点Ｇｌａ、鼻根点Ｎ、上唇点Ｌｓ、下唇点Ｌｉ、オトガイ点Ｓｍを通る断面であってもよい。また、特定部位のｚ平均値に対する差分や比率を特徴パラメータに加えてもよい。
【００４０】
特徴ベクトル抽出手段１１０は、患者の三次元顔データから、選択設定された複数の各特徴パラメータに対応する特徴変量を測定する処理を行う。特徴ベクトル抽出手段１１０は、測定した例えばｎ個の特徴変量をベクトル要素とするｎ次元の特徴ベクトルＦ＝［v1,v2,v3,…,vn］を抽出する。安静時と笑顔表出時などの異なる表情を撮影したデータから、一人の患者につき２以上の特徴ベクトルを抽出してもよい。また、これらの差分である表情表出データから測定された特徴変量をベクトル要素とした表出量ベクトルを抽出してもよい。
【００４１】
ステップＳ１１では、このような処理により、矯正前特徴ベクトル抽出手段１１１が、矯正歯科治療を既に行った例えばｐ人の患者の矯正前の三次元顔データから、例えばｎ個の特徴変量を要素とする矯正前特徴ベクトルＦpre(1)［v1,v2,v3,…,vn］,Ｆpre(2)［v1,v2,v3,…,vn］,・・・,Ｆpre(p)［v1,v2,v3,…,vn］を抽出する。
【００４２】
矯正後特徴ベクトル抽出手段１１２は、上述と同様の処理により、矯正歯科治療を既に行った患者の矯正後の三次元顔データ（症例形態データ）から、同じくｎ次元の矯正後特徴ベクトル（治療後症例特徴ベクトル）Ｆpost(1)［v1,v2,v3,…,vn］,Ｆpost(2)［v1,v2,v3,…,vn］,・・・,Ｆpost(p)［v1,v2,v3,…,vn］を抽出してもよい。
【００４３】
なお、特徴ベクトルＦpre(i)、Ｆpost(i)を、ディープラーニング手法を用いて抽出してもよい。抽出された矯正前特徴ベクトルＦpre(i=1,2,…,p)及び矯正後特徴ベクトルＦpost(i=1,2,…,p)は、患者毎の症例データとしてデータベース２１に編入される。また、矯正前特徴ベクトルＦpre(i)及び矯正後特徴ベクトルＦpost(i)が既にデータベース２１により提供されている場合には、演算処理装置１０は、これら特徴ベクトル抽出処理を行わずに、そのデータベース２１のデータを参照して以降の処理を行ってもよい。
【００４４】
対象患者特徴ベクトル抽出手段１１３は、上述と同様の処理により、矯正治療を検討している新たな患者（「評価対象患者」という。）の三次元顔データ（患者形態データ）から、同じ特徴変量を要素とするｎ次元の対象患者特徴ベクトルＦnew［v1,v2,v3,…,vn］を抽出する（ステップＳ１２）。
【００４５】
近似症例患者選択手段１２０は、矯正治療を行ったｐ人の患者についての矯正前特徴ベクトルＦpre(i)のうち、ステップＳ１２で抽出した対象患者特徴ベクトルＦnewと距離（｜Ｆpre(i)−Ｆnew｜）が近い順に、症例数ｋ人の近似症例患者を選択する（ステップＳ１３）。ここで、ベクトル間の「距離」は、ユークリッド距離又はマンハッタン距離の何れでもよい。
【００４６】
このステップＳ１３で選択される症例数ｋ人は、専門の医師等により予め定められる数である。また、ステップＳ１３では、矯正治療を検討している対象患者と、例えば性別、年代、治療部位などが共通する過去の患者に絞った矯正前特徴ベクトルＦpre(i)のうちから、距離が近い症例患者を選択することが好ましい。
【００４７】
ところで、三次元カメラ６２等で得られる三次元顔データは、各患者の顔の大きさ等により取得されるデータ数が異なるし、また撮影された患者の立ち位置などに応じて原点の位置も異なっている。本実施形態の顔形態予測システムでは、各患者の顔形態の定量的な比較や統計学的処理を行えるようにするために、三次元顔データを正規化した顔形態モデルにモデル化する顔形態モデル化手段１３０（症例患者顔形態モデル化手段１３１、対象患者顔形態モデル化手段１３２）を備えている。顔形態モデル化手段１３０は、例えば、患者の三次元顔データから予め定めた解剖学的特徴点を抽出し、その特徴点を同一点数、同一位相幾何学構造のポリゴンに配置することで、正規化した三次元顔形態モデルを構築する演算処理を行っている。そのような手法で構築される形態モデルは、一般には「相同モデル」と呼ばれ、例えば産業技術総合研究所が提供するＨＢＭ（Homologous Body Modeling）プログラムを利用することができる。
【００４８】
対象患者顔形態モデル化手段１３２は、矯正治療を検討している評価対象患者の三次元顔データ（患者形態データ）から解剖学的特徴点を抽出し、その特徴点の配置を例えば相同モデルとして正規化した対象患者顔形態モデル（患者形態モデル）Hnewを演算する（ステップＳ１４）。
【００４９】
また、症例患者顔形態モデル化手段１３１は、ステップＳ１３で選択されたｋ人の各近似症例患者の矯正前の三次元顔データから得た解剖学的特徴点の配置を、上述したモデル化処理により正規化した矯正前顔形態モデル（治療前近似症例形態モデル）Hpre(i=i1,i2,…,ik)を演算する（ステップＳ１５）。同じく、症例患者顔形態モデル化手段１３１は、ステップＳ１３で選択されたｋ人の各近似症例患者の矯正後の三次元顔データから得た解剖学的特徴点の配置を、上述したモデル化処理により正規化した矯正後顔形態モデル（治療後近似症例形態モデル）Hpost(i=i1,i2,…,ik)を演算する（ステップＳ１６）。
【００５０】
ここで、演算された全ての患者の矯正前顔形態モデルHpre(i)及び矯正後顔形態モデルHpost(i)が、症例データとしてデータベース２１に編入されてもよい。また、過去の患者の矯正前顔形態モデルHpre(i)及び矯正後顔形態モデルHpost(i)が、既にデータベース２１により提供されている場合には、演算処理装置１０は、これらのモデル化処理を行わずに、そのデータベース２１のモデルデータを参照して以降の処理を行ってもよい。
【００５１】
続いて、顔形態類型化手段１４０は、選択されたｋ人の各近似症例患者の矯正前顔形態モデルHpre(i=i1,i2,…,ik)のベクトル平均AVEpreを演算する（ステップＳ１７）。同じく、顔形態類型化手段１４０は、選択されたｋ人の各近似症例患者の矯正後顔形態モデルHpost(i=i1,i2,…,ik)のベクトル平均AVEpostを演算する（ステップＳ１８）。
【００５２】
続いて、予測顔形態モデル演算手段１５０は、前記矯正後顔形態モデルのベクトル平均AVEpostから前記矯正前顔形態モデルのベクトル平均AVEpreを差し引いた顔形態ベクトル平均差分AVEpost−AVEpreを演算する（ステップＳ１９）。そして、予測顔形態モデル演算手段１５０は、評価対象患者の対象患者顔形態モデルHnewに、選択されたｋ人の各近似症例患者の顔形態ベクトル平均差分AVEpost−AVEpreを加算する演算を行い、これにより、評価対象患者の矯正後に予測される三次元の予測顔形態モデルHprd(＝Hnew＋AVEpost−AVEpre)を得る（ステップＳ２０）。
【００５３】
ステップＳ２０で得られる予測顔形態モデルHprdは、あくまでも、矯正歯科治療後に予測される解剖学的特徴点のみを粗く表現しているに過ぎない。そこで、予測される実際の顔形態をより忠実に再現するために、顔形態再構築手段１６０は、予測顔形態モデルHprdの解剖学的特徴点を評価対象患者の三次元顔データの座標系に再配置することで、予測三次元顔データを再構築することが好ましい（ステップＳ２１）。これにより、例えば画像ディスプレイ等の出力装置４０に、治療後に予測される患者の顔の側貌などを三次元的に表示することができ（ステップＳ２２）、画像を見ながら矯正歯科治療の効果を患者に十分理解してもらうことが可能となる。
【００５４】
症例データ編入手段１７０は、評価が行われた対象患者の三次元顔データをデータベース２１に編入してもよい。また、症例データ編入手段１７０は、評価対象患者の三次元顔データから抽出した矯正前の対象患者特徴ベクトルＦnewや、三次元顔データの解剖学的特徴点をモデル化した対象患者顔形態モデルHnewをデータベース２１に編入してもよい。更に、症例データ編入手段１７０は、当該患者の矯正歯科治療後の三次元顔データ、治療後の三次元顔データから抽出した矯正後の特徴ベクトル及び／又は矯正後の顔形態モデルをデータベース２１に編入してもよい。これらのデータをデータベース２１に蓄積することで、将来の患者の治療後の顔形態予測精度を更に増すことができる。
【００５５】
（第二実施形態）
次に、本発明の第二実施形態を、図７のフローチャートを参照して説明する。なお、第二実施形態による顔形態予測方法は、第一実施形態と同様に図１に示したシステムを用いて実行することができる。
【００５６】
演算処理装置１０は、その演算処理により実現される演算処理手段として、特徴ベクトル抽出手段１１０と、症例クラス分類手段１８０と、近似症例クラス選択手段１９０と、顔形態モデル化手段１３０と、顔形態類型化手段１４０と、予測顔形態モデル演算手段１５０と、顔形態再構築手段１６０と、症例データ編入手段１７０とを備える。
特徴ベクトル抽出手段１１０は、矯正前特徴ベクトル抽出手段１１１と、矯正後特徴ベクトル抽出手段１１２と、対象患者特徴ベクトル抽出手段１１３とを含む。
顔形態モデル化手段１３０は、症例患者顔形態モデル化手段１３１と、対象患者顔形態モデル化手段１３２とを含む。
【００５７】
先ず、矯正前特徴ベクトル抽出手段１１１は、矯正歯科治療を既に行った例えばｐ人の患者の矯正前の三次元顔データ（症例形態データ）から、人間の顔形態について予め設定された複数の特徴変量を要素とするｎ次元の矯正前特徴ベクトル（治療前症例特徴ベクトル）Ｆpre(1)［v1,v2,v3,…,vn］,Ｆpre(2)［v1,v2,v3,…,vn］,・・・,Ｆpre(p)［v1,v2,v3,…,vn］を抽出する（ステップＳ３１）。
【００５８】
矯正後特徴ベクトル抽出手段１１２は、同様の処理により、矯正歯科治療を既に行った患者の矯正後の三次元顔データ（症例形態データ）から、同じくｎ次元の矯正後特徴ベクトル（治療後症例特徴ベクトル）Ｆpost(1)［v1,v2,v3,…,vn］,Ｆpost(2)［v1,v2,v3,…,vn］,・・・,Ｆpost(p)［v1,v2,v3,…,vn］を抽出してもよい。
【００５９】
なお、特徴ベクトルＦpre(i)、Ｆpost(i)を、ディープラーニング手法を用いて抽出してもよい。抽出された矯正前特徴ベクトルＦpre(i=1,2,…,p)及び矯正後特徴ベクトルＦpost(i=1,2,…,p)は、患者毎の症例データとしてデータベース２１に編入される。また、過去の患者の矯正前特徴ベクトルＦpre(i)及び矯正後特徴ベクトルＦpost(i)が既にデータベース２１により提供されている場合には、演算処理装置１０は、これら特徴ベクトル抽出処理を行わずに、そのデータベース２１のベクトルデータを参照して以降の処理を行ってもよい。
【００６０】
症例クラス分類手段１８０は、これら過去の患者の矯正前特徴ベクトルＦpre(i)の集合に対しクラスタリング処理を行い、これにより矯正前特徴ベクトルＦpre(i)を複数（例えばＮ個）のクラスタ重心Gpre(l=1,2,…,N)を演算して、各症例クラスCL(l=1,2,…,N)に分類する（ステップＳ３２）。このようなクラスタリング処理としては、Ｌｌｏｙｄ法やｋ−ｍｅａｎｓ法などの一般的なベクトル量子化手法を用いることができる（図８、９参照）。
【００６１】
例えばｋ−ｍｅａｎｓ法によれば、次のようにして、特徴ベクトルＦpre(i)のクラスタリング処理を行うことができる。先ず一次クラスタの数Ｎを任意に設定し、ｎ次元（ｎは特徴変量ｖの個数）のベクトル空間に仮のクラスタCL＊(l=1,2,…,N)を割り当てる。次に、各一次クラスタCL＊(l)に属する特徴ベクトルＦpre(i)の平均を演算して一次クラスタ重心Ｇ＊(l=1,2,…,N)を求める。そして、求めたＮ個の各重心Ｇ＊(l)と全ての特徴ベクトルＦpre(i)との距離D＊(l,i)＝｜Ｇ＊(l)−Ｆpre(i)｜を求める。ここで、ベクトル間の「距離」は、ユークリッド距離又はマンハッタン距離の何れでもよい。
【００６２】
次に、各特徴ベクトルＦpre(i)から見て、最短距離にある一次クラスタ重心Ｇ＊(l)を探し、最短距離重心Ｇ＊(l)を共通とする特徴ベクトルＦpre(i)の群を要素とする二次クラスタCL＊＊(l)を再編成する。そして、二次クラスタCL＊＊(l)においても二次クラスタ重心Ｇ＊＊(l)を求め、最短距離にある特徴ベクトルＦpre(i)の群から三次クラスタ重心Ｇ＊＊＊(l)を求める。このようなクラスタの再編成のサイクルを繰り返すことで収束させたＮ個のクラスタ（症例クラス）CL(l=1,2,…,N)に、各患者の特徴ベクトルＦpre(i)を分類することができる（図９参照）。
【００６３】
続いて、クラスタ（つまり症例クラス）の数の最適化の処理を、次のアルゴリズムにより行ってもよい。
先ず、候補となるクラスタの数Ｎを、例えばＮ＝３，４，・・・，１２などの合理的な範囲に設定し、それぞれのクラスタ数で分類した各クラスタの重心ＧＮ(l=1,2,…,N)を求める。各クラスタ数Ｎ＝３，４，・・・，１２で得られた各重心ＧＮ(l)と、各重心ＧＮ(l)のクラスタに属する特徴ベクトルＦpre(i)との距離DＮ(l,j)の最小DＮ(l)ｍｉｎを、数式（１）で求める。
【数１】
2017069231.tif 000003
各クラスタの最小距離の平均値であるクラスタ間距離DＮを数式（２）で求める。
【数２】
2017069231.tif 000004
クラスタ数の候補である、例えばＮ＝３，４，・・・，１２について、クラスタ間距離D３，D４，・・・，D１２をそれぞれ求め、変化ΔDＮが最大となるＮに１を加算したＮ＋１を、最適のクラスタ数Ｎｏｐｔとして決定することができる。
【００６４】
症例クラス分類手段１８０は、このようなラスタリング処理を行うことで、既に矯正歯科治療を行った過去の患者の症例データから複数のクラスタ重心Gpre(l)を演算し、各症例クラスCL(l)に分類することができる（ステップＳ３２）。
【００６５】
なお、本実施形態で特徴ベクトル抽出手段１１０は、矯正前セファロ特徴ベクトル抽出手段１１４を含むものでもよい。この場合、矯正前セファロ特徴ベクトル抽出手段１１４は、既に矯正歯科治療を行った過去の患者の矯正前に採取したセファロデータから、多次元の特徴変量を要素とする矯正前セファロ特徴ベクトルＣpre(i)を抽出する（ステップＳ３３）。そして、症例クラス分類手段１８０は、ステップＳ３２の処理において、過去の患者の矯正前特徴ベクトルＦpre(i)及び矯正前セファロ特徴ベクトルＣpre(i)を複合した拡張特徴ベクトルV(i)＝[Ｆpre(i),Ｃpre(i)]の集合に対しクラスタリング処理を行い、各症例クラスCL(l)に分類してもよい。
【００６６】
また、特徴ベクトル抽出手段１１０は、矯正後セファロ特徴ベクトル抽出手段１１５を更に含むものでもよい。この場合、矯正後セファロ特徴ベクトル抽出手段１１５は、既に矯正歯科治療を行った過去の患者の矯正後に採取したセファロデータから、多次元の特徴変量を要素とする矯正後セファロ特徴ベクトルＣpost(i)を抽出する（ステップＳ３４）。そして、症例クラス分類手段１８０は、ステップＳ３２の処理において、過去の患者の矯正前特徴ベクトルＦpre(i)、矯正前セファロ特徴ベクトルＣpre(i)及び矯正後セファロ特徴ベクトルＣpost(i)を複合した拡張特徴ベクトルV(i)の集合に対しクラスタリング処理を行ってもよい。その場合の拡張特徴ベクトルV(i)は、矯正前と矯正後のセファロ特徴ベクトルの差分Ｃpre(i)−Ｃpost(i)をベクトル要素に含むことが好ましい。詳細にはV(i)＝[Ｆpre(i),Ｃpre(i),Ｃpre(i)−Ｃpost(i)]であることがより好ましい。
【００６７】
過去の患者のセファロデータや、それらから抽出した矯正前セファロ特徴ベクトルＣpre(i)及び矯正後セファロ特徴ベクトルＣpost(i)はデータベース２１に編入される。矯正前セファロ特徴ベクトルＣpre(i)及び矯正後セファロ特徴ベクトルＣpost(i)が症例データとしてデータベース２１により提供されている場合には、特徴ベクトル抽出手段１１０による演算処理を行わずに、演算処理装置１０は、そのデータベース２１のデータを参照して以降の処理を行ってもよい。
【００６８】
また、ステップＳ３２のクラスタリング処理により、過去の患者の症例データから分類されたクラスタ重心Ｇpre(l)等はデータベース２１に編入される。クラスタ重心Ｇpre(l)等が症例データとして既にデータベース２１により提供されている場合には、演算処理装置１０は、上述のクラスタリング処理を行わずに、以降の評価対象患者の顔形態予測に係る処理のみを行ってもよい。
【００６９】
対象患者特徴ベクトル抽出手段１１３は、矯正治療を検討している評価対象患者の三次元顔データ（患者形態データ）から、所定の特徴変量を要素とするｎ次元の対象患者特徴ベクトルＦnew［v1,v2,v3,…,vn］を抽出する（ステップＳ３５）。
【００７０】
近似症例クラス選択手段１９０は、過去の患者の症例データをクラスタリング処理して分類した各症例クラスに属する矯正前特徴ベクトルFpre(i)の重心Gpre(l)のうち、対象患者特徴ベクトルＦnewとの距離（｜Ｇpre(l)−Ｆnew｜）が最も近いベクトル重心を有する近似症例クラスCL(near)を選択する（ステップＳ３６；図９参照）。この場合の「距離」は、ユークリッド距離又はマンハッタン距離の何れでもよい。
【００７１】
対象患者顔形態モデル化手段１３２は、評価対象患者の三次元顔データ（患者形態データ）から解剖学的特徴点を抽出し、例えば相同モデルとして正規化した対象患者顔形態モデル（患者形態モデル）Hnewを演算する（ステップＳ３７）。
【００７２】
症例患者顔形態モデル化手段１３１は、ステップＳ３６で選択された近似症例クラスCL(near)に属する各症例患者の矯正前の三次元顔データから得た解剖学的特徴点の配置を、例えば相同モデルとして正規化した矯正前顔形態モデル（治療前近似症例モデル）Hpre(i=i1,i2,…,ik)を演算する（ステップＳ３８）。同じく、症例患者顔形態モデル化手段１３１は、近似症例クラスCL(near)に属する各症例患者の矯正後の三次元顔データから得た解剖学的特徴点の配置を、例えば相同モデルとして正規化した矯正後顔形態モデル（治療後近似症例モデル）Hpost(i=i1,i2,…,ik)を演算する（ステップＳ３９）。
【００７３】
ここで、演算された全ての患者の矯正前顔形態モデルHpre(i)及び矯正後顔形態モデルHpost(i)が、症例データとしてデータベース２１に編入されてもよい。また、過去の患者の矯正前顔形態モデルHpre(i)及び矯正後顔形態モデルHpost(i)が、既にデータベース２１により提供されている場合には、演算処理装置１０は、これらのモデル化処理を行わずに、そのデータベース２１のモデルデータを参照して以降の処理を行ってもよい。
【００７４】
続いて、顔形態類型化手段１４０は、選択された近似症例クラスCL(near)に属する各症例患者の矯正前顔形態モデルHpre(i=i1,i2,…,ik)のベクトル平均AVEpreを演算する（ステップＳ４０）。同じく、顔形態類型化手段１４０は、選択された近似症例クラスCL(near)に属する各症例患者の矯正後顔形態モデルHpost(i=i1,i2,…,ik)のベクトル平均AVEpostを演算する（ステップＳ４１）。
【００７５】
続いて、予測顔形態モデル演算手段１５０は、前記矯正後顔形態モデルのベクトル平均AVEpostから前記矯正前顔形態モデルのベクトル平均AVEpreを差し引いた顔形態ベクトル平均差分AVEpost−AVEpreを演算する（ステップＳ４２）。そして、予測顔形態モデル演算手段１５０は、評価対象患者の対象患者顔形態モデルHnewに、近似症例クラスの各患者の顔形態ベクトル平均差分AVEpost−AVEpreを加算する演算を行い、これにより、評価対象患者の矯正後に予測される三次元の予測顔形態モデルHprd(＝Hnew＋AVEpost−AVEpre)を得る（ステップＳ４３）。
【００７６】
顔形態再構築手段１６０は、予測顔形態モデルHprdの解剖学的特徴点を評価対象患者の三次元顔データの座標系に再配置することで、予測三次元顔データを再構築することが好ましい（ステップＳ４２）。これにより、例えば画像ディスプレイ等の出力装置４０に、治療後に予測される患者の顔の側貌などを三次元的に表示することができ（ステップＳ４５）、矯正歯科治療の効果を患者に十分理解してもらうことが可能となる。
【００７７】
症例データ編入手段１７０は、評価が行われた対象患者の三次元顔データをデータベース２１に編入してもよい。また、症例データ編入手段１７０は、評価対象患者の三次元顔データから抽出した矯正前の対象患者特徴ベクトルＦnewや、三次元顔データの解剖学的特徴点をモデル化した対象患者顔形態モデルHnewをデータベース２１に編入してもよい。更に、症例データ編入手段１７０は、当該患者の矯正歯科治療後の三次元顔データ、治療後の三次元顔データから抽出した矯正後の特徴ベクトル及び／又は矯正後の顔形態モデルをデータベース２１に編入してもよい。これらのデータをデータベース２１に蓄積することで、将来の患者の治療後の顔形態予測精度を更に増すことができる。
【００７８】
以上説明した実施形態の顔形態予測方法、又は顔形態予測システムによれば、矯正歯科治療後の患者の三次元の顔形態を、数理演算処理により簡便かつ精度よく予測することができる。また、対象となる患者の三次元の顔形態を定量的に評価することができるので、過去の症例に照らし、当該患者への治療方針の適切な判断に貢献することができる。
【００７９】
本発明に係る顔形態予測方法及び顔形態予測システムは、矯正歯科治療以外にも、例えば顎変形症患者の外科的治療や審美的改善等にも利用できる。また、例えば顎顔面外科(口腔外科と形成外科を含む)手術単独、矯正歯科治療又は顎補綴治療と共同で治療を行うときの予測にも利用できる。更に、顔形態の加齢変化予測にもその応用が期待できる。
【００８０】
（第三実施形態）
次に、本発明の第三施形態を説明する。第三実施形態では、例えば乳癌切除術（乳癌を取り除く手術）後の乳房の三次元形態を、数理演算処理により簡便かつ精度よく予測する乳房形態予測方法及びそのシステムを提供する。図１０に、本実施形態による、乳房形態予測システムの概略構成を例示する。
【００８１】
演算処理装置１０には、大容量のデータストレージ２０、入力装置３０、出力装置４０が接続される。データストレージ２０には、過去の複数の乳癌患者から撮影した術前と術後の乳房の三次元形態データ（症例形態データ）、術前と術後の三次元乳房形態データから抽出した特徴ベクトル（症例特徴ベクトル）Ｆpre(i)，Ｆpost(i)、術前と術後の三次元乳房形態データを正規化した三次元形態モデル（症例形態モデル）Hpre(i)，Hpost(i)等を含んでデータベース２１化された症例データ群が記憶される。
【００８２】
演算処理装置１０は、データストレージ２０又はデータベース２１に記憶したデータに基づいて演算処理を実行するコンピュータ装置である。入力装置３０は、例えばキーボード、マウス、タッチパネル等の操作入力装置を含む。また、入力装置３０は、他のシステムで取得又は処理されたデータを、情報記憶媒体又はネットワークを介して演算処理装置１０に入力できる機能を有する装置であってもよい。出力装置４０は、例えば予測した乳房形態データを三次元的に可視化表示する画像ディスプレイを含む。また、出力装置４０は、演算処理装置１０が処理した特徴ベクトル等の中間データや予測乳房形態モデル等の評価データを他のシステムに提供できるようにするため、これらのデータを情報記憶媒体に記憶する記憶ドライブであってもよいし、又はネットワークを介して外部に出力できる通信出力装置であってもよい。
【００８３】
また、乳房形態予測システムは、病院の検査室等で撮影された患者の写真データや三次元形態データが、データストレージ２０若しくはデータベース２１を介して、又は直接的に、演算処理装置１０に取り込まれるように構成されている。これら患者のデータが、情報記憶媒体を介して入力装置３０から入力されてもよいし、例えば病院のネットワークを介して本システムに入力されてもよい。乳房形態予測システムは、患者の疾患部位である乳房を撮影するデジタルカメラ６１や、患者の乳房の三次元形態データを取得する三次元カメラ６２又は三次元スキャナやレーザプロファイラ等の一般的な三次元計測装置を構成要素に含むものでもよい。
【００８４】
第三実施形態による演算処理装置１０は、その演算処理により実現される演算処理手段として、特徴ベクトル抽出手段２１０と、近似症例患者選択手段２２０と、乳房形態モデル化手段２３０と、乳房形態類型化手段２４０と、予測形態モデル演算手段２５０と、乳房形態再構築手段２６０と、症例データ編入手段２７０と、症例クラス分類手段２８０と、近似症例クラス選択手段２９０とを備える。
特徴ベクトル抽出手段２１０は、術前特徴ベクトル抽出手段２１１と、術後特徴ベクトル抽出手段２１２と、対象患者特徴ベクトル抽出手段２１３とを含む。
乳房形態モデル化手段２３０は、症例患者乳房形態モデル化手段２３１と、対象患者乳房形態モデル化手段２３２とを含む。
【００８５】
上述のシステムにより実行される乳房形態予測方法を、図１１のフローチャートを参照して詳細に説明する。先ず、術前特徴ベクトル抽出手段２１１は、例えば乳癌の治療を既に行った、例えばｐ人の患者の術前の三次元乳房形態データ（治療前症例形態データ）から、予め設定された複数の特徴変量を要素とするｎ次元の術前特徴ベクトル（治療後症例特徴ベクトル）Ｆpre(1)［v1,v2,v3,…,vn］,Ｆpre(2)［v1,v2,v3,…,vn］,・・・,Ｆpre(p)［v1,v2,v3,…,vn］を抽出する（ステップＳ５１）。
【００８６】
術後特徴ベクトル抽出手段２１２は、同様の処理により、同じｐ人の患者の術後の三次元乳房形態データ（治療後症例形態データ）から、同じくｎ次元の術後特徴ベクトル（治療後症例特徴ベクトル）Ｆpost(1)［v1,v2,v3,…,vn］,Ｆpost(2)［v1,v2,v3,…,vn］,・・・,Ｆpost(p)［v1,v2,v3,…,vn］を抽出する。
【００８７】
なお、術前と術後の特徴ベクトルＦpre(i)、Ｆpost(i)を、ディープラーニング手法を用いて抽出してもよい。抽出された特徴ベクトルＦpre(i=1,2,…,p)、Ｆpost(i=1,2,…,p)は、患者毎の症例データとしてデータベース２１に編入される。
【００８８】
症例クラス分類手段２８０は、これら症例患者の術前特徴ベクトルＦpre(i)の集合に対しクラスタリング処理を行う。このとき、対象患者と同一の術式で治療を行った症例特徴ベクトルＦpre(i)を複数（例えばＮ個）のクラスタ重心Gpre(l=1,2,…,N)を演算して、各症例クラスCL(l=1,2,…,N)に分類する（ステップＳ５２）。このようなクラスタリング処理としては、上述したようにＬｌｏｙｄ法やｋ−ｍｅａｎｓ法などの一般的なベクトル量子化手法を用いることができる（図８、９参照）。なお、このクラスタリング処理において、術式の他、例えば乳房形態や切除組織量の情報を組み込むことが、より好ましい。
【００８９】
ステップＳ５２のクラスタリング処理により、過去の患者の症例データから分類されたクラスタ重心Ｇpre(l)等はデータベース２１に編入される。クラスタ重心Ｇpre(l)等が症例データとして既にデータベース２１により提供されている場合には、演算処理装置１０は、ステップＳ５２のクラスタリング処理を行わずに、以降の評価対象患者の乳房形態予測に係る処理を行ってもよい。
【００９０】
対象患者特徴ベクトル抽出手段２１３は、治療を検討している評価対象患者の三次元乳房形態データ（患者形態データ）から、所定の特徴変量を要素とするｎ次元の対象患者特徴ベクトルＦnew［v1,v2,v3,…,vn］を抽出する（ステップＳ５３）。
【００９１】
近似症例クラス選択手段２９０は、過去の患者の症例データをクラスタリング処理して分類した各症例クラスに属する術前特徴ベクトルFpre(i)の重心Gpre(l)のうち、対象患者特徴ベクトルＦnewとの距離（｜Ｇpre(l)−Ｆnew｜）が最も近いベクトル重心を有する近似症例クラスCL(near)を選択する（ステップＳ５４）。この場合の「距離」は、ユークリッド距離又はマンハッタン距離の何れでもよい。
【００９２】
対象患者乳房形態モデル化手段２３２は、評価対象患者の三次元乳房形態データから解剖学的特徴点を抽出し、例えば相同モデルとして正規化した対象患者乳房形態モデル（患者形態モデル）Hnewを演算する（ステップＳ５５）。
【００９３】
症例患者乳房形態モデル化手段２３１は、ステップＳ５４で選択された近似症例クラスCL(near)に属する各症例患者の術前の三次元乳房形態データから得た解剖学的特徴点の配置を、例えば相同モデルとして正規化した術前乳房形態モデル（治療前近似症例形態モデル）Hpre(i=i1,i2,…,ik)を演算する（ステップＳ５６）。同じく、症例患者乳房形態モデル化手段２３１は、近似症例クラスCL(near)に属する各症例患者の術後の三次元乳房形態データから得た解剖学的特徴点の配置を、例えば相同モデルとして正規化した術後乳房形態モデル（治療後近似症例形態モデル）Hpost(i=i1,i2,…,ik)を演算する（ステップＳ５７）。
【００９４】
ここで、演算された全ての患者の術前乳房形態モデルHpre(i)及び術後乳房形態モデルHpost(i)が、症例データとしてデータベース２１に編入されてもよい。また、過去の患者の術前乳房形態モデルHpre(i)及び術後乳房形態モデルHpost(i)が、既にデータベース２１により提供されている場合には、演算処理装置１０は、これらのモデル化処理を行わずに、そのデータベース２１のモデルデータを参照して以降の処理を行ってもよい。
【００９５】
続いて、乳房形態類型化手段２４０は、選択された近似症例クラスCL(near)に属する各症例患者の術前乳房形態モデルHpre(i=i1,i2,…,ik)のベクトル平均AVEpreを演算する（ステップＳ５８）。同じく、乳房形態類型化手段２４０は、選択された近似症例クラスCL(near)に属する各症例患者の術後乳房形態モデルHpost(i=i1,i2,…,ik)のベクトル平均AVEpostを演算する（ステップＳ５９）。
【００９６】
続いて、予測形態モデル演算手段２５０は、前記術後乳房形態モデルのベクトル平均AVEpostから前記術前乳房形態モデルのベクトル平均AVEpreを差し引いた乳房形態ベクトル平均差分AVEpost−AVEpreを演算する（ステップＳ６０）。そして、予測形態モデル演算手段２５０は、評価対象患者の乳房形態モデルHnewに、近似症例クラスの各患者の乳房形態ベクトル平均差分AVEpost−AVEpreを加算する演算を行い、これにより、評価対象患者の術後に予測される三次元の予測乳房形態モデルHprd(＝Hnew＋AVEpost−AVEpre)を得る（ステップＳ６１）。
【００９７】
乳房形態再構築手段２６０は、予測乳房形態モデルHprdの解剖学的特徴点を評価対象患者の三次元乳房形態データの座標系に再配置することで、予測三次元乳房データを再構築する（ステップＳ６２）。これにより、例えば画像ディスプレイ等の出力装置４０に、術後に予測される患者の乳房の形態を三次元的に表示することができる（ステップＳ６３）。これにより、治療の効果を患者に十分理解してもらうことが可能となる。
【００９８】
症例データ編入手段２７０は、評価が行われた対象患者の三次元乳房形態データをデータベース２１に編入してもよい。また、症例データ編入手段２７０は、評価対象患者の三次元乳房形態データから抽出した術前の対象患者特徴ベクトルＦnewや、三次元乳房形態データの解剖学的特徴点をモデル化した対象患者乳房形態モデルHnewをデータベース２１に編入してもよい。更に、症例データ編入手段２７０は、当該患者の治療後の三次元乳房形態データ、乳房形態特徴ベクトル及び／又は乳房形態正規化モデルをデータベース２１に編入してもよい。これらのデータをデータベース２１に蓄積することで、将来の患者の治療後の乳房形態予測精度を更に増すことができる。
【００９９】
以上説明した実施形態の乳房形態予測方法、又は乳房形態予測システムによれば、治療後の患者の三次元の乳房形態を、数理演算処理により簡便かつ精度よく予測することができる。また、対象となる患者の三次元の乳房形態を定量的に評価することができるので、過去の症例に照らし、当該患者への治療方針の適切な判断に貢献することができる。
【符号の説明】
【０１００】
１０  演算処理装置
２１  データベース
４０  出力装置
６２  三次元カメラ
１１０  特徴ベクトル抽出手段
１２０  近似症例患者選択手段
１３０  顔形態モデル化手段
１４０  顔形態類型化手段
１５０  予測顔形態モデル演算手段
１６０  顔形態再構築手段
１７０  症例データ編入手段
１８０  症例クラス分類手段
１９０  近似症例クラス選択手段
２１０  特徴ベクトル抽出手段
２２０  近似症例患者選択手段
２３０  乳房形態モデル化手段
２４０  乳房形態類型化手段
２５０  予測形態モデル演算手段
２６０  乳房形態再構築手段
２７０  症例データ編入手段
２８０  症例クラス分類手段
２９０  近似症例クラス選択手段
Ｆnew  患者特徴ベクトル
Ｆpre、Ｆpost  症例特徴ベクトル
Hnew  患者形態モデル
Hpre、Hpost  症例形態モデル
【図１】
2017069231.tif 000005
【図２】
2017069231.tif 000006
【図３】
2017069231.tif 000007
【図４】
2017069231.tif 000008
【図５】
2017069231.tif 000009
【図６】
2017069231.tif 000010
【図７】
2017069231.tif 000011
【図８】
2017069231.tif 000012
【図９】
2017069231.tif 000013
【図１０】
2017069231.tif 000014
【図１１】
2017069231.tif 000015
【手続補正書】
【提出日】平成29年11月16日(2017.11.16)
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】  本発明は、人体における治療後の形態を、数理演算処理により予測する方法及びそのシステムに関する。特に、例えば矯正歯科治療後の患者の顔形態又は術後の乳房等の特定の部位形態を高い精度で予測する方法及びそのシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】  人の顔は、自己が社会的に受け入れられているという心理的充足を得る上で強い影響力を有している。また、顔の表情は、社会生活において、感情や思考の伝達を行う上の非言語コミュニケーション手段として重要な機能を果たすものである。それ故に現代の矯正歯科治療においては、社会心理学的な立場から、顔の軟組織の形態を改善することが重要な治療目的のひとつであると認識されている。【０００３】  例えば、歯科医師が、不正咬合を有する患者の治療方針を決定する際、抜歯か非抜歯か、また外科手術が必要なのか或いはカムフラージュ治療（外科手術を伴わない治療）で済むのかなどの治療方針を的確に判断するためには、患者の三次元の顔形態を客観的に評価し、更には治療後の顔形態の予測を行うことが不可欠となっている。【０００４】  従来、矯正歯科治療後の顔変化の予測は、頭部Ｘ線規格写真（「セファログラム」又は単に「セファロ」ともいう。）に写し出された矯正前の患者の硬組織（歯骨格）と軟組織（筋肉及び皮膚）のプロファイルに基づいて行われている。例えば、モニターに表示した二次元のセファロ画像上で硬組織を移動させると、それに追従して軟組織も移動する等の画像処理表示を行うことで、治療後の側貌を可視化してシミュレーションできるソフトウエアが広く普及している。【０００５】  しかし、従来のセファロを用いた予測アルゴリズムは、歯や顎骨などの硬組織と皮膚などの軟組織の移動量が単純な比例関係に立つという前提で構成されており、その比例定数も専門医師等の主観又は経験に基づき指定される。そのため、顔変化の予測結果には医療従事者間のバラツキがあり、定量的・客観的な意味において予測精度が保証された技術ではなかった。【０００６】  例えば特許文献１には、顎変形患者の外科的矯正治療における患者の術前の正面位頭部Ｘ線規格写真及び通常顔写真から、術後の正面観における顔の見え方を予測する方法が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２０１４−１７１７０２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】  本発明は、人体における治療前と治療後の三次元の形態を定量的に評価し、過去の症例に照らして当該患者の治療方針の適切な判断に貢献できる等の技術を提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００９】  上述の課題を解決するため、本発明は、人体における治療後の形態を数理演算処理により予測する方法であって、治療を行った複数の症例患者から取得した治療前の三次元症例形態データから、予め選択された複数の特徴変量を要素とする多次元の症例特徴ベクトルを抽出するステップと、評価対象患者から取得した三次元患者形態データから、前記特徴変量を要素とする多次元の患者特徴ベクトルを抽出するステップと、前記評価対象患者の三次元患者形態データに基づき正規化した患者形態モデルを演算するステップと、前記症例特徴ベクトルのうちから、前記患者特徴ベクトルに近似する複数人の症例患者の近似症例特徴ベクトルを選択するステップと、選択した前記複数人の症例患者の近似症例特徴ベクトルに対応する三次元症例形態データに基づき正規化した治療前と治療後の複数の近似症例形態モデルを演算するステップと、前記複数の近似症例形態モデルのベクトル平均を演算するステップと、前記治療前と治療後の近似症例形態モデルのベクトル平均差分を演算するステップと、前記評価対象患者の患者形態モデルに前記ベクトル平均差分を加味して、当該評価対象患者の治療後に予測される形態モデルを演算するステップとを含み、前記特徴変量が、三次元形態データから得られるランドマーク間の距離の比、前記距離の平均に対する比、前記三次元形態の断面から得られる外形曲線の長さ、前記外形曲線の角度、前記外形曲線で閉じられる面積のうちから選択される１つ以上を含む、治療後の形態予測方法である。【００１０】  また、本発明は、矯正治療後の顔形態予測方法であって、矯正治療を行った複数の患者の矯正前の三次元顔データに基づいて、人間の顔形態について予め設定された複数の特徴変量を要素とする多次元の矯正前特徴ベクトルＦｐｒｅ（ｉ）を抽出するステップと、矯正治療を検討している新たな患者（評価対象患者）の三次元顔データに基づいて、前記特徴変量を要素とする多次元の対象患者特徴ベクトルＦｎｅｗを抽出するステップと、矯正治療を行った前記複数の患者についての矯正前特徴ベクトルＦｐｒｅ（ｉ）のうち、前記対象患者特徴ベクトルＦｎｅｗとの間で距離が近い順に、所定症例数ｋ人の症例患者を選択するステップと、前記選択された各症例患者の矯正前の三次元顔データから得た特徴点の配置を正規化した前記各症例患者の顔形態モデルである矯正前顔形態モデルＨｐｒｅ（ｉ＝ｉ１，ｉ２，…，ｉｋ）を演算するステップと、前記選択された各症例患者の矯正後の三次元顔データから得た特徴点の配置を正規化した前記各症例患者の矯正後顔形態モデルＨｐｏｓｔ（ｉ＝ｉ１，ｉ２，…，ｉｋ）を演算するステップと、前記選択された各症例患者の矯正前顔形態モデルＨｐｒｅ（ｉ＝ｉ１，ｉ２，…，ｉｋ）のベクトル平均ＡＶＥｐｒｅを演算するステップと、前記選択された各症例患者の矯正後顔形態モデルＨｐｏｓｔ（ｉ＝ｉ１，ｉ２，…，ｉｋ）のベクトル平均ＡＶＥｐｏｓｔを演算するステップと、前記矯正後顔形態モデルのベクトル平均ＡＶＥｐｏｓｔから前記矯正前顔形態モデルのベクトル平均ＡＶＥｐｒｅを差し引いた顔形態ベクトル平均差分ＡＶＥｐｏｓｔ−ＡＶＥｐｒｅを演算するステップと、前記評価対象患者の三次元��データから得た特徴点の配置を正規化した当該患者の顔形態モデルである対象患者顔形態モデルＨｎｅｗを演算するステップと、前記評価対象患者の顔形態モデルＨｎｅｗに、前記選択された各症例患者の前記顔形態ベクトル平均差分ＡＶＥｐｏｓｔ−ＡＶＥｐｒｅを加味することで、当該評価対象患者の矯正後に予測される三次元の予測顔形態モデルＨｐｒｄを演算するステップとを含み、前記特徴変量が、三次元形態データから得られるランドマーク間の距離の比、前記距離の平均に対する比、前記三次元形態の断面から得られる外形曲線の長さ、前記外形曲線の角度、前記外形曲線で閉じられる面積のうちから選択される１つ以上を含む。【００１１】  また、本発明の他の態様の矯正治療後の顔形態予測方法は、矯正治療を行った複数の患者の矯正前の三次元顔データに基づいて、人間の顔形態について予め選択された複数の特徴変量を要素とする多次元の矯正前特徴ベクトルＦｐｒｅ（ｉ）を抽出するステップと、前記複数の患者の症例データを分類するため、前記複数の患者の矯正前特徴ベクトルＦｐｒｅ（ｉ）の集合に対しクラスタリング処理を行うことで、複数に分類される症例クラス及び前記各症例クラスのクラスタ重心Ｇｐｒｅ（ｌ）を演算するステップと、矯正治療を検討している新たな患者（評価対象患者）の三次元顔データに基づいて、前記特徴変量を要素とする多次元の対象患者特徴ベクトルＦｎｅｗを抽出するステップと、クラスタリングされた複数の前記クラスタ重心Ｇｐｒｅ（ｌ）のうち、前記対象患者特徴ベクトルＦｎｅｗとの距離が最も近いクラスタ重心を有する近似症例クラスを選択するステップと、前記選択された近似症例クラスに属する各症例患者の矯正前の三次元顔データから得た特徴点の配置を正規化した前記各症例患者の顔形態モデルである矯正前顔形態モデルＨｐｒｅ（ｉ＝ｉ１，ｉ２，…，ｉｋ）を演算するステップと、前記選択された近似症例クラスに属する各症例患者の矯正後の三次元顔データから得た特徴点の配置を正規化した前記各症例患者の矯正後顔形態モデルＨｐｏｓｔ（ｉ＝ｉ１，ｉ２，…，ｉｋ）を演算するステップと、前記選択された近似症例クラスに属する各症例患者の矯正前顔形態モデルＨｐｒｅ（ｉ＝ｉ１，ｉ２，…，ｉｋ）のベクトル平均ＡＶＥｐｒｅを演算するステップと、前記選択された近似症例クラスに属する各症例患者の矯正後顔形態モデルＨｐｏｓｔ（ｉ＝ｉ１，ｉ２，…，ｉｋ）のベクトル平均ＡＶＥｐｏｓｔを演算するステップと、前記矯正後顔形態モデルのベクトル平均ＡＶＥｐｏｓｔから前記矯正前顔形態モデルのベクトル平均ＡＶＥｐｒｅを差し引いた顔形態ベクトル平均差分ＡＶＥｐｏｓｔ−ＡＶＥｐｒｅを演算するステップと、前記評価対象患者の三次元顔データから得た特徴点の配置を正規化した当該患者の顔形態モデルである対象患者顔形態モデルＨｎｅｗを演算するステップと、前記評価対象患者の顔形態モデルＨｎｅｗに、前記選択された近似症例クラスに属する各症例患者の前記顔形態ベクトル平均差分ＡＶＥｐｏｓｔ−ＡＶＥｐｒｅを加味することで、当該評価対象患者の矯正後に予測される三次元の予測顔形態モデルＨｐｒｄを演算するステップとを含み、前記特徴変量が、三次元形態データから得られるランドマーク間の距離の比、前記距離の平均に対する比、前記三次元形態の断面から得られる外形曲線の長さ、前記外形曲線の角度、前記外形曲線で閉じられる面積のうちから選択される１つ以上を含む。【００１２】  この顔形態予測方法は、矯正治療を行った前記複数の患者の矯正前の頭部Ｘ線規格写真に基づいて、人間の骨格形態について予め設定された複数の特徴変量を要素とする多次元の矯正前セファロ特徴ベクトルＣｐｒｅ（ｉ）を抽出するステップを更に含み、前記複数の患者の症例データを分類するためのステップでは、前記複数の患者の矯正前特徴ベクトルＦｐｒｅ（ｉ）及び前記矯正前セファロ特徴ベクトルＣｐｒｅ（ｉ）を複合した拡張特徴ベクトルＶ（ｉ）の集合に対しクラスタリング処理を行うものでもよい。【００１３】  また、この顔形態予測方法は、矯正治療を行った前記複数の患者の矯正前の頭部Ｘ線規格写真に基づいて、人間の骨格形態について予め設定された複数の特徴変量を要素とする多次元の矯正前セファロ特徴ベクトルＣｐｒｅ（ｉ）を抽出するステップと、前記複数の患者の矯正後の頭部Ｘ線規格写真に基づいて、多次元の矯正後セファロ特徴ベクトルＣｐｏｓｔ（ｉ）を抽出するステップとを更に含み、前記複数の患者の症例データを分類するステップでは、前記複数の患者の矯正前特徴ベクトルＦｐｒｅ（ｉ）、前記矯正前セファロ特徴ベクトルＣｐｒｅ（ｉ）及び前記矯正後セファロ特徴ベクトルＣｐｏｓｔ（ｉ）を複合した拡張特徴ベクトルＶ（ｉ）の集合に対しクラスタリング処理を行うものでもよい。更に、前記拡張特徴ベクトルＶ（ｉ）が、矯正前と矯正後のセファロ特徴ベクトルの差分Ｃｐｒｅ（ｉ）−Ｃｐｏｓｔ（ｉ）をベクトル要素に含む、Ｖ（ｉ）＝［Ｆｐｒｅ（ｉ），Ｃｐｒｅ（ｉ），Ｃｐｒｅ（ｉ）−Ｃｐｏｓｔ（ｉ）］であることが好ましい。【００１４】  また、この顔形態予測方法は、前記評価対象患者の三次元顔データから得た特徴ベクトル及び／又は顔形態モデルをデータベースに編入するステップを更に含むことが好ましい。【００１５】  また、本発明は、データベースと、前記データベースに記憶したデータに基づいて演算処理を実行する演算処理装置とを備える、矯正治療後の顔形態予測システムであって、前記データベースが、少なくとも、矯正治療を行った複数の患者の矯正前の三次元顔データに基づいて、人間の顔形態について予め設定された複数の特徴変量を要素として抽出された多次元の矯正前特徴ベクトルＦｐｒｅ（ｉ）と、前記複数の患者の矯正前の三次元顔データから得た特徴点の配置を正規化した矯正前顔形態モデルＨｐｒｅ（ｉ）と、前記複数の患者の矯正後の三次元顔データから得た特徴点の配置を正規化した矯正後顔形態モデルＨｐｏｓｔ（ｉ）とを予め記憶し、前記演算処理装置が、矯正治療を検討している新たな患者（評価対象患者）の三次元顔データに基づいて、前記特徴変量を要素とする多次元の対象患者特徴ベクトルＦｎｅｗを抽出する特徴ベクトル抽出手段と、前記矯正前特徴ベクトルＦｐｒｅ（ｉ）のうち、前記対象患者特徴ベクトルＦｎｅｗとの距離が近い順に、所定症例数ｋ人の症例患者を選択する近似症例患者選択手段と、前記選択された各症例患者の矯正前顔形態モデルＨｐｒｅ（ｉ���ｉ１，ｉ２，…，ｉｋ）のベクトル平均ＡＶＥｐｒｅを演算し、前記選択された各症例患者の矯正後顔形態モデルＨｐｏｓｔ（ｉ＝ｉ１，ｉ２，…，ｉｋ）のベクトル平均ＡＶＥｐｏｓｔを演算する顔形態類型化手段と、前記評価対象患者の三次元顔データから得た特徴点の配置を正規化した当該患者の顔形態モデルである対象患者顔形態モデルＨｎｅｗを演算する顔形態モデル化手段と、前記矯正後顔形態モデルのベクトル平均ＡＶＥｐｏｓｔから前記矯正前顔形態モデルのベクトル平均ＡＶＥｐｒｅを差し引いた顔形態ベクトル平均差分ＡＶＥｐｏｓｔ−ＡＶＥｐｒｅを演算し、前記評価対象患者の顔形態モデルＨｎｅｗに、前記選択された各症例患者の前記顔形態ベクトル平均差分ＡＶＥｐｏｓｔ−ＡＶＥｐｒｅを加味することで、当該評価対象患者の矯正後に予測される三次元の予測顔形態モデルＨｐｒｄを演算する予測顔形態モデル演算手段とを備え、前記特徴変量が、三次元形態データから得られるランドマーク間の距離の比、前記距離の平均に対する比、前記三次元形態の断面から得られる外形曲線の長さ、前記外形曲線の角度、前記外形曲線で閉じられる面積のうちから選択される１つ以上を含む。【００１６】  また、本発明の他の態様の矯正治療後の顔形態予測システムは、データベースと、前記データベースに記憶したデータに基づいて演算処理を実行する演算処理装置とを備え、前記データベースが、少なくとも、矯正治療を行った複数の患者の矯正前の三次元顔データに基づいて、人間の顔形態について予め設定された複数の特徴変量を要素として抽出された多次元の矯正前特徴ベクトルＦｐｒｅ（ｉ）と、前記複数の患者の矯正前の三次元顔データから得た特徴点の配置を正規化した矯正前顔形態モデルＨｐｒｅ（ｉ）と、前記複数の患者の矯正後の三次元顔データから得た特徴点の配置を正規化した矯正後顔形態モデルＨｐｏｓｔ（ｉ）とを予め記憶し、前記演算処理装置が、前記複数の患者の矯正前特徴ベクトルＦｐｒｅ（ｉ）の集合に対しクラスタリング処理を行うことで、複数に分類される症例クラス及び前記各症例クラスのクラスタ重心Ｇｐｒｅ（ｌ）を演算する症例クラス分類手段と、矯正治療を検討している新たな患者（評価対象患者）の三次元顔データに基づいて、前記特徴変量を要素とする多次元の対象患者特徴ベクトルＦｎｅｗを抽出する特徴ベクトル抽出手段と、クラスタリングされた複数の前記クラスタ重心Ｇｐｒｅ（ｌ）のうち、前記対象患者特徴ベクトルＦｎｅｗとの距離が最も近いクラスタ重心を有する近似症例クラスを選択する近似症例クラス選択手段と、前記選択された近似症例クラスに属する各症例患者の矯正前顔形態モデルＨｐｒｅ（ｉ＝ｉ１，ｉ２，…，ｉｋ）のベクトル平均ＡＶＥｐｒｅを演算し、前記選択された近似症例クラスに属する各症例患者の矯正後顔形態モデルＨｐｏｓｔ（ｉ＝ｉ１，ｉ２，…，ｉｋ）のベクトル平均ＡＶＥｐｏｓｔを演算する顔形態類型化手段と、前記評価対象患者の三次元顔データから得た特徴点の配置を正規化した当該患者の顔形態モデルである対象患者顔形態モデルＨｎｅｗを演算する顔形態モデル化手段と、前記矯正後顔形態モデルのベクトル平均ＡＶＥｐｏｓｔから前記矯正前顔形態モデルのベクトル平均ＡＶＥ��ｒｅを差し引いた顔形態ベクトル平均差分ＡＶＥｐｏｓｔ−ＡＶＥｐｒｅを演算し、前記評価対象患者の顔形態モデルＨｎｅｗに、前記選択された近似症例クラスに属する各症例患者の前記顔形態ベクトル平均差分ＡＶＥｐｏｓｔ−ＡＶＥｐｒｅを加味することで、当該評価対象患者の矯正後に予測される三次元の予測顔形態モデルＨｐｒｄを演算する予測顔形態モデル演算手段とを備え、前記特徴変量が、三次元形態データから得られるランドマーク間の距離の比、前記距離の平均に対する比、前記三次元形態の断面から得られる外形曲線の長さ、前記外形曲線の角度、前記外形曲線で閉じられる面積のうちから選択される１つ以上を含む。【００１７】  この構成の顔形態予測システムは、前記データベースが、更に、矯正治療を行った前記複数の患者の矯正前の頭部Ｘ線規格写真に基づいて、人間の骨格形態について予め設定された複数の特徴変量を要素として抽出された多次元の矯正前セファロ特徴ベクトルＣｐｒｅ（ｉ）を予め記憶し、前記症例クラス分類手段が、前記複数の患者の矯正前特徴ベクトルＦｐｒｅ（ｉ）及び前記矯正前セファロ特徴ベクトルＣｐｒｅ（ｉ）を複合した拡張特徴ベクトルＶ（ｉ）の集合に対しクラスタリング処理を行うものでもよい。【００１８】  また、顔形態予測システムは、前記データベースが、更に、矯正治療を行った前記複数の患者の矯正後の頭部Ｘ線規格写真に基づいて抽出された多次元の矯正後セファロ特徴ベクトルＣｐｏｓｔ（ｉ）を予め記憶し、前記症例クラス分類手段が、前記複数の患者の矯正前特徴ベクトルＦｐｒｅ（ｉ）、前記矯正前セファロ特徴ベクトルＣｐｒｅ（ｉ）及び前記矯正後セファロ特徴ベクトルＣｐｏｓｔ（ｉ）を複合した拡張特徴ベクトルＶ（ｉ）の集合に対しクラスタリング処理を行うものでもよい。更に、前記拡張特徴ベクトルＶ（ｉ）が、矯正前と矯正後のセファロ特徴ベクトルの差分Ｃｐｒｅ（ｉ）−Ｃｐｏｓｔ（ｉ）をベクトル要素に含む、Ｖ（ｉ）＝［Ｆｐｒｅ（ｉ），Ｃｐｒｅ（ｉ），Ｃｐｒｅ（ｉ）−Ｃｐｏｓｔ（ｉ）］であることが好ましい。【００１９】  また、顔形態予測システムは、前記評価対象患者の三次元顔データから得た特徴ベクトル及び／又は顔形態モデルを前記データベースに編入する症例データ編入手段を更に備えることが好ましい。【００２０】  また、本発明は、治療後の乳房形態予測方法であって、手術治療を行った複数の患者の術前の三次元乳房形態データに基づいて、予め選択された複数の特徴変量を要素とする多次元の術前特徴ベクトルＦｐｒｅ（ｉ）を抽出するステップと、前記複数の患者の術前特徴ベクトルＦｐｒｅ（ｉ）の集合に対しクラスタリング処理を行うことで、複数に分類される症例クラス及び前記各症例クラスのクラスタ重心Ｇｐｒｅ（ｌ）を演算するステップと、治療を検討している患者の三次元乳房形態データに基づいて、前記特徴変量を要素とする多次元の対象患者特徴ベクトルＦｎｅｗを抽出するステップと、クラスタリングされた複数の前記クラスタ重心Ｇｐｒｅ（ｌ）のうち、前記対象患者特徴ベクトルＦｎｅｗとの距離が最も近いクラスタ重心を有する近似症例クラスを選択するステップと、前記選択された近似症例クラスに属する各症例患者の術前の三次元乳房形態データから得た特徴点の配置を正規化した前記各症例患者の乳房形態モデルである術前乳房形態モデルＨｐｒｅ（ｉ＝ｉ１，ｉ２，…，ｉｋ）を演算するステップと、前記選択された近似症例クラスに属する各症例患者の術後の三次元乳房形態データから得た特徴点の配置を正規化した前記各症例患者の術後乳房形態モデルＨｐｏｓｔ（ｉ＝ｉ１，ｉ２，…，ｉｋ）を演算するステップと、前記選択された近似症例クラスに属する各症例患者の術前乳房形態モデルＨｐｒｅ（ｉ＝ｉ１，ｉ２，…，ｉｋ）のベクトル平均ＡＶＥｐｒｅを演算するステップと、前記選択された近似症例クラスに属する各症例患者の術後乳房形態モデルＨｐｏｓｔ（ｉ＝ｉ１，ｉ２，…，ｉｋ）のベクトル平均ＡＶＥｐｏｓｔを演算するステップと、前記術後乳房形態モデルのベクトル平均ＡＶＥｐｏｓｔから前記術前乳房形態モデルのベクトル平均ＡＶＥｐｒｅを差し引いた乳房形態ベクトル平均差分ＡＶＥｐｏｓｔ−ＡＶＥｐｒｅを演算するステップと、前記評価対象患者の三次元乳房形態データから得た特徴点の配置を正規化した当該患者の乳房形態モデルである対象患者乳房形態モデルＨｎｅｗを演算するステップと、前記評価対象患者の乳房形態モデルＨｎｅｗに、前記選択された近似症例クラスに属する各症例患者の前記乳房形態ベクトル平均差分ＡＶＥｐｏｓｔ−ＡＶＥｐｒｅを加味することで、当該評価対象患者の術後に予測される三次元の予測乳房形態モデルＨｐｒｄを演算するステップとを含み、前記特徴変量が、三次元形態データから得られるランドマーク間の距離の比、前記距離の平均に対する比、前記三次元形態の断面から得られる外形曲線の長さ、前記外形曲線の角度、前記外形曲線で閉じられる面積のうちから選択される１つ以上を含む、治療後の乳房形態予測方法である。
【発明の効果】
【００２１】  本発明によれば、患者の顔、乳房その他の特定の人体部位の治療前と治療後の三次元の形態を、過去の症例に照らし、数理演算処理により簡便かつ精度よく予測することができる。したがって、当該患者への治療方針の適切な判断に貢献することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２２】
【図１】顔形態予測システムの概略構成を例示するブロック図である。
【図２】第一実施形態による顔形態予測方法を例示するフローチャートである。
【図３】人間の顔外形線において選択される特徴パラメータの選択例を示す図である。
【図４】特徴パラメータの選択例を更に示す縦断面図である。
【図５】特徴パラメータの選択例を更に示す横断面図である。
【図６】特徴パラメータの選択例を更に示す横断面図である。
【図７】第二実施形態による顔形態予測方法を例示するフローチャートである。
【図８】多次元の特徴ベクトル空間がクラスタリングされた状態を示す概念図である。
【図９】顔形態の特徴ベクトルのクラスタリング処理及び近似症例クラスの選択を説明するための図である。
【図１０】第三実施形態である乳房形態予測システムの概略構成を例示するブロック図である。
【図１１】第三実施形態による乳房形態予測方法を例示するフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００２３】（第一実施形態）
本発明の第一実施形態を説明する。図１に、矯正歯科治療後の顔形態予測システムの概略構成を例示する。本発明に係る顔形態予測方法は、例えば図１に示される顔形態予測システムにおいて、主に演算処理装置１０の数理演算処理により実行される。ただし、以下説明する全ての処理が、必ずしも１つの演算処理装置１０で実行されなくてもよい。つまり、本発明の課題を解決することができるのであれば、例えば、他のシステムで得られた症例データや、既に演算処理がなされデータベース化された中間データ（具体的には特徴ベクトル、顔形態モデル等）を、本システムの演算処理装置１０が利用するものでもよい。また、高次のベクトル演算処理や三次元のモデル化処理など大量のデータを扱う一部の処理を、例えばネットワーク上の高速ホストコンピュータで行ってもよい。
【００２４】  演算処理装置１０には、大容量のデータストレージ２０、入力装置３０、出力装置４０が接続される。データストレージ２０は、演算処理装置１０に直接的に接続されるハードディスクや光ディスクの他、ネットワークを介して演算処理装置１０からアクセス可能な例えば病院内のデータサーバであってもよい。また、データストレージ２０は、広域ネットワーク上の例えばクラウドデータセンタに設けられるものでもよい。データストレージ２０には、後述するように、患者のＸ線写真データや三次元顔データ、中間データである顔形態の特徴ベクトルや顔形態モデル、そして評価データである予測顔形態モデル等を含んでデータベース２１化された症例データが記憶される。なお、データストレージ２０やデータベース２１等へのアクセスは、データの共有が許された特定者（例えば担当医師）のみに限定されることが好ましい。
【００２５】  演算処理装置１０は、データストレージ２０又はデータベース２１に記憶したデータに基づいて演算処理を実行するコンピュータ装置である。入力装置３０は、例えばキーボード、マウス、タッチパネル等の操作入力装置を含む。また、入力装置３０は、他のシステムで取得又は処理されたデータを、情報記憶媒体又はネットワークを介して演算処理装置１０に入力できる機能を有する装置であってもよい。出力装置４０は、例えば予測した顔形態データを三次元的に可視化表示する画像ディスプレイを含む。また、出力装置４０は、演算処理装置１０が処理した特徴ベクトル等の中間データや予測顔形態モデル等の評価データを他のシステムに提供できるようにするため、これらのデータを情報記憶媒体に記憶する記憶ドライブであってもよいし、又はネットワークを介して外部に出力できる通信出力装置であってもよい。
【００２６】  また、顔形態予測システムは、病院の検査室等で撮影された患者の顔写真データや三次元顔データが、データストレージ２０若しくはデータベース２１を介して、又は直接的に、演算処理装置１０に取り込まれるように構成されている。これら患者の顔データが、情報記憶媒体を介して入力装置３０から入力されてもよいし、例えば病院のネットワークを介して本システムに入力されてもよい。顔形態予測システムは、患者の顔を撮影するデジタルカメラ６１や、患者の三次元顔データを取得する三次元カメラ６２又は三次元スキャナやレーザプロファイラ等の一般的な三次元計測装置を構成要素に含むものでもよい。
【００２７】  データストレージ２０のデータベース２１には、少なくとも、既に矯正歯科治療を行った複数人の患者の矯正治療前と矯正治療後の顔を三次元カメラ６２又は他の三次元計測装置で撮影した画像データから得た三次元顔データが記憶されている。なお各患者の三次元顔データを含む症例データは、各患者の性別、年齢、治療部位、治療方法等の項目毎に分類されてデータベース化されている。そのため、演算処理装置１０は、これから治療方針を判断しようとする評価対象患者と、例えば同じ性別、同世代、同じ治療部位である等、症例が近似する特定の患者グループに絞ってデータベース２１から症例データを検索することができる。
【００２８】  また、本実施形態の顔形態予測システムは、任意で、患者の頭部Ｘ線規格写真（以下、「セファロ」という。）データが、演算処理装置１０及び／又はデータストレージ２０（データベース２１）に入力されてもよい。本システムが患者のセファロを利用する場合、演算処理装置１０が、例えば病院のネットワークを介して、Ｘ線検査装置（セファロシステム）６３にアクセス可能に接続されてもよい。そして、既に矯正歯科治療を行った患者の矯正前と矯正後のセファロデータが、症例データとして、予めデータストレージ２０にデータベース化されてもよい。
【００２９】  演算処理装置１０は、その演算処理により実現される演算処理手段として、特徴ベクトル抽出手段１１０と、近似症例患者選択手段１２０と、顔形態モデル化手段１３０と、顔形態類型化手段１４０と、予測顔形態モデル演算手段１５０と、顔形態再構築手段１６０と、症例データ編入手段１７０とを備える。
特徴ベクトル抽出手段１１０は、矯正前特徴ベクトル抽出手段１１１と、矯正後特徴ベクトル抽出手段１１２と、対象患者特徴ベクトル抽出手段１１３とを含む。
顔形態モデル化手段１３０は、症例患者顔形態モデル化手段１３１と、対象患者顔形態モデル化手段１３２とを含む。
【００３０】  これらの演算処理手段によりなされる、正歯科治療後の顔形態予測方法の第一実施形態を、図２のフローチャートを参照して以下詳細に説明する。
【００３１】  先ず、矯正前特徴ベクトル抽出手段１１１は、矯正歯科治療を既に行った複数（例えばｐ人）の患者の矯正前の三次元顔データ（症例形態データ）に基づいて、人間の顔形態について予め設定された複数の特徴変量を要素とする多次元の矯正前特徴ベクトル（治療前症例特徴ベクトル）Ｆｐｒｅ（ｉ＝１，２，…，ｐ）を抽出する（ステップＳ１１）。
【００３２】  「三次元顔データ」は、患者の顔の全部又は咬合部などの所定部位を、三次元カメラ６２又は三次元スキャナ等の一般的な三次元計測装置で取得した三次元の座標データを意味する。二次元及び三次元の顔データは、患者の症例データの１つとして、又は各患者の症例データに関連付けされて、データベース２１に記憶されてもよい。また、顔データは、同一患者の少なくとも２種以上の表情表出時（安静時及び笑顔表出時など）のものを含んでもよい。
【００３３】  ここで、特徴ベクトル抽出手段１１０（矯正前特徴ベクトル抽出手段１１１、矯正後特徴ベクトル抽出手段１１２、対象患者特徴ベクトル抽出手段１１３）は、人間の顔の形態の特徴を表す幾何学的パラメータである特徴パラメータを用いて、最終的に多次元の特徴ベクトルを抽出する演算手段である。「特徴パラメータ」とは、人間の顔の形態を特徴的に表す幾何学的パラメータであり、例えば専門医がその経験や知識に基づいて予め選択される。ここでは、特徴パラメータ及び特徴変量について、若干の説明を加える。
【００３４】  図３には、人間の顔外形線において選択される特徴パラメータの例が示される。図３に示されるように、人間の顔には、その形態においていくつかの変曲点を認識することができる。そのような変曲点は、目や鼻などの境界線の角や、三次元的に最も突出した位置や、最も窪んだ位置などを選択することができる。本明細書では、そのような変曲点をランドマークと称し、特徴パラメータの定義に使用される。なお、ランドマークは、変曲点でなくても、２つの変曲点を結ぶ直線の中心点など幾何学的に定義できる点であれば特に制約はない。
【００３５】  なお、顔の外形線は次のように抽出することができる。先ず、顔の正面画像から顔形態を測定するためにカスタマイズされた演算プログラムにより、三次元表面データの各ピクセルにおける面法線が計算される。また、顔表面の各座標についてｚ軸と顔の面法線とのなす角度も計算される。ｚ軸と顔の面法線とのなす角度が例えば６０度である各座標点が抽出され、それらの点を結ぶ線が顔の外形線として用いられる。顔の外形線を規定する前記角度は４５度から９０度の間の角度が好ましい。
【００３６】  特徴パラメータの一つの例はランドマーク間の距離である。図３に示される、例えば特徴パラメータｖ１は、目尻Ｅｘ間の距離（｜Ｅｘ−Ｅｘ｜）として定義される。また、ｖ３のように、ランドマーク間を結ぶ線（例えば顔の最側端Ｚｙ´と顎の突点Ｇｎ）を結ぶ線）と、ランドマーク（例えば頬の突点Ｇｏ´）との距離であってもよい。また、特徴パラメータの他の例は、ランドマークを結ぶ線の角度である。例えば特徴パラメータｖ４の角度は、顔の最側端Ｚｙ´、頬の突点Ｇｏ´及び頬の位置関係で定まる。
【００３７】  なお、距離の特徴パラメータは無次元量であってもよい。例えば口角幅（｜Ｃｈ−Ｃｈ｜）を目尻間の距離（｜Ｅｘ−Ｅｘ｜）で正規化した幅（｜Ｃｈ−Ｃｈ｜／｜Ｅｘ−Ｅｘ｜）を特徴パラメータとして採用することができる。また、複数の平均値に対する偏差や平均に対する比を特徴パラメータとして考慮してもよい。
【００３８】  また、図４〜６に示すように、人間の顔の特定部位を撮影した三次元データに基づく断面からも複数の特徴パラメータが選択される。これらの断面は、三次元の座標系を決定した後に、解剖学的計測点に基づくデータ処理により作成される。図４には、例として、目尻Ｅｘと口角点Ｃｈとを結ぶラインで被験者の顔を切断した場合のｙｚ断面が示される。例えば、目尻Ｅｘを基点とする口角Ｃｈのｚ軸方向における角度（ｖ７）、目尻Ｅｘを基点とする当該断面における頬の突点Ｐ（Ｅｘ−Ｃｈ）の角度（ｖ８）、目尻Ｅｘと口角Ｃｈの外形曲線の長さ（ｖ１２）、前記外形曲線で閉じられる面積（ｖ１３）などが特徴パラメータとして選択できる。
【００３９】  図５には、追加的な例として、鼻下点Ｓｎを通る水平面で被験者の顔を切断した場合のｘｚ断面が示される。同じく図６には、鼻の最突点Ｐｍを通る水平面で被験者の顔を切断した場合のｘｚ断面が例示される。これらの図に示されるように、様々な断面位置における顔の部位のｚ方向へ突出する量（ｖ１４、ｖ１８）、突点部の角度（ｖ１６、ｖ２０）、突出量（ｖ１７、ｖ２２、ｖ２３）、凹点部の角度（ｖ２１）などが特徴パラメータとして選択できる。顔形態を特徴付ける断面は、図示はしないがこれら以外にも、例えば、眉間点Ｇｌａ、鼻根点Ｎ、上唇点Ｌｓ、下唇点Ｌｉ、オトガイ点Ｓｍを通る断面であってもよい。また、特定部位のｚ平均値に対する差分や比率を特徴パラメータに加えてもよい。
【００４０】  特徴ベクトル抽出手段１１０は、患者の三次元顔データから、選択設定された複数の各特徴パラメータに対応する特徴変量を測定する処理を行う。特徴ベクトル抽出手段１１０は、測定した例えばｎ個の特徴変量をベクトル要素とするｎ次元の特徴ベクトルＦ＝［ｖ１，ｖ２，ｖ３，…，ｖｎ］を抽出する。安静時と笑顔表出時などの異なる表情を撮影したデータから、一人の患者につき２以上の特徴ベクトルを抽出してもよい。また、これらの差分である表情表出データから測定された特徴変量をベクトル要素とした表出量ベクトルを抽出してもよい。
【００４１】  ステップＳ１１では、このような処理により、矯正前特徴ベクトル抽出手段１１１が、矯正歯科治療を既に行った例えばｐ人の患者の矯正前の三次元顔データから、例えばｎ個の特徴変量を要素とする矯正前特徴ベクトルＦｐｒｅ（１）［ｖ１，ｖ２，ｖ３，…，ｖｎ］，Ｆｐｒｅ（２）［ｖ１，ｖ２，ｖ３，…，ｖｎ］，・・・，Ｆｐｒｅ（ｐ）［ｖ１，ｖ２，ｖ３，…，ｖｎ］を抽出する。
【００４２】  矯正後特徴ベクトル抽出手段１１２は、上述と同様の処理により、矯正歯科治療を既に行った患者の矯正後の三次元顔データ（症例形態データ）から、同じくｎ次元の矯正後特徴ベクトル（治療後症例特徴ベクトル）Ｆｐｏｓｔ（１）［ｖ１，ｖ２，ｖ３，…，ｖｎ］，Ｆｐｏｓｔ（２）［ｖ１，ｖ２，ｖ３，…，ｖｎ］，・・・，Ｆｐｏｓｔ（ｐ）［ｖ１，ｖ２，ｖ３，…，ｖｎ］を抽出してもよい。
【００４３】  なお、特徴ベクトルＦｐｒｅ（ｉ）、Ｆｐｏｓｔ（ｉ）を、ディープラーニング手法を用いて抽出してもよい。抽出された矯正前特徴ベクトルＦｐｒｅ（ｉ＝１，２，…，ｐ）及び矯正後特徴ベクトルＦｐｏｓｔ（ｉ＝１，２，…，ｐ）は、患者毎の症例データとしてデータベース２１に編入される。また、矯正前特徴ベクトルＦｐｒｅ（ｉ）及び矯正後特徴ベクトルＦｐｏｓｔ（ｉ）が既にデータベース２１により提供されている場合には、演算処理装置１０は、これら特徴ベクトル抽出処理を行わずに、そのデータベース２１のデータを参照して以降の処理を行ってもよい。
【００４４】  対象患者特徴ベクトル抽出手段１１３は、上述と同様の処理により、矯正治療を検討している新たな患者（「評価対象患者」という。）の三次元顔データ（患者形態データ）から、同じ特徴変量を要素とするｎ次元の対象患者特徴ベクトルＦｎｅｗ［ｖ１，ｖ２，ｖ３，…，ｖｎ］を抽出する（ステップＳ１２）。
【００４５】  近似症例患者選択手段１２０は、矯正治療を行ったｐ人の患者についての矯正前特徴ベクトルＦｐｒｅ（ｉ）のうち、ステップＳ１２で抽出した対象患者特徴ベクトルＦｎｅｗと距離（｜Ｆｐｒｅ（ｉ）−Ｆｎｅｗ｜）が近い順に、症例数ｋ人の近似症例患者を選択する（ステップＳ１３）。ここで、ベクトル間の「距離」は、ユークリッド距離又はマンハッタン距離の何れでもよい。
【００４６】  このステップＳ１３で選択される症例数ｋ人は、専門の医師等により予め定められる数である。また、ステップＳ１３では、矯正治療を検討している対象患者と、例えば性別、年代、治療部位などが共通する過去の患者に絞った矯正前特徴ベクトルＦｐｒｅ（ｉ）のうちから、距離が近い症例患者を選択することが好ましい。
【００４７】  ところで、三次元カメラ６２等で得られる三次元顔データは、各患者の顔の大きさ等により取得されるデータ数が異なるし、また撮影された患者の立ち位置などに応じて原点の位置も異なっている。本実施形態の顔形態予測システムでは、各患者の顔形態の定量的な比較や統計学的処理を行えるようにするために、三次元顔データを正規化した顔形態モデルにモデル化する顔形態モデル化手段１３０（症例患者顔形態モデル化手段１３１、対象患者顔形態モデル化手段１３２）を備えている。顔形態モデル化手段１３０は、例えば、患者の三次元顔データから予め定めた解剖学的特徴点を抽出し、その特徴点を同一点数、同一位相幾何学構造のポリゴンに配置することで、正規化した三次元顔形態モデルを構築する演算処理を行っている。そのような手法で構築される形態モデルは、一般には「相同モデル」と呼ばれ、例えば産業技術総合研究所が提供するＨＢＭ（Ｈｏｍｏｌｏｇｏｕｓ  Ｂｏｄｙ  Ｍｏｄｅｌｉｎｇ）プログラムを利用することができる。
【００４８】  対象患者顔形態モデル化手段１３２は、矯正治療を検討している評価対象患者の三次元顔データ（患者形態データ）から解剖学的特徴点を抽出し、その特徴点の配置を例えば相同モデルとして正規化した対象患者顔形態モデル（患者形態モデル）Ｈｎｅｗを演算する（ステップＳ１４）。
【００４９】  また、症例患者顔形態モデル化手段１３１は、ステップＳ１３で選択されたｋ人の各近似症例患者の矯正前の三次元顔データから得た解剖学的特徴点の配置を、上述したモデル化処理により正規化した矯正前顔形態モデル（治療前近似症例形態モデル）Ｈｐｒｅ（ｉ＝ｉ１，ｉ２，…，ｉｋ）を演算する（ステップＳ１５）。同じく、症例患者顔形態モデル化手段１３１は、ステップＳ１３で選択されたｋ人の各近似症例患者の矯正後の三次元顔データから得た解剖学的特徴点の配置を、上述したモデル化処理により正規化した矯正後顔形態モデル（治療後近似症例形態モデル）Ｈｐｏｓｔ（ｉ＝ｉ１，ｉ２，…，ｉｋ）を演算する（ステップＳ１６）。
【００５０】  ここで、演算された全ての患者の矯正前顔形態モデルＨｐｒｅ（ｉ）及び矯正後顔形態モデルＨｐｏｓｔ（ｉ）が、症例データとしてデータベース２１に編入されてもよい。また、過去の患者の矯正前顔形態モデルＨｐｒｅ（ｉ）及び矯正後顔形態モデルＨｐｏｓｔ（ｉ）が、既にデータベース２１により提供されている場合には、演算処理装置１０は、これらのモデル化処理を行わずに、そのデータベース２１のモデルデータを参照して以降の処理を行ってもよい。
【００５１】  続いて、顔形態類型化手段１４０は、選択されたｋ人の各近似症例患者の矯正前顔形態モデルＨｐｒｅ（ｉ＝ｉ１，ｉ２，…，ｉｋ）のベクトル平均ＡＶＥｐｒｅを演算する（ステップＳ１７）。同じく、顔形態類型化手段１４０は、選択されたｋ人の各近似症例患者の矯正後顔形態モデルＨｐｏｓｔ（ｉ＝ｉ１，ｉ２，…，ｉｋ）のベクトル平均ＡＶＥｐｏｓｔを演算する（ステップＳ１８）。
【００５２】  続いて、予測顔形態モデル演算手段１５０は、前記矯正後顔形態モデルのベクトル平均ＡＶＥｐｏｓｔから前記矯正前顔形態モデルのベクトル平均ＡＶＥｐｒｅを差し引いた顔形態ベクトル平均差分ＡＶＥｐｏｓｔ−ＡＶＥｐｒｅを演算する（ステップＳ１９）。そして、予測顔形態モデル演算手段１５０は、評価対象患者の対象患者顔形態モデルＨｎｅｗに、選択されたｋ人の各近似症例患者の顔形態ベクトル平均差分ＡＶＥｐｏｓｔ−ＡＶＥｐｒｅを加算する演算を行い、これにより、評価対象患者の矯正後に予測される三次元の予測顔形態モデルＨｐｒｄ（＝Ｈｎｅｗ＋ＡＶＥｐｏｓｔ−ＡＶＥｐｒｅ）を得る（ステップＳ２０）。
【００５３】  ステップＳ２０で得られる予測顔形態モデルＨｐｒｄは、あくまでも、矯正歯科治療後に予測される解剖学的特徴点のみを粗く表現しているに過ぎない。そこで、予測される実際の顔形態をより忠実に再現するために、顔形態再構築手段１６０は、予測顔形態モデルＨｐｒｄの解剖学的特徴点を評価対象患者の三次元顔データの座標系に再配置することで、予測三次元顔データを再構築することが好ましい（ステップＳ２１）。これにより、例えば画像ディスプレイ等の出力装置４０に、治療後に予測される患者の顔の側貌などを三次元的に表示することができ（ステップＳ２２）、画像を見ながら矯正歯科治療の効果を患者に十分理解してもらうことが可能となる。
【００５４】  症例データ編入手段１７０は、評価が行われた対象患者の三次元顔データをデータベース２１に編入してもよい。また、症例データ編入手段１７０は、評価対象患者の三次元顔データから抽出した矯正前の対象患者特徴ベクトルＦｎｅｗや、三次元顔データの解剖学的特徴点をモデル化した対象患者顔形態モデルＨｎｅｗをデータベース２１に編入してもよい。更に、症例データ編入手段１７０は、当該患者の矯正歯科治療後の三次元顔データ、治療後の三次元顔データから抽出した矯正後の特徴ベクトル及び／又は矯正後の顔形態モデルをデータベース２１に編入してもよい。これらのデータをデータベース２１に蓄積することで、将来の患者の治療後の顔形態予測精度を更に増すことができる。
【００５５】（第二実施形態）
次に、本発明の第二実施形態を、図７のフローチャートを参照して説明する。なお、第二実施形態による顔形態予測方法は、第一実施形態と同様に図１に示したシステムを用いて実行することができる。
【００５６】  演算処理装置１０は、その演算処理により実現される演算処理手段として、特徴ベクトル抽出手段１１０と、症例クラス分類手段１８０と、近似症例クラス選択手段１９０と、顔形態モデル化手段１３０と、顔形態類型化手段１４０と、予測顔形態モデル演算手段１５０と、顔形態再構築手段１６０と、症例データ編入手段１７０とを備える。
特徴ベクトル抽出手段１１０は、矯正前特徴ベクトル抽出手段１１１と、矯正後特徴ベクトル抽出手段１１２と、対象患者特徴ベクトル抽出手段１１３とを含む。
顔形態モデル化手段１３０は、症例患者顔形態モデル化手段１３１と、対象患者顔形態モデル化手段１３２とを含む。
【００５７】  先ず、矯正前特徴ベクトル抽出手段１１１は、矯正歯科治療を既に行った例えばｐ人の患者の矯正前の三次元顔データ（症例形態データ）から、人間の顔形態について予め設定された複数の特徴変量を要素とするｎ次元の矯正前特徴ベクトル（治療前症例特徴ベクトル）Ｆｐｒｅ（１）［ｖ１，ｖ２，ｖ３，…，ｖｎ］，Ｆｐｒｅ（２）［ｖ１，ｖ２，ｖ３，…，ｖｎ］，・・・，Ｆｐｒｅ（ｐ）［ｖ１，ｖ２，ｖ３，…，ｖｎ］を抽出する（ステップＳ３１）。
【００５８】  矯正後特徴ベクトル抽出手段１１２は、同様の処理により、矯正歯科治療を既に行った患者の矯正後の三次元顔データ（症例形態データ）から、同じくｎ次元の矯正後特徴ベクトル（治療後症例特徴ベクトル）Ｆｐｏｓｔ（１）［ｖ１，ｖ２，ｖ３，…，ｖｎ］，Ｆｐｏｓｔ（２）［ｖ１，ｖ２，ｖ３，…，ｖｎ］，・・・，Ｆｐｏｓｔ（ｐ）［ｖ１，ｖ２，ｖ３，…，ｖｎ］を抽出してもよい。
【００５９】  なお、特徴ベクトルＦｐｒｅ（ｉ）、Ｆｐｏｓｔ（ｉ）を、ディープラーニング手法を用いて抽出してもよい。抽出された矯正前特徴ベクトルＦｐｒｅ（ｉ＝１，２，…，ｐ）及び矯正後特徴ベクトルＦｐｏｓｔ（ｉ＝１，２，…，ｐ）は、患者毎の症例データとしてデータベース２１に編入される。また、過去の患者の矯正前特徴ベクトルＦｐｒｅ（ｉ）及び矯正後特徴ベクトルＦｐｏｓｔ（ｉ）が既にデータベース２１により提供されている場合には、演算処理装置１０は、これら特徴ベクトル抽出処理を行わずに、そのデータベース２１のベクトルデータを参照して以降の処理を行ってもよい。
【００６０】  症例クラス分類手段１８０は、これら過去の患者の矯正前特徴ベクトルＦｐｒｅ（ｉ）の集合に対しクラスタリング処理を行い、これにより矯正前特徴ベクトルＦｐｒｅ（ｉ）を複数（例えばＮ個）のクラスタ重心Ｇｐｒｅ（ｌ＝１，２，…，Ｎ）を演算して、各症例クラスＣＬ（ｌ＝１，２，…，Ｎ）に分類する（ステップＳ３２）。このようなクラスタリング処理としては、Ｌｌｏｙｄ法やｋ−ｍｅａｎｓ法などの一般的なベクトル量子化手法を用いることができる（図８、９参照）。
【００６１】  例えばｋ−ｍｅａｎｓ法によれば、次のようにして、特徴ベクトルＦｐｒｅ（ｉ）のクラスタリング処理を行うことができる。先ず一次クラスタの数Ｎを任意に設定し、ｎ次元（ｎは特徴変量ｖの個数）のベクトル空間に仮のクラスタＣＬ＊（ｌ＝１，２，…，Ｎ）を割り当てる。次に、各一次クラスタＣＬ＊（ｌ）に属する特徴ベクトルＦｐｒｅ（ｉ）の平均を演算して一次クラスタ重心Ｇ＊（ｌ＝１，２，…，Ｎ）を求める。そして、求めたＮ個の各重心Ｇ＊（ｌ）と全ての特徴ベクトルＦｐｒｅ（ｉ）との距離Ｄ＊（ｌ，ｉ）＝｜Ｇ＊（ｌ）−Ｆｐｒｅ（ｉ）｜を求める。ここで、ベクトル間の「距離」は、ユークリッド距離又はマンハッタン距離の何れでもよい。
【００６２】  次に、各特徴ベクトルＦｐｒｅ（ｉ）から見て、最短距離にある一次クラスタ重心Ｇ＊（ｌ）を探し、最短距離重心Ｇ＊（ｌ）を共通とする特徴ベクトルＦｐｒｅ（ｉ）の群を要素とする二次クラスタＣＬ＊＊（ｌ）を再編成する。そして、二次クラスタＣＬ＊＊（ｌ）においても二次クラスタ重心Ｇ＊＊（ｌ）を求め、最短距離にある特徴ベクトルＦｐｒｅ（ｉ）の群から三次クラスタ重心Ｇ＊＊＊（ｌ）を求める。このようなクラスタの再編成のサイクルを繰り返すことで収束させたＮ個のクラスタ（症例クラス）ＣＬ（ｌ＝１，２，…，Ｎ）に、各患者の特徴ベクトルＦｐｒｅ（ｉ）を分類することができる（図９参照）。
【００６３】  続いて、クラスタ（つまり症例クラス）の数の最適化の処理を、次のアルゴリズムにより行ってもよい。
先ず、候補となるクラスタの数Ｎを、例えばＮ＝３，４，・・・，１２などの合理的な範囲に設定し、それぞれのクラスタ数で分類した各クラスタの重心ＧＮ（ｌ＝１，２，…，Ｎ）を求める。各クラスタ数Ｎ＝３，４，・・・，１２で得られた各重心ＧＮ（ｌ）と、各重心ＧＮ（ｌ）のクラスタに属する特徴ベクトルＦｐｒｅ（ｉ）との距離ＤＮ（ｌ，ｊ）の最小ＤＮ（ｌ）ｍｉｎを、数式（１）で求める。
【数１】
2017069231.tif 000016
各クラスタの最小距離の平均値であるクラスタ間距離ＤＮを数式（２）で求める。
【数２】
2017069231.tif 000017
クラスタ数の候補である、例えばＮ＝３，４，・・・，１２について、クラスタ間距離Ｄ３，Ｄ４，・・・，Ｄ１２をそれぞれ求め、変化ΔＤＮが最大となるＮに１を加算したＮ＋１を、最適のクラスタ数Ｎｏｐｔとして決定することができる。
【００６４】  症例クラス分類手段１８０は、このようなラスタリング処理を行うことで、既に矯正歯科治療を行った過去の患者の症例データから複数のクラスタ重心Ｇｐｒｅ（ｌ）を演算し、各症例クラスＣＬ（ｌ）に分類することができる（ステップＳ３２）。
【００６５】  なお、本実施形態で特徴ベクトル抽出手段１１０は、矯正前セファロ特徴ベクトル抽出手段１１４を含むものでもよい。この場合、矯正前セファロ特徴ベクトル抽出手段１１４は、既に矯正歯科治療を行った過去の患者の矯正前に採取したセファロデータから、多次元の特徴変量を要素とする矯正前セファロ特徴ベクトルＣｐｒｅ（ｉ）を抽出する（ステップＳ３３）。そして、症例クラス分類手段１８０は、ステップＳ３２の処理において、過去の患者の矯正前特徴ベクトルＦｐｒｅ（ｉ）及び矯正前セファロ特徴ベクトルＣｐｒｅ（ｉ）を複合した拡張特徴ベクトルＶ（ｉ）＝［Ｆｐｒｅ（ｉ），Ｃｐｒｅ（ｉ）］の集合に対しクラスタリング処理を行い、各症例クラスＣＬ（ｌ）に分類してもよい。
【００６６】  また、特徴ベクトル抽出手段１１０は、矯正後セファロ特徴ベクトル抽出手段１１５を更に含むものでもよい。この場合、矯正後セファロ特徴ベクトル抽出手段１１５は、既に矯正歯科治療を行った過去の患者の矯正後に採取したセファロデータから、多次元の特徴変量を要素とする矯正後セファロ特徴ベクトルＣｐｏｓｔ（ｉ）を抽出する（ステップＳ３４）。そして、症例クラス分類手段１８０は、ステップＳ３２の処理において、過去の患者の矯正前特徴ベクトルＦｐｒｅ（ｉ）、矯正前セファロ特徴ベクトルＣｐｒｅ（ｉ）及び矯正後セファロ特徴ベクトルＣｐｏｓｔ（ｉ）を複合した拡張特徴ベクトルＶ（ｉ）の集合に対しクラスタリング処理を行ってもよい。その場合の拡張特徴ベクトルＶ（ｉ）は、矯正前と矯正後のセファロ特徴ベクトルの差分Ｃｐｒｅ（ｉ）−Ｃｐｏｓｔ（ｉ）をベクトル要素に含むことが好ましい。詳細にはＶ（ｉ）＝［Ｆｐｒｅ（ｉ），Ｃｐｒｅ（ｉ），Ｃｐｒｅ（ｉ）−Ｃｐｏｓｔ（ｉ）］であることがより好ましい。
【００６７】  過去の患者のセファロデータや、それらから抽出した矯正前セファロ特徴ベクトルＣｐｒｅ（ｉ）及び矯正後セファロ特徴ベクトルＣｐｏｓｔ（ｉ）はデータベース２１に編入される。矯正前セファロ特徴ベクトルＣｐｒｅ（ｉ）及び矯正後セファロ特徴ベクトルＣｐｏｓｔ（ｉ）が症例データとしてデータベース２１により提供されている場合には、特徴ベクトル抽出手段１１０による演算処理を行わずに、演算処理装置１０は、そのデータベース２１のデータを参照して以降の処理を行ってもよい。
【００６８】  また、ステップＳ３２のクラスタリング処理により、過去の患者の症例データから分類されたクラスタ重心Ｇｐｒｅ（ｌ）等はデータベース２１に編入される。クラスタ重心Ｇｐｒｅ（ｌ）等が症例データとして既にデータベース２１により提供されている場合には、演算処理装置１０は、上述のクラスタリング処理を行わずに、以降の評価対象患者の顔形態予測に係る処理のみを行ってもよい。
【００６９】  対象患者特徴ベクトル抽出手段１１３は、矯正治療を検討している評価対象患者の三次元顔データ（患者形態データ）から、所定の特徴変量を要素とするｎ次元の対象患者特徴ベクトルＦｎｅｗ［ｖ１，ｖ２，ｖ３，…，ｖｎ］を抽出する（ステップＳ３５）。
【００７０】  近似症例クラス選択手段１９０は、過去の患者の症例データをクラスタリング処理して分類した各症例クラスに属する矯正前特徴ベクトルＦｐｒｅ（ｉ）の重心Ｇｐｒｅ（ｌ）のうち、対象患者特徴ベクトルＦｎｅｗとの距離（｜Ｇｐｒｅ（ｌ）−Ｆｎｅｗ｜）が最も近いベクトル重心を有する近似症例クラスＣＬ（ｎｅａｒ）を選択する（ステップＳ３６；図９参照）。この場合の「距離」は、ユークリッド距離又はマンハッタン距離の何れでもよい。
【００７１】  対象患者顔形態モデル化手段１３２は、評価対象患者の三次元顔データ（患者形態データ）から解剖学的特徴点を抽出し、例えば相同モデルとして正規化した対象患者顔形態モデル（患者形態モデル）Ｈｎｅｗを演算する（ステップＳ３７）。
【００７２】  症例患者顔形態モデル化手段１３１は、ステップＳ３６で選択された近似症例クラスＣＬ（ｎｅａｒ）に属する各症例患者の矯正前の三次元顔データから得た解剖学的特徴点の配置を、例えば相同モデルとして正規化した矯正前顔形態モデル（治療前近似症例モデル）Ｈｐｒｅ（ｉ＝ｉ１，ｉ２，…，ｉｋ）を演算する（ステップＳ３８）。同じく、症例患者顔形態モデル化手段１３１は、近似症例クラスＣＬ（ｎｅａｒ）に属する各症例患者の矯正後の三次元顔データから得た解剖学的特徴点の配置を、例えば相同モデルとして正規化した矯正後顔形態モデル（治療後近似症例モデル）Ｈｐｏｓｔ（ｉ＝ｉ１，ｉ２，…，ｉｋ）を演算する（ステップＳ３９）。
【００７３】  ここで、演算された全ての患者の矯正前顔形態モデルＨｐｒｅ（ｉ）及び矯正後顔形態モデルＨｐｏｓｔ（ｉ）が、症例データとしてデータベース２１に編入されてもよい。また、過去の患者の矯正前顔形態モデルＨｐｒｅ（ｉ）及び矯正後顔形態モデルＨｐｏｓｔ（ｉ）が、既にデータベース２１により提供されている場合には、演算処理装置１０は、これらのモデル化処理を行わずに、そのデータベース２１のモデルデータを参照して以降の処理を行ってもよい。
【００７４】  続いて、顔形態類型化手段１４０は、選択された近似症例クラスＣＬ（ｎｅａｒ）に属する各症例患者の矯正前顔形態モデルＨｐｒｅ（ｉ＝ｉ１，ｉ２，…，ｉｋ）のベクトル平均ＡＶＥｐｒｅを演算する（ステップＳ４０）。同じく、顔形態類型化手段１４０は、選択された近似症例クラスＣＬ（ｎｅａｒ）に属する各症例患者の矯正後顔形態モデルＨｐｏｓｔ（ｉ＝ｉ１，ｉ２，…，ｉｋ）のベクトル平均ＡＶＥｐｏｓｔを演算する（ステップＳ４１）。
【００７５】  続いて、予測顔形態モデル演算手段１５０は、前記矯正後顔形態モデルのベクトル平均ＡＶＥｐｏｓｔから前記矯正前顔形態モデルのベクトル平均ＡＶＥｐｒｅを差し引いた顔形態ベクトル平均差分ＡＶＥｐｏｓｔ−ＡＶＥｐｒｅを演算する（ステップＳ４２）。そして、予測顔形態モデル演算手段１５０は、評価対象患者の対象患者顔形態モデルＨｎｅｗに、近似症例クラスの各患者の顔形態ベクトル平均差分ＡＶＥｐｏｓｔ−ＡＶＥｐｒｅを加算する演算を行い、これにより、評価対象患者の矯正後に予測される三次元の予測顔形態モデルＨｐｒｄ（＝Ｈｎｅｗ＋ＡＶＥｐｏｓｔ−ＡＶＥｐｒｅ）を得る（ステップＳ４３）。
【００７６】  顔形態再構築手段１６０は、予測顔形態モデルＨｐｒｄの解剖学的特徴点を評価対象患者の三次元顔データの座標系に再配置することで、予測三次元顔データを再構築することが好ましい（ステップＳ４２）。これにより、例えば画像ディスプレイ等の出力装置４０に、治療後に予測される患者の顔の側貌などを三次元的に表示することができ（ステップＳ４５）、矯正歯科治療の効果を患者に十分理解してもらうことが可能となる。
【００７７】  症例データ編入手段１７０は、評価が行われた対象患者の三次元顔データをデータベース２１に編入してもよい。また、症例データ編入手段１７０は、評価対象患者の三次元顔データから抽出した矯正前の対象患者特徴ベクトルＦｎｅｗや、三次元顔データの解剖学的特徴点をモデル化した対象患者顔形態モデルＨｎｅｗをデータベース２１に編入してもよい。更に、症例データ編入手段１７０は、当該患者の矯正歯科治療後の三次元顔データ、治療後の三次元顔データから抽出した矯正後の特徴ベクトル及び／又は矯正後の顔形態モデルをデータベース２１に編入してもよい。これらのデータをデータベース２１に蓄積することで、将来の患者の治療後の顔形態予測精度を更に増すことができる。
【００７８】  以上説明した実施形態の顔形態予測方法、又は顔形態予測システムによれば、矯正歯科治療後の患者の三次元の顔形態を、数理演算処理により簡便かつ精度よく予測することができる。また、対象となる患者の三次元の顔形態を定量的に評価することができるので、過去の症例に照らし、当該患者への治療方針の適切な判断に貢献することができる。
【００７９】  本発明に係る顔形態予測方法及び顔形態予測システムは、矯正歯科治療以外にも、例えば顎変形症患者の外科的治療や審美的改善等にも利用できる。また、例えば顎顔面外科（口腔外科と形成外科を含む）手術単独、矯正歯科治療又は顎補綴治療と共同で治療を行うときの予測にも利用できる。更に、顔形態の加齢変化予測にもその応用が期待できる。
【００８０】（第三実施形態）
次に、本発明の第三施形態を説明する。第三実施形態では、例えば乳癌切除術（乳癌を取り除く手術）後の乳房の三次元形態を、数理演算処理により簡便かつ精度よく予測する乳房形態予測方法及びそのシステムを提供する。図１０に、本実施形態による、乳房形態予測システムの概略構成を例示する。
【００８１】  演算処理装置１０には、大容量のデータストレージ２０、入力装置３０、出力装置４０が接続される。データストレージ２０には、過去の複数の乳癌患者から撮影した術前と術後の乳房の三次元形態データ（症例形態データ）、術前と術後の三次元乳房形態データから抽出した特徴ベクトル（症例特徴ベクトル）Ｆｐｒｅ（ｉ），Ｆｐｏｓｔ（ｉ）、術前と術後の三次元乳房形態データを正規化した三次元形態モデル（症例形態モデル）Ｈｐｒｅ（ｉ），Ｈｐｏｓｔ（ｉ）等を含んでデータベース２１化された症例データ群が記憶される。
【００８２】  演算処理装置１０は、データストレージ２０又はデータベース２１に記憶したデータに基づいて演算処理を実行するコンピュータ装置である。入力装置３０は、例えばキーボード、マウス、タッチパネル等の操作入力装置を含む。また、入力装置３０は、他のシステムで取得又は処理されたデータを、情報記憶媒体又はネットワークを介して演算処理装置１０に入力できる機能を有する装置であってもよい。出力装置４０は、例えば予測した乳房形態データを三次元的に可視化表示する画像ディスプレイを含む。また、出力装置４０は、演算処理装置１０が処理した特徴ベクトル等の中間データや予測乳房形態モデル等の評価データを他のシステムに提供できるようにするため、これらのデータを情報記憶媒体に記憶する記憶ドライブであってもよいし、又はネットワークを介して外部に出力できる通信出力装置であってもよい。
【００８３】  また、乳房形態予測システムは、病院の検査室等で撮影された患者の写真データや三次元形態データが、データストレージ２０若しくはデータベース２１を介して、又は直接的に、演算処理装置１０に取り込まれるように構成されている。これら患者のデータが、情報記憶媒体を介して入力装置３０から入力されてもよいし、例えば病院のネットワークを介して本システムに入力されてもよい。乳房形態予測システムは、患者の疾患部位である乳房を撮影するデジタルカメラ６１や、患者の乳房の三次元形態データを取得する三次元カメラ６２又は三次元スキャナやレーザプロファイラ等の一般的な三次元計測装置を構成要素に含むものでもよい。
【００８４】  第三実施形態による演算処理装置１０は、その演算処理により実現される演算処理手段として、特徴ベクトル抽出手段２１０と、近似症例患者選択手段２２０と、乳房形態モデル化手段２３０と、乳房形態類型化手段２４０と、予測形態モデル演算手段２５０と、乳房形態再構築手段２６０と、症例データ編入手段２７０と、症例クラス分類手段２８０と、近似症例クラス選択手段２９０とを備える。
特徴ベクトル抽出手段２１０は、術前特徴ベクトル抽出手段２１１と、術後特徴ベクトル抽出手段２１２と、対象患者特徴ベクトル抽出手段２１３とを含む。
乳房形態モデル化手段２３０は、症例患者乳房形態モデル化手段２３１と、対象患者乳房形態モデル化手段２３２とを含む。
【００８５】  上述のシステムにより実行される乳房形態予測方法を、図１１のフローチャートを参照して詳細に説明する。先ず、術前特徴ベクトル抽出手段２１１は、例えば乳癌の治療を既に行った、例えばｐ人の患者の術前の三次元乳房形態データ（治療前症例形態データ）から、予め設定された複数の特徴変量を要素とするｎ次元の術前特徴ベクトル（治療後症例特徴ベクトル）Ｆｐｒｅ（１）［ｖ１，ｖ２，ｖ３，…，ｖｎ］，Ｆｐｒｅ（２）［ｖ１，ｖ２，ｖ３，…，ｖｎ］，・・・，Ｆｐｒｅ（ｐ）［ｖ１，ｖ２，ｖ３，…，ｖｎ］を抽出する（ステップＳ５１）。
【００８６】  術後特徴ベクトル抽出手段２１２は、同様の処理により、同じｐ人の患者の術後の三次元乳房形態データ（治療後症例形態データ）から、同じくｎ次元の術後特徴ベクトル（治療後症例特徴ベクトル）Ｆｐｏｓｔ（１）［ｖ１，ｖ２，ｖ３，…，ｖｎ］，Ｆｐｏｓｔ（２）［ｖ１，ｖ２，ｖ３，…，ｖｎ］，・・・，Ｆｐｏｓｔ（ｐ）［ｖ１，ｖ２，ｖ３，…，ｖｎ］を抽出する。
【００８７】  なお、術前と術後の特徴ベクトルＦｐｒｅ（ｉ）、Ｆｐｏｓｔ（ｉ）を、ディープラーニング手法を用いて抽出してもよい。抽出された特徴ベクトルＦｐｒｅ（ｉ＝１，２，…，ｐ）、Ｆｐｏｓｔ（ｉ＝１，２，…，ｐ）は、患者毎の症例データとしてデータベース２１に編入される。
【００８８】  症例クラス分類手段２８０は、これら症例患者の術前特徴ベクトルＦｐｒｅ（ｉ）の集合に対しクラスタリング処理を行う。このとき、対象患者と同一の術式で治療を行った症例特徴ベクトルＦｐｒｅ（ｉ）を複数（例えばＮ個）のクラスタ重心Ｇｐｒｅ（ｌ＝１，２，…，Ｎ）を演算して、各症例クラスＣＬ（ｌ＝１，２，…，Ｎ）に分類する（ステップＳ５２）。このようなクラスタリング処理としては、上述したようにＬｌｏｙｄ法やｋ−ｍｅａｎｓ法などの一般的なベクトル量子化手法を用いることができる（図８、９参照）。なお、このクラスタリング処理において、術式の他、例えば乳房形態や切除組織量の情報を組み込むことが、より好ましい。
【００８９】  ステップＳ５２のクラスタリング処理により、過去の患者の症例データから分類されたクラスタ重心Ｇｐｒｅ（ｌ）等はデータベース２１に編入される。クラスタ重心Ｇｐｒｅ（ｌ）等が症例データとして既にデータベース２１により提供されている場合には、演算処理装置１０は、ステップＳ５２のクラスタリング処理を行わずに、以降の評価対象患者の乳房形態予測に係る処理を行ってもよい。
【００９０】  対象患者特徴ベクトル抽出手段２１３は、治療を検討している評価対象患者の三次元乳房形態データ（患者形態データ）から、所定の特徴変量を要素とするｎ次元の対象患者特徴ベクトルＦｎｅｗ［ｖ１，ｖ２，ｖ３，…，ｖｎ］を抽出する（ステップＳ５３）。
【００９１】  近似症例クラス選択手段２９０は、過去の患者の症例データをクラスタリング処理して分類した各症例クラスに属する術前特徴ベクトルＦｐｒｅ（ｉ）の重心Ｇｐｒｅ（ｌ）のうち、対象患者特徴ベクトルＦｎｅｗとの距離（｜Ｇｐｒｅ（ｌ）−Ｆｎｅｗ｜）が最も近いベクトル重心を有する近似症例クラスＣＬ（ｎｅａｒ）を選択する（ステップＳ５４）。この場合の「距離」は、ユークリッド距離又はマンハッタン距離の何れでもよい。
【００９２】  対象患者乳房形態モデル化手段２３２は、評価対象患者の三次元乳房形態データから解剖学的特徴点を抽出し、例えば相同モデルとして正規化した対象患者乳房形態モデル（患者形態モデル）Ｈｎｅｗを演算する（ステップＳ５５）。
【００９３】  症例患者乳房形態モデル化手段２３１は、ステップＳ５４で選択された近似症例クラスＣＬ（ｎｅａｒ）に属する各症例患者の術前の三次元乳房形態データから得た解剖学的特徴点の配置を、例えば相同モデルとして正規化した術前乳房形態モデル（治療前近似症例形態モデル）Ｈｐｒｅ（ｉ＝ｉ１，ｉ２，…，ｉｋ）を演算する（ステップＳ５６）。同じく、症例患者乳房形態モデル化手段２３１は、近似症例クラスＣＬ（ｎｅａｒ）に属する各症例患者の術後の三次元乳房形態データから得た解剖学的特徴点の配置を、例えば相同モデルとして正規化した術後乳房形態モデル（治療後近似症例形態モデル）Ｈｐｏｓｔ（ｉ＝ｉ１，ｉ２，…，ｉｋ）を演算する（ステップＳ５７）。
【００９４】  ここで、演算された全ての患者の術前乳房形態モデルＨｐｒｅ（ｉ）及び術後乳房形態モデルＨｐｏｓｔ（ｉ）が、症例データとしてデータベース２１に編入されてもよい。また、過去の患者の術前乳房形態モデルＨｐｒｅ（ｉ）及び術後乳房形態モデルＨｐｏｓｔ（ｉ）が、既にデータベース２１により提供されている場合には、演算処理装置１０は、これらのモデル化処理を行わずに、そのデータベース２１のモデルデータを参照して以降の処理を行ってもよい。
【００９５】  続いて、乳房形態類型化手段２４０は、選択された近似症例クラスＣＬ（ｎｅａｒ）に属する各症例患者の術前乳房形態モデルＨｐｒｅ（ｉ＝ｉ１，ｉ２，…，ｉｋ）のベクトル平均ＡＶＥｐｒｅを演算する（ステップＳ５８）。同じく、乳房形態類型化手段２４０は、選択された近似症例クラスＣＬ（ｎｅａｒ）に属する各症例患者の術後乳房形態モデルＨｐｏｓｔ（ｉ＝ｉ１，ｉ２，…，ｉｋ）のベクトル平均ＡＶＥｐｏｓｔを演算する（ステップＳ５９）。
【００９６】  続いて、予測形態モデル演算手段２５０は、前記術後乳房形態モデルのベクトル平均ＡＶＥｐｏｓｔから前記術前乳房形態モデルのベクトル平均ＡＶＥｐｒｅを差し引いた乳房形態ベクトル平均差分ＡＶＥｐｏｓｔ−ＡＶＥｐｒｅを演算する（ステップＳ６０）。そして、予測形態モデル演算手段２５０は、評価対象患者の乳房形態モデルＨｎｅｗに、近似症例クラスの各患者の乳房形態ベクトル平均差分ＡＶＥｐｏｓｔ−ＡＶＥｐｒｅを加算する演算を行い、これにより、評価対象患者の術後に予測される三次元の予測乳房形態モデルＨｐｒｄ（＝Ｈｎｅｗ＋ＡＶＥｐｏｓｔ−ＡＶＥｐｒｅ）を得る（ステップＳ６１）。
【００９７】  乳房形態再構築手段２６０は、予測乳房形態モデルＨｐｒｄの解剖学的特徴点を評価対象患者の三次元乳房形態データの座標系に再配置することで、予測三次元乳房データを再構築する（ステップＳ６２）。これにより、例えば画像ディスプレイ等の出力装置４０に、術後に予測される患者の乳房の形態を三次元的に表示することができる（ステップＳ６３）。これにより、治療の効果を患者に十分理解してもらうことが可能となる。
【００９８】  症例データ編入手段２７０は、評価が行われた対象患者の三次元乳房形態データをデータベース２１に編入してもよい。また、症例データ編入手段２７０は、評価対象患者の三次元乳房形態データから抽出した術前の対象患者特徴ベクトルＦｎｅｗや、三次元乳房形態データの解剖学的特徴点をモデル化した対象患者乳房形態モデルＨｎｅｗをデータベース２１に編入してもよい。更に、症例データ編入手段２７０は、当該患者の治療後の三次元乳房形態データ、乳房形態特徴ベクトル及び／又は乳房形態正規化モデルをデータベース２１に編入してもよい。これらのデータをデータベース２１に蓄積することで、将来の患者の治療後の乳房形態予測精度を更に増すことができる。
【００９９】  以上説明した実施形態の乳房形態予測方法、又は乳房形態予測システムによれば、治療後の患者の三次元の乳房形態を、数理演算処理により簡便かつ精度よく予測することができる。また、対象となる患者の三次元の乳房形態を定量的に評価することができるので、過去の症例に照らし、当該患者への治療方針の適切な判断に貢献することができる。
【符号の説明】
【０１００】１０  演算処理装置
２１  データベース
４０  出力装置
６２  三次元カメラ
１１０  特徴ベクトル抽出手段
１２０  近似症例患者選択手段
１３０  顔形態モデル化手段
１４０  顔形態類型化手段
１５０  予測顔形態モデル演算手段
１６０  顔形態再構築手段
１７０  症例データ編入手段
１８０  症例クラス分類手段
１９０  近似症例クラス選択手段
２１０  特徴ベクトル抽出手段
２２０  近似症例患者選択手段
２３０  乳房形態モデル化手段
２４０  乳房形態類型化手段
２５０  予測形態モデル演算手段
２６０  乳房形態再構築手段
２７０  症例データ編入手段
２８０  症例クラス分類手段
２９０  近似症例クラス選択手段
Ｆｎｅｗ  患者特徴ベクトル
Ｆｐｒｅ、Ｆｐｏｓｔ  症例特徴ベクトル
Ｈｎｅｗ  患者形態モデル
Ｈｐｒｅ、Ｈｐｏｓｔ  症例形態モデル
【手続補正２】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
人体における治療後の形態を数理演算処理により予測する方法であって、
治療を行った複数の症例患者から取得した治療前の三次元症例形態データから、予め選択された複数の特徴変量を要素とする多次元の症例特徴ベクトルを抽出するステップと、
評価対象患者から取得した三次元患者形態データから、前記特徴変量を要素とする多次元の患者特徴ベクトルを抽出するステップと、
前記評価対象患者の三次元患者形態データに基づき正規化した患者形態モデルを演算するステップと、
前記症例特徴ベクトルのうちから、前記患者特徴ベクトルに近似する複数人の症例患者の近似症例特徴ベクトルを選択するステップと、
選択した前記複数人の症例患者の近似症例特徴ベクトルに対応する三次元症例形態データに基づき正規化した治療前と治療後の複数の近似症例形態モデルを演算するステップと、
前記複数の近似症例形態モデルのベクトル平均を演算するステップと、
前記治療前と治療後の近似症例形態モデルのベクトル平均差分を演算するステップと、
前記評価対象患者の患者形態モデルに前記ベクトル平均差分を加味して、当該評価対象患者の治療後に予測される形態モデルを演算するステップと
を含み、
前記特徴変量が、三次元形態データから得られるランドマーク間の距離の比、前記距離の平均に対する比、前記三次元形態の断面から得られる外形曲線の長さ、前記外形曲線の角度、前記外形曲線で閉じられる面積のうちから選択される１つ以上を含む、治療後の形態予測方法。
【請求項２】
矯正治療を行った複数の患者の矯正前の三次元顔データに基づいて、人間の顔形態について予め設定された複数の特徴変量を要素とする多次元の矯正前特徴ベクトルＦｐｒｅ（ｉ）を抽出するステップと、
矯正治療を検討している新たな患者（評価対象患者）の三次元顔データに基づいて、前記特徴変量を要素とする多次元の対象患者特徴ベクトルＦｎｅｗを抽出するステップと、
矯正治療を行った前記複数の患者についての矯正前特徴ベクトルＦｐｒｅ（ｉ）のうち、前記対象患者特徴ベクトルＦｎｅｗとの間で距離が近い順に、所定症例数ｋ人の症例患者を選択するステップと、
前記選択された各症例患者の矯正前の三次元顔データから得た特徴点の配置を正規化した前記各症例患者の顔形態モデルである矯正前顔形態モデルＨｐｒｅ（ｉ＝ｉ１，ｉ２，…，ｉｋ）を演算するステップと、
前記選択された各症例患者の矯正後の三次元顔データから得た特徴点の配置を正規化した前記各症例患者の矯正後顔形態モデルＨｐｏｓｔ（ｉ＝ｉ１，ｉ２，…，ｉｋ）を演算するステップと、
前記選択された各症例患者の矯正前顔形態モデルＨｐｒｅ（ｉ＝ｉ１，ｉ２，…，ｉｋ）のベクトル平均ＡＶＥｐｒｅを演算するステップと、
前記選択された各症例患者の矯正後顔形態モデルＨｐｏｓｔ（ｉ＝ｉ１，ｉ２，…，ｉｋ）のベクトル平均ＡＶＥｐｏｓｔを演算するステップと、
前記矯正後顔形態モデルのベクトル平均ＡＶＥｐｏｓｔから前記矯正前顔形態モデルのベクトル平均ＡＶＥｐｒｅを差し引いた顔形態ベクトル平均差分ＡＶＥｐｏｓｔ−ＡＶＥｐｒｅを演算するステップと、
前記評価対象患者の三次元顔データから得た特徴点の配置を正規化した当該患者の顔形態モデルである対象患者顔形態モデルＨｎｅｗを演算するステップと、
前記評価対象患者の顔形態モデルＨｎｅｗに、前記選択された各症例患者の前記顔形態ベクトル平均差分ＡＶＥｐｏｓｔ−ＡＶＥｐｒｅを加味することで、当該評価対象患者の矯正後に予測される三次元の予測顔形態モデルＨｐｒｄを演算するステップと
を含み、
前記特徴変量が、三次元形態データから得られるランドマーク間の距離の比、前記距離の平均に対する比、前記三次元形態の断面から得られる外形曲線の長さ、前記外形曲線の角度、前記外形曲線で閉じられる面積のうちから選択される１つ以上を含む、矯正治療後の顔形態予測方法。
【請求項３】
矯正治療を行った複数の患者の矯正前の三次元顔データに基づいて、人間の顔形態について予め選択された複数の特徴変量を要素とする多次元の矯正前特徴ベクトルＦｐｒｅ（ｉ）を抽出するステップと、
前記複数の患者の症例データを分類するため、前記複数の患者の矯正前特徴ベクトルＦｐｒｅ（ｉ）の集合に対しクラスタリング処理を行うことで、複数に分類される症例クラス及び前記各症例クラスのクラスタ重心Ｇｐｒｅ（ｌ）を演算するステップと、
矯正治療を検討している新たな患者（評価対象患者）の三次元顔データに基づいて、前記特徴変量を要素とする多次元の対象患者特徴ベクトルＦｎｅｗを抽出するステップと、
クラスタリングされた複数の前記クラスタ重心Ｇｐｒｅ（ｌ）のうち、前記対象患者特徴ベクトルＦｎｅｗとの距離が最も近いクラスタ重心を有する近似症例クラスを選択するステップと、
前記選択された近似症例クラスに属する各症例患者の矯正前の三次元顔データから得た特徴点の配置を正規化した前記各症例患者の顔形態モデルである矯正前顔形態モデルＨｐｒｅ（ｉ＝ｉ１，ｉ２，…，ｉｋ）を演算するステップと、
前記選択された近似症例クラスに属する各症例患者の矯正後の三次元顔データから得た特徴点の配置を正規化した前記各症例患者の矯正後顔形態モデルＨｐｏｓｔ（ｉ＝ｉ１，ｉ２，…，ｉｋ）を演算するステップと、
前記選択された近似症例クラスに属する各症例患者の矯正前顔形態モデルＨｐｒｅ（ｉ＝ｉ１，ｉ２，…，ｉｋ）のベクトル平均ＡＶＥｐｒｅを演算するステップと、
前記選択された近似症例クラスに属する各症例患者の矯正後顔形態モデルＨｐｏｓｔ（ｉ＝ｉ１，ｉ２，…，ｉｋ）のベクトル平均ＡＶＥｐｏｓｔを演算するステップと、
前記矯正後顔形態モデルのベクトル平均ＡＶＥｐｏｓｔから前記矯正前顔形態モデルのベクトル平均ＡＶＥｐｒｅを差し引いた顔形態ベクトル平均差分ＡＶＥｐｏｓｔ−ＡＶＥｐｒｅを演算するステップと、
前記評価対象患者の三次元顔データから得た特徴点の配置を正規化した当該患者の顔形態モデルである対象患者顔形態モデルＨｎｅｗを演算するステップと、
前記評価対象患者の顔形態モデルＨｎｅｗに、前記選択された近似症例クラスに属する各症例患者の前記顔形態ベクトル平均差分ＡＶＥｐｏｓｔ−ＡＶＥｐｒｅを加味することで、当該評価対象患者の矯正後に予測される三次元の予測顔形態モデルＨｐｒｄを演算するステップと
を含み、
前記特徴変量が、三次元形態データから得られるランドマーク間の距離の比、前記距離の平均に対する比、前記三次元形態の断面から得られる外形曲線の長さ、前記外形曲線の角度、前記外形曲線で閉じられる面積のうちから選択される１つ以上を含む、矯正治療後の顔形態予測方法。
【請求項４】
矯正治療を行った前記複数の患者の矯正前の頭部Ｘ線規格写真に基づいて、人間の骨格形態について予め設定された複数の特徴変量を要素とする多次元の矯正前セファロ特徴ベクトルＣｐｒｅ（ｉ）を抽出するステップを更に含み、
前記複数の患者の症例データを分類するためのステップでは、前記複数の患者の矯正前特徴ベクトルＦｐｒｅ（ｉ）及び前記矯正前セファロ特徴ベクトルＣｐｒｅ（ｉ）を複合した拡張特徴ベクトルＶ（ｉ）の集合に対しクラスタリング処理を行う、請求項３に記載の顔形態予測方法。
【請求項５】
矯正治療を行った前記複数の患者の矯正前の頭部Ｘ線規格写真に基づいて、人間の骨格形態について予め設定された複数の特徴変量を要素とする多次元の矯正前セファロ特徴ベクトルＣｐｒｅ（ｉ）を抽出するステップと、
前記複数の患者の矯正後の頭部Ｘ線規格写真に基づいて、多次元の矯正後セファロ特徴ベクトルＣｐｏｓｔ（ｉ）を抽出するステップとを更に含み、
前記複数の患者の症例データを分類するステップでは、前記複数の患者の矯正前特徴ベクトルＦｐｒｅ（ｉ）、前記矯正前セファロ特徴ベクトルＣｐｒｅ（ｉ）及び前記矯正後セファロ特徴ベクトルＣｐｏｓｔ（ｉ）を複合した拡張特徴ベクトルＶ（ｉ）の集合に対しクラスタリング処理を行う、請求項４に記載の顔形態予測方法。
【請求項６】
前記拡張特徴ベクトルＶ（ｉ）が、矯正前と矯正後のセファロ特徴ベクトルの差分Ｃｐｒｅ（ｉ）−Ｃｐｏｓｔ（ｉ）をベクトル要素に含む、Ｖ（ｉ）＝［Ｆｐｒｅ（ｉ），Ｃｐｒｅ（ｉ），Ｃｐｒｅ（ｉ）−Ｃｐｏｓｔ（ｉ）］である、請求項５に記載の顔形態予測方法。
【請求項７】
前記評価対象患者の三次元顔データから得た特徴ベクトル及び／又は顔形態モデルをデータベースに編入するステップを更に含む、請求項２〜６の何れかに記載の顔形態予測方法。
【請求項８】
データベースと、前記データベースに記憶したデータに基づいて演算処理を実行する演算処理装置とを備える、矯正治療後の顔形態予測システムであって、
前記データベースが、少なくとも、
矯正治療を行った複数の患者の矯正前の三次元顔データに基づいて、人間の顔形態について予め設定された複数の特徴変量を要素として抽出された多次元の矯正前特徴ベクトルＦｐｒｅ（ｉ）と、
前記複数の患者の矯正前の三次元顔データから得た特徴点の配置を正規化した矯正前顔形態モデルＨｐｒｅ（ｉ）と、
前記複数の患者の矯正後の三次元顔データから得た特徴点の配置を正規化した矯正後顔形態モデルＨｐｏｓｔ（ｉ）と
を予め記憶し、
前記演算処理装置が、
矯正治療を検討している新たな患者（評価対象患者）の三次元顔データに基づいて、前記特徴変量を要素とする多次元の対象患者特徴ベクトルＦｎｅｗを抽出する特徴ベクトル抽出手段と、
前記矯正前特徴ベクトルＦｐｒｅ（ｉ）のうち、前記対象患者特徴ベクトルＦｎｅｗとの距離が近い順に、所定症例数ｋ人の症例患者を選択する近似症例患者選択手段と、
前記選択された各症例患者の矯正前顔形態モデルＨｐｒｅ（ｉ＝ｉ１，ｉ２，…，ｉｋ）のベクトル平均ＡＶＥｐｒｅを演算し、前記選択された各症例患者の矯正後顔形態モデルＨｐｏｓｔ（ｉ＝ｉ１，ｉ２，…，ｉｋ）のベクトル平均ＡＶＥｐｏｓｔを演算する顔形態類型化手段と、
前記評価対象患者の三次元顔データから得た特徴点の配置を正規化した当該患者の顔形態モデルである対象患者顔形態モデルＨｎｅｗを演算する顔形態モデル化手段と、
前記矯正後顔形態モデルのベクトル平均ＡＶＥｐｏｓｔから前記矯正前顔形態モデルのベクトル平均ＡＶＥｐｒｅを差し引いた顔形態ベクトル平均差分ＡＶＥｐｏｓｔ−ＡＶＥｐｒｅを演算し、前記評価対象患者の顔形態モデルＨｎｅｗに、前記選択された各症例患者の前記顔形態ベクトル平均差分ＡＶＥｐｏｓｔ−ＡＶＥｐｒｅを加味することで、当該評価対象患者の矯正後に予測される三次元の予測顔形態モデルＨｐｒｄを演算する予測顔形態モデル演算手段と
を備え、
前記特徴変量が、三次元形態データから得られるランドマーク間の距離の比、前記距離の平均に対する比、前記三次元形態の断面から得られる外形曲線の長さ、前記外形曲線の角度、前記外形曲線で閉じられる面積のうちから選択される１つ以上を含む、顔形態予測システム。
【請求項９】
データベースと、前記データベースに記憶したデータに基づいて演算処理を実行する演算処理装置とを備える、矯正治療後の顔形態予測システムであって、
前記データベースが、少なくとも、
矯正治療を行った複数の患者の矯正前の三次元顔データに基づいて、人間の顔形態について予め設定された複数の特徴変量を要素として抽出された多次元の矯正前特徴ベクトルＦｐｒｅ（ｉ）と、
前記複数の患者の矯正前の三次元顔データから得た特徴点の配置を正規化した矯正前顔形態モデルＨｐｒｅ（ｉ）と、
前記複数の患者の矯正後の三次元顔データから得た特徴点の配置を正規化した矯正後顔形態モデルＨｐｏｓｔ（ｉ）と
を予め記憶し、
前記演算処理装置が、
前記複数の患者の矯正前特徴ベクトルＦｐｒｅ（ｉ）の集合に対しクラスタリング処理を行うことで、複数に分類される症例クラス及び前記各症例クラスのクラスタ重心Ｇｐｒｅ（ｌ）を演算する症例クラス分類手段と、
矯正治療を検討している新たな患者（評価対象患者）の三次元顔データに基づいて、前記特徴変量を要素とする多次元の対象患者特徴ベクトルＦｎｅｗを抽出する特徴ベクトル抽出手段と、
クラスタリングされた複数の前記クラスタ重心Ｇｐｒｅ（ｌ）のうち、前記対象患者特徴ベクトルＦｎｅｗとの距離が最も近いクラスタ重心を有する近似症例クラスを選択する近似症例クラス選択手段と、
前記選択された近似症例クラスに属する各症例患者の矯正前顔形態モデルＨｐｒｅ（ｉ＝ｉ１，ｉ２，…，ｉｋ）のベクトル平均ＡＶＥｐｒｅを演算し、前記選択された近似症例クラスに属する各症例患者の矯正後顔形態モデルＨｐｏｓｔ（ｉ＝ｉ１，ｉ２，…，ｉｋ）のベクトル平均ＡＶＥｐｏｓｔを演算する顔形態類型化手段と、
前記評価対象患者の三次元顔データから得た特徴点の配置を正規化した当該患者の顔形態モデルである対象患者顔形態モデルＨｎｅｗを演算する顔形態モデル化手段と、
前記矯正後顔形態モデルのベクトル平均ＡＶＥｐｏｓｔから前記矯正前顔形態モデルのベクトル平均ＡＶＥｐｒｅを差し引いた顔形態ベクトル平均差分ＡＶＥｐｏｓｔ−ＡＶＥｐｒｅを演算し、前記評価対象患者の顔形態モデルＨｎｅｗに、前記選択された近似症例クラスに属する各症例患者の前記顔形態ベクトル平均差分ＡＶＥｐｏｓｔ−ＡＶＥｐｒｅを加味することで、当該評価対象患者の矯正後に予測される三次元の予測顔形態モデルＨｐｒｄを演算する予測顔形態モデル演算手段と
を備え、
前記特徴変量が、三次元形態データから得られるランドマーク間の距離の比、前記距離の平均に対する比、前記三次元形態の断面から得られる外形曲線の長さ、前記外形曲線の角度、前記外形曲線で閉じられる面積のうちから選択される１つ以上を含む、顔形態予測システム。
【請求項１０】
前記データベースが、更に、矯正治療を行った前記複数の患者の矯正前の頭部Ｘ線規格写真に基づいて、人間の骨格形態について予め設定された複数の特徴変量を要素として抽出された多次元の矯正前セファロ特徴ベクトルＣｐｒｅ（ｉ）を予め記憶し、
前記症例クラス分類手段が、前記複数の患者の矯正前特徴ベクトルＦｐｒｅ（ｉ）及び前記矯正前セファロ特徴ベクトルＣｐｒｅ（ｉ）を複合した拡張特徴ベクトルＶ（ｉ）の集合に対しクラスタリング処理を行う、請求項９に記載の顔形態予測システム。
【請求項１１】
前記データベースが、更に、矯正治療を行った前記複数の患者の矯正後の頭部Ｘ線規格写真に基づいて抽出された多次元の矯正後セファロ特徴ベクトルＣｐｏｓｔ（ｉ）を予め記憶し、
前記症例クラス分類手段が、前記複数の患者の矯正前特徴ベクトルＦｐｒｅ（ｉ）、前記矯正前セファロ特徴ベクトルＣｐｒｅ（ｉ）及び前記矯正後セファロ特徴ベクトルＣｐｏｓｔ（ｉ）を複合した拡張特徴ベクトルＶ（ｉ）の集合に対しクラスタリング処理を行う、請求項１０に記載の顔形態予測システム。
【請求項１２】
前記拡張特徴ベクトルＶ（ｉ）が、矯正前と矯正後のセファロ特徴ベクトルの差分Ｃｐｒｅ（ｉ）−Ｃｐｏｓｔ（ｉ）をベクトル要素に含む、Ｖ（ｉ）＝［Ｆｐｒｅ（ｉ），Ｃｐｒｅ（ｉ），Ｃｐｒｅ（ｉ）−Ｃｐｏｓｔ（ｉ）］である、請求項１１に記載の顔形態予測システム。
【請求項１３】
前記評価対象患者の三次元顔データから得た特徴ベクトル及び／又は顔形態モデルを前記データベースに編入する症例データ編入手段を更に備える、請求項８〜１２の何れかに記載の顔形態予測システム。
【請求項１４】
手術治療を行った複数の患者の術前の三次元乳房形態データに基づいて、予め選択された複数の特徴変量を要素とする多次元の術前特徴ベクトルＦｐｒｅ（ｉ）を抽出するステップと、
前記複数の患者の術前特徴ベクトルＦｐｒｅ（ｉ）の集合に対しクラスタリング処理を行うことで、複数に分類される症例クラス及び前記各症例クラスのクラスタ重心Ｇｐｒｅ（ｌ）を演算するステップと、
治療を検討している患者の三次元乳房形態データに基づいて、前記特徴変量を要素とする多次元の対象患者特徴ベクトルＦｎｅｗを抽出するステップと、
クラスタリングされた複数の前記クラスタ重心Ｇｐｒｅ（ｌ）のうち、前記対象患者特徴ベクトルＦｎｅｗとの距離が最も近いクラスタ重心を有する近似症例クラスを選択するステップと、
前記選択された近似症例クラスに属する各症例患者の術前の三次元乳房形態データから得た特徴点の配置を正規化した前記各症例患者の乳房形態モデルである術前乳房形態モデルＨｐｒｅ（ｉ＝ｉ１，ｉ２，…，ｉｋ）を演算するステップと、
前記選択された近似症例クラスに属する各症例患者の術後の三次元乳房形態データから得た特徴点の配置を正規化した前記各症例患者の術後乳房形態モデルＨｐｏｓｔ（ｉ＝ｉ１，ｉ２，…，ｉｋ）を演算するステップと、
前記選択された近似症例クラスに属する各症例患者の術前乳房形態モデルＨｐｒｅ（ｉ＝ｉ１，ｉ２，…，ｉｋ）のベクトル平均ＡＶＥｐｒｅを演算するステップと、
前記選択された近似症例クラスに属する各症例患者の術後乳房形態モデルＨｐｏｓｔ（ｉ＝ｉ１，ｉ２，…，ｉｋ）のベクトル平均ＡＶＥｐｏｓｔを演算するステップと、
前記術後乳房形態モデルのベクトル平均ＡＶＥｐｏｓｔから前記術前乳房形態モデルのベクトル平均ＡＶＥｐｒｅを差し引いた乳房形態ベクトル平均差分ＡＶＥｐｏｓｔ−ＡＶＥｐｒｅを演算するステップと、
前記評価対象患者の三次元乳房形態データから得た特徴点の配置を正規化した当該患者の乳房形態モデルである対象患者乳房形態モデルＨｎｅｗを演算するステップと、
前記評価対象患者の乳房形態モデルＨｎｅｗに、前記選択された近似症例クラスに属する各症例患者の前記乳房形態ベクトル平均差分ＡＶＥｐｏｓｔ−ＡＶＥｐｒｅを加味することで、当該評価対象患者の術後に予測される三次元の予測乳房形態モデルＨｐｒｄを演算するステップと
を含み、
前記特徴変量が、三次元形態データから得られるランドマーク間の距離の比、前記距離の平均に対する比、前記三次元形態の断面から得られる外形曲線の長さ、前記外形曲線の角度、前記外形曲線で閉じられる面積のうちから選択される１つ以上を含む、治療後の乳房形態予測方法。
【国際調査報告】
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2017069231.tif 000019
2017069231.tif 000020