(57)【要約】  本発明は、医療処置を受けた後の外観を予測する方法に関するものである。本発明を用いて、患者が処置を受けるか否かを決定する、あるいは所望の処置後の外観を生成するために特定の処置を選択するのを補助することができる。本発明は、同一または同様の処置が行われた１以上の前例を同定する。次いで、これらの前例を分析し、各前例について観察された変化を算出する。観察された変化は、次いで平均化され、最終的な変化関数を生成する。次いで、この変化関数を関連する患者の体の一部の処置前モデルに適用して、患者の体の一部の予測処置後モデルを生成することができる。この方法では、過去のデータの統計的分析に基づいて、体の一部の処置後の外観を正確に予測することができる。【選択図】図５
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
処置後の体の一部の外観を予測する方法であって、当該方法が：
前記体の一部の処置前モデルを生成するステップと；
前記処置について１以上の前例を同定するステップと；
前記１以上の前例に基づいて、前記体の一部の予測処置後モデルを生成するステップと、を含むことを特徴とする方法。
【請求項２】
請求項１に記載の方法において、前記処置後モデルが：
前記１以上の前例に認められる変化を表す変化関数を算出するステップと；
前記変化関数を前記処置前モデルに適用するステップと、によって生成されることを特徴とする方法。
【請求項３】
請求項２に記載の方法において、複数の前例があり、前記変化関数が：
各前例について、前例の処置前モデルを生成するステップと；
各前例について、前例の処置後モデルを生成するステップと；
各前例について、前記前例の処置前モデルを前記前例の処置後モデルと比較し、各前例についての中間変化関数を生成するステップと：
変化関数を算出するために前記中間変化関数を平均するステップと、によって算出されることを特徴とする方法。
【請求項４】
請求項１乃至３の何れかに記載の方法において、前記処置前モデルが、前記体の一部の１以上の２次元画像から生成されることを特徴とする方法。
【請求項５】
請求項１乃至４の何れかに記載の方法において、前記１以上の前例が、前例データベースを検索することによって同定されることを特徴とする方法。
【請求項６】
請求項３に記載の方法において、それぞれの中間変化関数がさらに複数の中間変更値を有しており、各変更値は、前記体の一部のモデルの一点に対応していることを特徴とする方法。
【請求項７】
請求項１乃至６の何れかに記載の方法において、前記変化関数が複数の変更値を有しており、各変更値が、前記体の一部のモデルの一点に対応していることを特徴とする方法。
【請求項８】
請求項６を引用する請求項７に記載の方法において、前記平均するステップが、前記変化関数の変更値を生成するために前記中間変更値の平均値を取るステップを含むことを特徴とする方法。
【請求項９】
請求項１乃至８の何れかに記載の方法がさらに：
前記体の一部の前記予測処置後モデルを表示するステップを含むことを特徴とする方法。
【請求項１０】
請求項４に記載の方法がさらに：
前記１以上の２次元画像を操作して、これらの画像を前記体の一部の前記予測処置後モデルに適合させるステップを含むことを特徴とする方法。
【請求項１１】
体の一部の外観に影響を与える処置に関連する変化関数を特定する方法において、前記変化関数は、前記体の一部の処置前の外観から処置後の外観への変化を表しており、当該方法は：
前記処置の１以上の前例を同定するステップと；
各前例についてデータを取得するステップであって、前記データは、前記体の一部の処置前の外観と処置後の外観に関する情報を有しているステップと；
前記データから、各前例について、前記体の一部の処置前の外観を処置後の外観と比較するステップと；
前記１以上の前例について、前記体の一部の処置前の外観から前記処置後の外観への認められる変化を規定する変化関数を算出するステップと、を含むことを特徴とする方法。
【請求項１２】
請求項１１に記載の方法において、複数の前例があり、前記変化関数が：
各前例について、前記体の一部の前例の処置前の外観を前例の処置後の外観と比較し、各前例の中間変化関数を生成するステップと；
変化関数を算出するために前記中間変化関数を平均するステップと、によって算出されることを特徴とする方法。
【請求項１３】
請求項１１または１２に記載の方法において、前記１以上の前例が、前例データベースを検索することによって同定されることを特徴とする方法。
【請求項１４】
医療処置をデータセットの変化と関連付ける方法において、前記データセットは、体の一部の外観に対応しており、当該方法は；
前記処置に伴う変化を特定するために、処置の１以上の前例を分析するステップを含むことを特徴とする方法。
【請求項１５】
請求項１４に記載の方法において、前記データセットが、前記体の一部のモデルを含むことを特徴とする方法。
【請求項１６】
請求項１４または１５に記載の方法において、複数の前例があり、前記分析するステップがさらに：
各前例に認められる中間変化を特定するステップと；
前記処置に伴う変化を特定するために前記中間変化を平均するステップと、を含むことを特徴とする方法。
【請求項１７】
請求項１４乃至１６の何れか一項に記載の方法において、当該方法がさらに：
前記処置に伴う変化を利用して、患者が前記処置を受ける前に、前記処置を受けた後の患者の体の一部の予測外観を予測するステップを含むことを特徴とする方法。
【請求項１８】
処置の結果として予想される体の一部の外観変化を予測する方法であって、当該方法が：
データベースから１以上の前例を同定するステップであって、各前例は前記体の一部の処置前の外観および処置後の外観に関するデータを有しているステップと；
各前例についての前記データから、前記体の一部の処置前の外観から所望の処置後の外観への変化を規定する変更子を算出するステップと、を含んでおり、
算出された前記変更子は、前記処置の結果として予想される前記体の一部への変化を示していることを特徴とする方法。
【請求項１９】
人が処置を選択するのを補助する方法であって、当該方法が：
体の一部の処置前モデルを生成するステップと；
前記体の一部の所望の処置後の外観を特定するために、前記処置前モデルを修正するステップと；
１以上の前例に基づいて、前記所望の処置後の外観を生成する可能性が高い１以上の推奨処置を同定するステップと、を含むことを特徴とする方法。
【請求項２０】
請求項１９に記載の方法において、前記処置前モデルを修正するステップが、前記処置前モデルから前記所望の処置後の外観への所望の変化を測定するステップを含んでおり、前記１以上の推奨処置を同定するステップは：
前例のデータベースを検索して、前記所望の変化と同様の変化をもたらす１以上の前例を同定するステップと；
前記１以上の前例において実施された処置を特定するステップと、を含むことを特徴とする方法。
【請求項２１】
請求項１９に記載の方法において、前記処置前モデルを修正するステップが、前記処置前モデルから前記処置後の外観への所望の変化を測定するステップを含んでおり、前記１以上の推奨処置を同定するステップは：
外観変化と関連する処置を含むデータベースを検索するステップであって、関連する外観変化は、前記１以上の前例から生成されるステップと；
前記所望の変化と同様の外観変化と関連する処置を同定するステップと、を含むことを特徴とする方法。
【請求項２２】
請求項１乃至２１の何れかに記載の方法において、前記処置が、歯列矯正処置であることを特徴とする方法。
【請求項２３】
処置後の体の一部の外観を予測するシステムにおいて：
前記体の一部の処置前モデルを生成する手段と；
前例データベースから１以上の前例を同定する手段と；
前記１以上の前例に基づいて、前記体の一部の処置後モデルを生成する手段と、を具えることを特徴とするシステム。
【請求項２４】
処置後の体の一部の外観を予測するシステムにおいて：
請求項１乃至２１の何れか一項に記載の方法を実行するよう構成されたプロセッサと；
前記プロセッサと通信するメモリと、を具えることを特徴とするシステム。
【請求項２５】
請求項２４に記載のシステムがさらに、前記処置後の前記体の一部の予測外観を表示するディスプレイを具えていることを特徴とするシステム。
【請求項２６】
コンピュータプログラム製品であって、中に組み込まれたコンピュータ読取可能なプログラムコードを有するコンピュータ使用可能な媒体を具えており、前記コンピュータ読取可能なプログラムコードは、請求項１乃至２１に記載された方法の何れか１つのステップを実行するよう構成されていることを特徴とするコンピュータプログラム製品。
【請求項２７】
各処置識別子が体の一部に実施できる医療処置と関連している複数の処置識別子と；
各処置識別子と関連し、関連する前記医療処置を受けることによって生じる前記体の一部への予測外観変化を示す変化関数と、を有することを特徴とするデータベース。
【請求項２８】
請求項２７に記載のデータベースにおいて、前記体の一部の予測処置後モデルを生成するために、前記変化関数を前記体の一部の処置前モデルに適用することができることを特徴とするデータベース。
【請求項２９】
請求項１乃至２１の何れかに記載の方法を実行するよう構成された装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、形成外科または矯正治療といった、体の一部の外観を変化させうる医療処置の分野に関するものである。便宜上、本明細書全体にわたって、人の顔のモデリングについて具体的に参照している。しかしながら、本発明は広い用途を有している。
【０００２】
本願は、オーストラリア仮特許出願第２０１０９０２２２１号、名称「Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ  ｏｆ  Ｐｏｓｔ−Ｐｒｏｃｅｄｕｒａｌ  Ａｐｐｅａｒａｎｃｅ（処置後の外観予測）」の権利を主張するものであり、その内容の全ては参照により本書に援用される。
【背景技術】
【０００３】
多くの医療処置は、人の外観を変化させる。幾つかの処置は、これを偶発的にしてしまうが、他の処置は、人の外観を好ましい状態に変化させるために明確に実施される。しかしながら、双方の場合とも、人はおそらく外観に生じうる変化に興味があり、多くの場合、これは、処置をしてもらうか否か、あるいは（異なる選択肢の中から）どの処置をしてもらうかについての判断に影響を与える。これは、人の顔の外観を変化させることができる手術に関して、特に当てはまる。
【０００４】
人の顔面のコンピュータモデルを生成するために使用できる、３次元の顔面モデリングソフトウェアがあり、例えば、様々な異なる角度から撮影された一組の顔面の２次元画像を入力として使用する。しかしながら、これらのソフトウェアツールを使用して、写真から所与の時間で人の顔面モデルを生成することは比較的簡単ではあるが、医療処置の結果として生じうる外観の変化を（予め）予測することは、それほど簡単ではない。
【０００５】
人の骨構造を修正する処置の手法の１つは、関連する体の一部について硬組織モデル（例えば、骨構造のコンピュータモデル）を生成することである。次いで、ソフトウェアのユーザは、実施される手術（例えば、顎骨の再調整）に応じて、この硬組織モデルを修正することができる。
【０００６】
一旦、術後の硬組織がモデリングされると、他のモデルを適用して、得られる骨構造に基づいて軟組織の動きや変形を予測することができる。これにより、人の術後の外観を予測することができる。
【０００７】
このような手法は、Ｄｅｕｆｌｈａｒｄ等による、２００６年１０月、Ｍａｔｈｅｍａｔｉｃｓ  ｉｎ  Ｆａｃｉａｌ  Ｓｕｒｇｅｒｙの第５３巻第９号“Ｎｏｔｉｃｅｓ  ｏｆ  ｔｈｅ  Ａｍｅｒｉｃａｎ  Ｍａｔｈｅｍａｔｉｃａｌ  Ｓｏｃｉｅｔｙ”に見ることができる。同様の手法を、関連する体の一部内にインプラントを挿入する処置に使用することができる。例えば、バネ質点モデルがコンピュータグラフィックやコンピュータアニメーションに頻繁に使用されるが、（Ｄｅｕｆｌｈａｒｄが指摘しているように）これらのモデルは、「数値安定性や近似の質」を犠牲にする傾向がある。
【０００８】
しかしながら、このような手法は、人の骨構造を正確にモデリングするために、最新の走査機器を必要とする。さらに、その予測精度は、（計算的に非常に複雑となりうる）軟組織モデルの精度や適用性、および処置の結果生じる骨構造への変更をユーザがいかに正確に予測するかに大きく依存している。これらの要因の双方とも、術後の外観を正確かつ費用効果が高く予測することを困難にしてしまう。
【０００９】
本発明の目的は、上記の問題点の一部または全てを緩和または改善させること、あるいは少なくとも、処置後の外観を予測する既存の方法の代替案を提供することである。
【発明の概要】
【００１０】
本発明の第１の態様によると、処置後の体の一部の外観を予測する方法が提供されており、当該方法は：
体の一部の処置前モデルを生成するステップと；
処置の１以上の前例を同定するステップと；
１以上の前例に基づいて、体の一部の予測処置後モデルを生成するステップと、を含む。
【００１１】
処置後モデルは、１以上の前例の統計的分析に基づいて生成することができる。特に、処置後モデルは：
１以上の前例において認められる変化と相互関係がある変化関数を算出するステップと；
変化関数を処置前モデルに適用するステップと、によって生成することができる。
【００１２】
用語「変化関数（change function）」は、本明細書において、２つのモデルの変化または差異の記述を広く包含するように使用される。変化関数の正確なフォーマットは、使用するモデルのフォーマットによる。例えば、モデルが複数の数値を有し、各数値が体の一部分の地点の位置を表している場合、変化関数は、各位置に対して、これらの数値の差の行列または配列を有しうる。
【００１３】
変化関数は：
各前例について、前例の処置前モデルを生成するステップと；
各前例について、前例の処置後モデルを生成するステップと；
各前例について、前例の処置前モデルを前例の処置後モデルと比較して、各前例についての中間変化関数を生成するステップと；
変化関数を算出するために中間変化関数を平均するステップと、によって算出することができる。
【００１４】
用語「中間（intermediate）」は、特定の前例について生成された変化関数と、処置後の体の一部の外観を予測するために使用される最終的な変化関数とを区別するために使用する。
【００１５】
本明細書における用語「平均（average）」は、幅広い“平均”関数を含み、単にデータセットの平均に限定すべきではない。例えば、データセットの中央値、または加重平均も含みうる。
【００１６】
本発明の第２の態様では、処置を選択する人を補助する方法を提供しており、当該方法は：
体の一部の処置前モデルを生成するステップと；
処置前モデルを修正して、体の一部の所望の処置後の外観を特定するステップと；
１以上の前例に基づいて、所望の処置後の外観を生成する可能性が高い１以上の推奨処置を同定するステップと、を含む。
【００１７】
処置前モデルを修正するステップは、処置前モデルから処置後の外観への変化を測定するステップを含んでもよく、１以上の推奨処置を同定するステップは：
前例のデータベースを検索し、同様の変化を生じさせる１以上の前例を同定するステップと；
１以上の前例において実施された処置を特定するステップと、を含みうる。
【００１８】
代替的に、１以上の推奨処置を同定するステップは：
外観変化と関連する処置を含むデータベースを検索するステップであって、関連する外観変化は１以上の前例から生成されているステップと；
所望の変化と同様の外観変化と関連する処置を同定するステップと、を含みうる。
【００１９】
本発明の第３の態様では、処置の結果として予想される体の一部の外観変化を予測する方法を提供しており、当該方法は：
データベースから１以上の前例を同定するステップであって、各前例は、体の一部の処置前の外観および処置後の外観に関するデータを含んでいるステップと；
各前例のデータから、体の一部の処置前の外観から処置後の外観への変化を規定する変更子を算出するステップとを含んでおり、
算出された変更子は、処置の結果として予想される体の一部の変化を示している。
【００２０】
本発明の第４の態様では、体の一部の外観に影響を与える処置に関連する変化関数を特定する方法を提供しており、変化関数は、体の一部の処置前の外観から処置後の外観への変化を表し、当該方法は：
処置の１以上の前例を同定するステップと；
各前例のデータを取得するステップであって、このデータは体の一部の処置前の外観と処置後の外観に関する情報を含んでいるステップと；
データから、各前例について、体の一部の処置前および処置後の外観を比較するステップと；
１以上の前例について、体の一部の処置前の外観から処置後の外観への認められた変化を規定する変化関数を算出するステップと、を含む。
【００２１】
本発明の第５の態様では、医療処置をデータセットの変化と相関させる方法を提供しており、データセットは体の一部の外観に対応しており、当該方法は：
処置の１以上の前例を分析し、処置に伴う変化を特定するステップを含む。
【００２２】
本発明の第６の態様では、処置後の体の一部の外観を予測するシステムを提供しており、当該システムは：
体の一部の処置前モデルを生成する手段と；
処置の１以上の前例を同定する手段と；
１以上の前例に基づいて、体の一部の処置後モデルを生成する手段と、を具える。
【００２３】
本発明の第７の態様では、処置後の体の一部の外観を予測するシステムを提供しており、当該システムは：
上記方法の何れか１つを実施するよう構成されたプロセッサと；
プロセッサと通信するメモリと、を具える。
【００２４】
このシステムは更に、処置後の体の一部の予測外観を表示するディスプレイを具えることができる。
【００２５】
本明細書における処置（procedure）という用語は、体の一部の外観に影響を与えうる、形成外科手術、顎顔面処置または頭蓋顔面処置、および歯列矯正処置を含む幅広い医療処置または治療計画を含みうる。
【００２６】
本発明は、単一の隣接組織（顔や単一要素の体の一部など）、さらに口や歯科装置などの１を越える要素から構成される体の部分の双方を含む、広い範囲の体の一部の外観に適用することができる。
【００２７】
本発明の更なる態様によると、コンピュータプログラム製品が提供されており、当該コンピュータプログラム製品は、その中に組み込まれたコンピュータ読取可能なプログラムコードを有するコンピュータ使用可能な媒体を含み、このコンピュータ読取可能なプログラムコードは、上記方法の何れか１つのステップを実現するために実行するよう構成されている。
【００２８】
本発明の更なる態様によると、データベースが提供されており、当該データベースは：
複数の処置識別子であって、各識別子が体の一部に実施することができる医療処置に関連している処置識別子と；
各処置識別子に関連し、関連する医療処置によって生じる体の一部への予想される外観変化を示す変化関数と、を具える。
【００２９】
本発明の更なる態様によると、前述した方法を実施するよう構成された装置が提供されている。さらに、本発明の更なる態様は、本明細書全体を通して明らかとなるであろう。
【００３０】
本発明の１以上の実施形態の詳述が、本発明の原理を例示する目的で示している添付の図面とともに、以下に提供されている。本発明が、このような実施形態に関して記載されているが、本発明はいかなる実施形態にも限定されないことを理解されたい。反対に、本発明の範囲は、特許請求の範囲によってのみ限定され、本発明は、多くの代替手段、改変、および均等物を包含する。例示することを目的として、本発明の十分に理解してもらうために、多くの具体的な詳細が以下の記述において説明されている。
【００３１】
これらの具体的な詳細の一部または全てを使用せずとも、特許請求の範囲によって本発明を実施することができる。明確にするため、本発明に関連する技術分野において知られている技術的事項は、本発明を不必要に曖昧にしないように、詳細に記載していない。
【図面の簡単な説明】
【００３２】
本発明の実施例を、添付の図面を参照に論述する。
【図１】図１は、処置を受ける前の人の写真を示している。
【図２】図２は、例示的な顔面モデルを示している。
【図３】図３は、本発明を実施するために使用できるコンピュータ構造の概略図である。
【図４】図４は、本発明の実施形態による方法のフローチャートである。
【図５】図５は、図４に示す前例を分析するステップのフローチャートである。
【図６】図６は、本発明の代替的な実施形態による方法のフローチャートである。
【図７】図７は、処置を受ける前の他の人の写真である。
【図８】図８は、図７の写真から得た顔面モデルである。
【図９】図９は、処置を受けた後の図７の人の写真を示している。
【図１０】図１０は、図９の写真から得た顔面モデルを示している。
【図１１】図１１は、図８および１０の顔面モデルの数値表現を、これらの顔面モデルから得た変化関数とともに示している表である。
【００３３】
以下の記載では、同一符号は、幾つかの図面を通して同一または対応する部分を意味している。
【発明を実施するための形態】
【００３４】
本書に記載の発明は、特に歯列矯正の用途を参照に記載されている。しかしながら、これは例示することのみを目的としており、本発明は広い用途を有している。
【００３５】
本発明は一般に、コンピュータを用いて実行される。図３は、本発明の実施形態による電子文書にアクセスして使用するために利用できるハードウェアを概略的かつ一般的に示している。入／出力インタフェース４４と、算術論理装置（ＡＬＵ）４３と、制御ユニットおよびプログラムカウンタ要素４５とを有する中央処理装置（ＣＰＵ）４２は、入／出力インタフェース４４を介して入力および出力デバイス、およびメモリ４６と通信する。
【００３６】
ここで図１を参照すると、女性の顔の３枚の写真２００が、異なる角度から図示されている。これらの画像２００は、顔面モデルリングソフトウェア（または、本発明を実現し、顔面モデルリングソフトウェアを組み込んだソフトウェア）に読み込むことができる。図１に示すように、十字マークを画像２００上に配置して、顔面上のキーポイントに印を付けることができる。次いで、画像２００を用いて、写真２００から女性の顔の３次元顔面モデル２１０を生成することができる。
【００３７】
図２に例示的な顔面モデル２１０を見ることができる。このようなモデル２１０は通常、多くのデータ点を有しており、各データ点が顔面の関連部分を特定し、各データ点は、３次元空間の特定の位置に関連する顔面特徴を配置する空間情報（例えば、ｘ，ｙ，ｚ座標）を有している。
【００３８】
当然のことながら、２次元画像から３次元顔面モデルを生成する様々なツールがあり、これらは、幅広いフォーマットで顔面モデルの細部を規定することができる。幾つかのツールに用いられる方法の概要を示すと、観察される「平均的な」人間の顔に相当しうる、一般的な基本顔面モデルを使用することができる。写真上に（図１に示すような）十字マークを配置して、顔面上の重要な位置、例えば、口角、眼および鼻を識別することができ、これはパラメータ推定プロセスを開始するのに役立つ。最初に、一般的なモデルを、マークに適合するよう変更することができる。線または陰影の分析といった、次の画像分析を実行し、患者の顔面と一致するようにモデルを更に変化させることができる。
【００３９】
モデルに示されるデータ点の数も、モデリングツール、さらにモデリングされる体の部分に応じて広く異なる（より複雑な体の部分は、より多くのデータ点を要する）。同様に、データ点のフォーマットも異なっていてもよい。顔面モデルを規定する簡単な方法の１つは、一組の数値：
2013526934.tif 000003
である。ここで、Ｓは、顔面の空間セグメントを規定する一組のデータ点である。
【００４０】
このモデルは更に、顔面全体の異なる点におけるテクスチャを示す、構造データ点を有しうる。しかしながら、このデータ点は、ｘ、ｙおよびｚ座標を保存するというよりも、所与のラインに沿った標準偏差または他の単位の尺度として、母集団の平均から（または一般的なモデルから）のばらつきを規定することができる。当然のことながら、本発明は、使用される具体的なモデリングツールまたはモデルフォーマットとは無関係に適用することができ、特定のツールまたはフォーマットに限定されないことを理解されたい。
【００４１】
ここで図３を参照すると、図１に示す写真２００は、処置の前に撮影することができ（１００）、それを使用して彼女の顔の処置前モデル２１０を生成することができる（１１０）。しかしながら、この女性が歯列矯正処置を受けることを意図している場合、彼女は処置を受けた後の外観に興味があると考えられる。
【００４２】
したがって、本発明のこの実施形態によると、履歴データベース３００が調査される。この実施形態では、履歴データベース３００は、様々な異なる処置、様々な異なる患者に対する事例の臨床的詳細事項を含んでいる。データベース３００の各項目は、実施された処置の詳細、さらに処置を受ける前後の患者の外観の詳細を含みうる。これは、例えば、図１に示すような写真２００（処置前の外観）および、処置が終了した後に撮影される対応写真を含みうる。データベース３００は、患者の診療履歴、治療の詳細、説明文、および人口統計データを含む、様々な他の臨床的詳細事項を含みうる。このデータベース３００は、施術者毎に分類されてもよく、代替的には、各施術者は自身の履歴データベース３００を保持することができる。
【００４３】
履歴データベース３００を調査すると、１以上の前例２２０を同定する（１２０）、すなわち、同一または類似の処置が同様の患者に行われた事例を同定することができる。好適には、複数の前例２２０を同定する（１２０）。
【００４４】
次いで、各前例２２０について、処置の前後の患者の外観の差を分析する（１３０）。患者の外観を分析する方法の１つは、図５のように、各前例２２０について２つの３次元顔面モデル２２１、２２２を生成することである。すなわち、処置前の外観について１つのモデル（処置前モデル２２１）を、処置後の外観について他方のモデル（処置後モデル２２２）を生成する（１３１）。次いで、処置前モデル２２１と処置後モデル２２２の差異を分析することができる。例えば、処置前モデル２２１の各データ点を処置後モデル２２２の対応するデータ点と比較して、処置前モデル２２１から処置後モデル２２２へと空間座標がどのように変化するかを見ることができる。この方法では、処置後モデルを生成するために処置前モデルに適用される変化を説明する、変化関数２３０を生成することができる。
【００４５】
複数の前例２２０が同定された場合、各前例２２０について中間変化関数２３３を生成することができ、得られる変化関数２３０を生成するために、次いでこの中間変化関数を平均することができる（２３４）。本書の用語「平均（average）」は、様々な分析法を指すことを意図している。この「平均」は、各前例について各データ点に適用される変化の単純平均であってもよい。代替的に、中央値、（例えば、外れ値を除外した後の）修正平均または加重平均を、本発明に応じて使用することができる。例えば、幾つかの実施形態では、ユーザは、より最近の事例、より類似した処置に関係している事例、あるいはより類似した患者に関係している事例の場合に、特定の事例を比重をかけて強調することができる。これらの加重は、中間変化関数２３３を平均して（２３４）、加重平均を生成する場合に使用することができる。
【００４６】
前例に対する変化関数２３０を算出すると、現在の患者の顔の処置前モデル２１０に適用する（１４０）。それに応じて、処置前モデル２１０の各データ点を、変化関数２３０に規定された量だけ調整し、現在の患者の顔の予測処置後モデル２４０を生成し、それをユーザに表示することができる（１５０）。予測処置後モデル２４０を患者に示し、この処置を継続するか否かの判断を補助することができる。
【００４７】
当然のことながら、予測した処置後の外観は、様々な方法で表示することができる。選択肢の１つは、上記のように処置後モデル２４０を表示することである。
【００４８】
代替的に、処置後モデル２４０を、ｅメールなどの電子形態に記載する、ＰＤＦ文書として公開する、インターネットに投稿する、またはＣＤ、ＤＶＤ等といった読取可能な記憶媒体に保存する、あるいは絵で表した紙ベースの文書のハードコピー形態に記載するために、一連の２次元画像に変換することができる。
【００４９】
処置後の外観を表示する他の代替例の１つは、予測処置後モデル２４０に応じた予測変化に適合するように本来の２次元写真２００を操作することにより、処置後モデルを２次元表示に変換し戻すことである。
【００５０】
ディスプレイは、他のモデルや他のデバイスのモデル（例えば、インプラント、内部骨構造、歯などのモデル）を、処置前モデルまたは予測処置後モデルと同時に、および／または重ね合わせて表示することができる。
【００５１】
データベース３００に保存する情報は、本発明の異なる実施形態間で大幅に変更することができると理解されたい。場合によって、データベースは、処置前および処置後の写真ではなく、各前例に関連する本発明の処置前モデル２２１および処置後モデル２２２を有することができ、これにより、データベース３００が照会される度に、ソフトウェアがこれらのモデルを生成する必要がなくなる。
【００５２】
他の例では、データベース３００は、要求に応じて検索したり、処置前モデル２１０に適用することができる、各処置、および／または患者の特定のカテゴリ、および／または特定の施術者に関連する変化関数２３０を保存することができる。
【００５３】
（非限定的な）例として、図７乃至１１は、一つの前例２２０の分析から、どのように単純な変化関数を得ることができるかを示している。図７では、前例２２０となる患者の処置前の写真が十字マークと共に示され、患者の顔の重要な特徴を規定している。これらの写真を用いて、図８に示すように、前例２２０の処置前モデル２２１を生成することができる。
【００５４】
さらなる分析を簡略化するために、写真を相当な程度まで標準化させることが好ましいことに留意されたい。すなわち、写真は、常に同一角度から、理想的には、同一の距離から、または補正拡大率で撮影されることが好ましい。これは、様々な異なる手段で写真を撮影する人物を方向付ける、あるいは補助することにより実現しうる。顔面モデルについて、写真を標準化する方法の１つは、人の顔面上に照準線を照射させて、鼻の先端、口角または耳の底部といった、顔の所定の位置に照準線を配置するように撮影者を誘導することである。
【００５５】
治療後、図９に示すような、患者の更なる写真を撮影することができる。次いで、これらの写真を用いて、前例２２０の処置後モデル２２２を生成することができる。
【００５６】
図１１は、どのように処置前モデル２２１と処置後モデル２２２をソフトウェアプログラムによって保存することができるかを示す表である。モデル２２１、２２２はそれぞれ、一連の８０のデータ点によって表すことができ、各データ点は、人の顔の特定の部位／部分に対応している。８０のデータ点はそれぞれ、人の顔面上の部位の空間的位置を規定する関連値を有している。この例における位置は、平均的または一般的な人間の顔における位置に対する、その部分の位置を示す１つの数値、例えば、所定の線に沿った標準偏差の数値によって規定されている。
【００５７】
簡単な変化関数２３０は、処置後モデル２２２の値から処置前モデル２２１の値を差し引くことによって算出することができる。この変化関数２３０は、前例２２０について各データ点に認められる変化を、新たな患者の処置前モデル２１０の対応するデータ点の値に単に加えることにより、新たな患者のモデルに適用する（予測処置後モデル２４０を生成する）ことができる。
【００５８】
したがって、予測処置後モデル２４０は、実施される特定の処置の実際の履歴例から生成される。先行技術とは異なり、本発明は、硬組織モデルを生成するために最新の走査機器を使用する必要なく、硬組織モデルを操作して実施される処置をシミュレーションする必要なく、および患者の得られる外観を予測するためにバネ質量モデルを使用する必要なく、適当な処置の全体結果を提供することができる。例えば、医療介入の結果として生じる骨構造の変化を正確に予測する執刀医に依存していない。同様に、患者の最終的な処置後の外観を作り出すことに関連する全ての要因を説明することができないバネ質量モデルの精度に依存していない。それどころか、本発明は、単に類似する前例の統計的分析に基いて外観を予測することができる。
【００５９】
したがって、最善の結果のために、使用する前例は、可能な限り、患者の事例に密接に適合することが好ましい。そのため、データベースは、予測外観と関連しうる、年齢、性別、人種等といった臨床的な詳細事項を保存していることが好ましい。このような場合、使用する理想的な前例２２０は、同一の施術者によって、同種の患者（例えば、同様の年齢、人種であって、同様の臨床的および治療履歴や臨床特徴を有する）に実施される同一処置の履歴例である。施術者の技術の変化が記録されているため、より最近の事例がさらに好ましい。一方、本発明に使用する統計的な分析は、より多くの前例を使用した場合に最も有効となりうる。
【００６０】
したがって、本発明を実行するソフトウェアプログラムは、前例の選択の部分的なユーザ制御を提供することができる。例えば、特定の患者に対し、このプログラムは、多くの特徴と的確に一致する過去の事例、例えば、同じ性別および人種であって、同じ年齢層の人に行われた同一の処置に関連する事例について、データベースを検索することができる。幾つかの特徴と一致する他の類似の事例を検索することもでき、例えば、同じ性別および人種であるが、年齢層が異なる人に行われた同一の処置の他の事例を同定することができる。データベース３００から得られる事例の選択肢を、それらに関連する表示とともにユーザに示し、患者の処置後の外観を予測する時に前例としてどの事例を使用するかを、ユーザに選択するよう促すことができる。ユーザは、示されたどの事例を前例として使用するか適宜選択することができる。これらは、当然のことながら、本発明の範囲内において想定される変形態様を示すためにのみ与えられた非限定的な例であり、様々な他のデータベース検索法を使用することができる。
【００６１】
選択される前例２２０の数は異なることがある。幾つかの状況では、一つの前例２２０のみを使用できる。しかしながら、このように限られたデータから生成される予測は、情報が不十分であるためエラーを起こしやすい。したがって、より多くの前例２２０が一般的に望ましい。前例２２０の数は、有効性、具体的な処置、および要求される臨床的精度に応じて異なることがある。
【００６２】
本発明の他の用途は、患者のために処置（例えば、歯列矯正治療）を選択することである。例えば、予測処置後モデル２４０を、想定される様々な処置について生成し、これらを想定される処置の他の詳細事項と共に患者に示すことができる。予測した外観は、どの治療選択肢を続けるか選択する要因となりうる。
【００６３】
本発明の他の代替的な用途が、図６に示されている。前述のように、患者の写真２００を治療前に撮影して（１００）、処置前モデル２１０を生成することができる。しかしながら、この例では、処置前モデル２１０は変形可能な顔面モデルであり、所望の処置後モデル２４１に示された所望の治療後の外観を生成するために、患者の要求または施術者の提案に応じて編集または「変形」することができる。次いで、所望の処置後モデル２４１を処置前モデル２１０と比較して、所望の変化関数２５１を生成することができる。所望の外観と最も密接に適合する処置後の外観を生成する可能性が高い処置２６１を同定する（すなわち、所望の変化関数２５１と最も密接に関係している処置２６１を同定する）ために、（好適には、他の所望の処置後結果を特定する他の基準を用いて）データベース３００を検索することができる（１６１）。
【００６４】
最も関連がある処置を選択するために、様々なデータベース検索法を使用することができる。クラスタ分析は適用可能な検索法の一例であり、この方法は、検索および分類されるデータの類似点に依存する多くの種類のパターン適合および分類アルゴリズムを含む。例として、教師無し神経回路網学習法に使用されるＫ−ｍｅａｎｓクラスタリングを、本発明に適用することができる。代替的に、ｋ最近傍検索法も有用である。しかしながら、当業者は、本発明の範囲内において適切な検索法を採用することができる。
【００６５】
推奨処置が同定されると、図４に示す実施形態を用いて、ユーザに、処置を受けた後の実際の予測外観を示すことができる。推奨処置が最も近い適合を生じさせる可能性があったとしても、明らかに、実際の予測外観が所望の外観と大きく異なることがある。
【００６６】
当然のことながら、検索法は、データベース３００に含まれる情報に左右される。例えば、データベース３００が処置前および処置後モデルまたは写真を有する複数の前例を含んでいる場合、このシステムは、認められる外観変化を特定するために多くの前例を分析する必要がある。
【００６７】
代替的に、データベースが単に、認められる外観変化に直接関連する処置を有している場合、所望の外観変化に関連する処置を探し出すことは容易となりうる。しかしながら、このような実施形態における検索ステップは容易となりうるが、使用可能な情報があまりない（例えば、このようなデータベース３００に含まれる年齢、人種または性別に基づく特定の限定事項がない）という欠点が付随する。したがって、予測精度、施術者に与えられる自由度、および患者に示される処置（または処置の組み合わせ）の選択肢は限定されうる。
【００６８】
当該分野における当業者は、様々な技術や手法を用いて、情報および信号を表すことができると理解するであろう。例えば、上述全体にわたって言及された、データ、インストラクション、コマンド、情報、信号、ビット、記号、およびチップは、電圧、電流、電磁波、磁場または磁粉、光学場または光粒子、またはそれらの組み合わせによって表すことができる。
【００６９】
当業者は更に、本書に開示された実施形態に関連して記載された、様々な例示的な論理ブロック、モジュール、回路、およびアルゴリズムのステップは、電子ハードウェア、コンピュータソフトウェア、双方の組み合わせとして実施できることを理解するであろう。ハードウェアとソフトウェアの互換性を明確に示すため、様々な例示的な要素、ブロック、モジュール、回路、およびステップを、それらの機能性の観点から広く記載している。このような機能が、ハードウェアまたはソフトウェアの何れとして実行されるかは、システム全体に課せられた具体的な用途や設計制限事項に左右される。当業者は、それぞれの特定の用途に対して異なる方法で記載された機能を実施することができるが、このような実行判断は、本発明の範囲から逸脱するものとして解釈すべきではない。
【００７０】
本書に開示された実施形態と関連して記載された方法またはアルゴリズムのステップは、ハードウェアに、プロセッサで実行するソフトウェアモジュールに、またはその２つの組み合わせにおいて、直接具体化することができる。ハードウェアによる実施については、１以上の特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、デジタルシグナルプロセッサ（ＤＳＰ）、デジタルシグナル処理デバイス（ＤＳＰＤ）、プログラマブルロジックデバイス（ＰＬＤ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、プロセッサ、コントローラ、マイクロコントローラ、マイクロプロセッサ、本書に記載された機能を実行するように設計された他の電子ユニット、またはそれらの組み合わせ内で、処理を実行することができる。コンピュータプログラム、コンピュータコード、またはインストラクションとしても知られているソフトウェアモジュールは、多くのソースコードまたはオブジェクトコードのセグメントまたはインストラクションを含むことができ、ＲＡＭメモリ、フラッシュメモリ、ＲＯＭメモリ、ＥＰＲＯＭメモリ、レジスタ、ハードディスク、取外可能なディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、または他の形態をしたコンピュータ読取可能な媒体といった、コンピュータ読取可能な媒体に常駐することができる。代替的には、コンピュータ読取可能な媒体は、プロセッサと一体型であってもよい。プロセッサおよびコンピュータ読取可能な媒体は、ＡＳＩＣまたは関連するデバイスに常駐することができる。ソフトウェアコードは、メモリユニットに保存され、プロセッサで実行することができる。メモリユニットは、プロセッサ内、あるいはプロセッサの外部に実装することができ、その場合には、当該技術で既知の様々な手段を介して、プロセッサに通信するよう接続することができる。
【００７１】
明細書および以下の特許請求の範囲の全てにわたって、文中に要求されていない限り、用語「具える（comprise）」、「含む（include）」、および「具えている」や「含んでいる」といったバリエーションは、規定の整数または整数群を包含することを意味しているが、他の整数または整数群を排除することを意味するものではないと理解されたい。
【００７２】
本明細書における先行技術についての言及は、このような先行技術が共通一般知識の一部を構成するという示唆を認めるものではなく、そのように解釈すべきではない。
【００７３】
当該技術分野における当業者は、本発明が記載された特定の用途への使用に限定されるものではないと理解するであろう。本発明は、本書に記載または図示された特定の要素および／または特徴に関する好ましい実施形態にも限定されない。本発明は、開示された１または複数の実施形態に限定されるものではなく、以下の特許請求の範囲によって説明および規定されるような本発明の範囲から逸脱することなく、数多くの再構成、変更および置換をすることができると理解されたい。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【手続補正書】
【提出日】平成24年3月21日(2012.3.21)
【手続補正１】
【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】
処置後の体の一部の外観を予測する方法であって、当該方法が：
前記体の一部の処置前モデルを生成するステップと；
前記処置について１以上の前例を同定するステップと；
前記１以上の前例に基づいて、前記体の一部の予測処置後モデルを生成するステップと、を含むことを特徴とする方法。
【請求項２】
請求項１に記載の方法において、前記処置後モデルが：
前記１以上の前例に認められる変化を表す変化関数を算出するステップと；
前記変化関数を前記処置前モデルに適用するステップと、によって生成されることを特徴とする方法。
【請求項３】
請求項２に記載の方法において、複数の前例があり、前記変化関数が：
各前例について、前例の処置前モデルを生成するステップと；
各前例について、前例の処置後モデルを生成するステップと；
各前例について、前記前例の処置前モデルを前記前例の処置後モデルと比較し、各前例についての中間変化関数を生成するステップと：
変化関数を算出するために前記中間変化関数を平均するステップと、によって算出されることを特徴とする方法。
【請求項４】
請求項１乃至３の何れかに記載の方法において、前記処置前モデルが、前記体の一部の１以上の２次元画像から生成されることを特徴とする方法。
【請求項５】
請求項１乃至４の何れかに記載の方法において、前記１以上の前例が、前例データベースを検索することによって同定されることを特徴とする方法。
【請求項６】
請求項３に記載の方法において、それぞれの中間変化関数がさらに複数の中間変更値を有しており、各中間変更値が、前記体の一部のモデルの一点に対応していることを特徴とする方法。
【請求項７】
請求項１乃至６の何れかに記載の方法において、前記変化関数が複数の変更値を有しており、各変更値が、前記体の一部のモデルの一点に対応していることを特徴とする方法。
【請求項８】
請求項６を引用する請求項７に記載の方法において、前記平均するステップが、前記変化関数の変更値を生成するために前記中間変更値の平均値を取るステップを含むことを特徴とする方法。
【請求項９】
請求項１乃至８の何れかに記載の方法がさらに：
前記体の一部の前記予測処置後モデルを表示するステップを含むことを特徴とする方法。
【請求項１０】
請求項４に記載の方法がさらに：
前記１以上の２次元画像を操作して、これらの画像を前記体の一部の前記予測処置後モデルに適合させるステップを含むことを特徴とする方法。
【請求項１１】
体の一部の外観に影響を与える処置に関連する変化関数を特定する方法において、前記変化関数は、前記体の一部の処置前の外観から処置後の外観への変化を表しており、当該方法は：
前記処置の１以上の前例を同定するステップと；
各前例についてデータを取得するステップであって、前記データは、前記体の一部の処置前の外観と処置後の外観に関する情報を有しているステップと；
前記データから、各前例について、前記体の一部の処置前の外観を処置後の外観と比較するステップと；
前記１以上の前例について、前記体の一部の処置前の外観から前記処置後の外観への認められる変化を規定する変化関数を算出するステップと、を含むことを特徴とする方法。
【請求項１２】
請求項１１に記載の方法において、複数の前例があり、前記変化関数が：
各前例について、前記体の一部の前例の処置前の外観を前例の処置後の外観と比較し、各前例の中間変化関数を生成するステップと；
変化関数を算出するために前記中間変化関数を平均するステップと、によって算出されることを特徴とする方法。
【請求項１３】
請求項１１または１２に記載の方法において、前記１以上の前例が、前例データベースを検索することによって同定されることを特徴とする方法。
【請求項１４】
医療処置をデータセットの変化と関連付ける方法において、前記データセットは、体の一部の外観に対応しており、当該方法は；
前記処置に伴う変化を特定するために、処置の１以上の前例を分析するステップを含むことを特徴とする方法。
【請求項１５】
請求項１４に記載の方法において、前記データセットが、前記体の一部のモデルを含むことを特徴とする方法。
【請求項１６】
請求項１４または１５に記載の方法において、複数の前例があり、前記分析するステップがさらに：
各前例に認められる中間変化を特定するステップと；
前記処置に伴う変化を特定するために前記中間変化を平均するステップと、を含むことを特徴とする方法。
【請求項１７】
請求項１４乃至１６の何れか一項に記載の方法において、当該方法がさらに：
前記処置に伴う変化を利用して、患者が前記処置を受ける前に、前記処置を受けた後の患者の体の一部の予測外観を予測するステップを含むことを特徴とする方法。
【請求項１８】
処置の結果として予想される体の一部の外観変化を予測する方法であって、当該方法が：
データベースから１以上の前例を同定するステップであって、各前例は前記体の一部の処置前の外観および処置後の外観に関するデータを有しているステップと；
各前例についての前記データから、前記体の一部の処置前の外観から所望の処置後の外観への変化を規定する変更子を算出するステップと、を含んでおり、
算出された前記変更子は、前記処置の結果として予想される前記体の一部への変化を示していることを特徴とする方法。
【請求項１９】
人が処置を選択するのを補助する方法であって、当該方法が：
体の一部の処置前モデルを生成するステップと；
前記体の一部の所望の処置後の外観を特定するために、前記処置前モデルを修正するステップと；
複数の想定される処置から、当該想定される処置の１以上の前例に基づいて、前記所望の処置後の外観を生成する可能性が高い１以上の推奨処置を同定するステップと、を含むことを特徴とする方法。
【請求項２０】
請求項１９に記載の方法において、前記処置前モデルを修正するステップが、前記処置前モデルから前記所望の処置後の外観への所望の変化を測定するステップを含んでおり、前記１以上の推奨処置を同定するステップは：
前例のデータベースを検索して、前記所望の変化と同様の変化をもたらす１以上の前例を同定するステップと；
前記１以上の前例において実施された処置を特定するステップと、を含むことを特徴とする方法。
【請求項２１】
請求項１９に記載の方法において、前記処置前モデルを修正するステップが、前記処置前モデルから前記処置後の外観への所望の変化を測定するステップを含んでおり、前記１以上の推奨処置を同定するステップは：
外観変化と関連する処置を含むデータベースを検索するステップであって、関連する外観変化は、前記１以上の前例から生成されるステップと；
前記所望の変化と同様の外観変化と関連する処置を同定するステップと、を含むことを特徴とする方法。
【請求項２２】
請求項１乃至２１の何れかに記載の方法において、前記処置が、歯列矯正処置であることを特徴とする方法。
【請求項２３】
処置後の体の一部の外観を予測するシステムにおいて：
前記体の一部の処置前モデルを生成する手段と；
前例データベースから前記処置の１以上の前例を同定する手段と；
前記１以上の前例に基づいて、前記体の一部の処置後モデルを生成する手段と、を具えることを特徴とするシステム。
【請求項２４】
処置後の体の一部の外観を予測するシステムにおいて：
請求項１乃至２１の何れか一項に記載の方法を実行するよう構成されたプロセッサと；
前記プロセッサと通信するメモリと、を具えることを特徴とするシステム。
【請求項２５】
請求項２４に記載のシステムがさらに、前記処置後の前記体の一部の予測外観を表示するディスプレイを具えていることを特徴とするシステム。
【請求項２６】
コンピュータプログラム製品であって、中に組み込まれたコンピュータ読取可能なプログラムコードを有するコンピュータ使用可能な媒体を具えており、前記コンピュータ読取可能なプログラムコードは、請求項１乃至２１に記載された方法の何れか１つのステップを実行するよう構成されていることを特徴とするコンピュータプログラム製品。
【請求項２７】
各処置識別子が体の一部に実施できる医療処置と関連している複数の処置識別子と；
各処置識別子と関連し、関連する前記医療処置を受けることによって生じる前記体の一部への予測外観変化を示す変化関数と、を有することを特徴とするデータベース。
【請求項２８】
請求項２７に記載のデータベースにおいて、前記体の一部の予測処置後モデルを生成するために、前記変化関数を前記体の一部の処置前モデルに適用することができることを特徴とするデータベース。
【請求項２９】
請求項１乃至２１の何れかに記載の方法を実行するよう構成された装置。
【国際調査報告】
2013526934.tif 000015
2013526934.tif 000016
2013526934.tif 000017
2013526934.tif 000018
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