(57)【要約】  歯科部品を設計する方法  本発明は、デンタルカメラ（６）によって歯の状況（７）が測定され、歯の状況（７）の３次元モデル（１０）が作成される、歯科部品（１、２、４、５）、すなわち修復物（２、４、５）、マウスピース、又は印象トレイを設計する方法に関する。その際、機械学習のための畳み込みニューラルネットワーク（Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ  Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋ、ＣＮＮ）が歯の状況（７）の３次元モデル（１０）に適用され、部品（１、２、４、５）、すなわち修復物（２、４、５）、マウスピース、又は印象トレイの３次元モデル（２１、２３、２５）が自動的に作成される。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
歯の状況（７）が測定され、前記歯の状況（７）の３次元モデル（１０）が作成される、歯科部品（１、２、４、５）、すなわち修復物（２、４、５）、マウスピース、又は印象トレイを設計する方法において、
機械学習のための畳み込みニューラルネットワーク（Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ  Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋ、ＣＮＮ）が前記歯の状況（７）の前記３次元モデル（１０）及び／又は前記部品の初期３次元モデル（３０）に適用され、前記部品（１、２、４、５）、すなわち修復物（２、４、５）、マウスピース、又は印象トレイの完成設計された３次元モデル（２１、２３、２５）が自動的に作成されることを特徴とする、方法。
【請求項２】
前記ニューラルネットワークは、トレーニングデータセットをもとにしてトレーニングされ、前記トレーニングデータセットは、少なくとも１人のユーザの前記３次元モデル（２５）を構築する場合に部品（５）の初期３次元モデル（３０）と前記初期３次元モデル（３０）の手動変更（３３）とを内容とすることを特徴とする、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記ニューラルネットワークは、トレーニングデータセットをもとにしてトレーニングされ、前記トレーニングデータセットは、少なくとも１人のユーザの前記歯の状況（７）の複数の３次元モデル（１０）と、完成設計部品（５）の対応する３次元モデル（２５）とを内容とすることを特徴とする、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記トレーニングデータセットは、１人のユーザの、又は一群の経験のあるユーザのデータのみを含むことを特徴とする、請求項２又は請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記ニューラルネットワークは、前記トレーニングデータセットをもとにしてトレーニングされた後にそのまま変わらないことを特徴とする、請求項２〜請求項４のいずれか１項に記載の方法。
【請求項６】
前記トレーニングデータセットに新データが付加され、それにより前記ニューラルネットワークが拡張されたトレーニングデータセットをもとにしてさらにトレーニングされることを特徴とする、請求項２〜請求項４のいずれか１項に記載の方法。
【請求項７】
前記部品が前記修復物（２、４、５）であり、前記修復物は、インレー、クラウン（２、４）、クラウン支台、ブリッジ（５）、ブリッジ支台、アバットメント、ポンティック、又はベニアであることを特徴とする、請求項１〜請求項６のいずれか１項に記載の方法。
【請求項８】
前記歯の状況（７）の前記３次元モデル（１０）は、前記修復物（２、４、５）を嵌め込むための少なくとも１つの歯（８）、少なくとも１つの支台歯形成（３）、残存歯、少なくとも１つの隣接歯、製造されるべき修復物を嵌め込むためのアバットメント、前記歯の状況（７）の色情報、及び／又は前記歯の状況（７）のカラープロファイルを有することを特徴とする、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記ニューラルネットワークは、設置されるべき修復物のための色及び／又はカラープロファイルを自動的に決定するために、前記歯の状況（７）の、すなわち残存歯及び／又は少なくとも１つの隣接歯の前記３次元モデル（１０）の色情報及び／又はカラープロファイルを使用することを特徴とする、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記ニューラルネットワークは、製造されるべき修復物のために材料、製作方法、設置方法、切り取り位置（３１）及び／又は前記隣接歯との接触程度（３４、３５）を自動的に決定することを特徴とする、請求項７〜請求項９のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１１】
トレーニングデータセットは、追加的に、完成設計された修復物の色、カラープロファイル、材料、製作方法、設置方法、切り取り位置（３１）及び／又は隣接歯との接触程度（３４、３５）を内容とすることを特徴とする、請求項７〜請求項１０のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１２】
前記部品はマウスピース又は印象トレイであり、前記歯の状況の前記３次元モデルは、前記マウスピース又は前記印象トレイを載置するための歯を有することを特徴とする、請求項１〜請求項１１のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１３】
前記ニューラルネットワークは、製造されるべきマウスピース又は前記印象トレイのために材料及び／又は製作方法を自動的に決定することを特徴とする、請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
請求項１〜請求項１３のいずれか１項に記載の方法を実施する手段を備える、データ処理装置。
【請求項１５】
コンピュータによるコンピュータプログラムの実行時に前記コンピュータに請求項１〜請求項１３のいずれか１項に記載の方法を実施させる命令を含む、コンピュータプログラム。
【請求項１６】
コンピュータによる実行時に前記コンピュータに請求項１〜請求項１３のいずれか１項に記載の方法を実施させる命令を含む、コンピュータ可読記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、デンタルカメラ又はラボスキャナによって歯の状況が測定され、歯の状況の３次元モデルが作成される、歯科部品、すなわち修復物、マウスピース、又は印象トレイを設計する方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
歯科部品を設計する複数の方法が従来技術から知られている。
【０００３】
独国特許出願公開第１１２０１４００３８９８号明細書は、歯の修復物を設計するコンピュータにより実行される方法であって、仮想３次元表示上で支台歯形成マージンが決定され、仮想歯ライブラリの歯列弓形態が配置され、及び仮想歯ライブラリから得られた歯の設計にもとづいて初期修復物が提案される、方法を開示する。
【０００４】
この方法の欠点は、修復物が仮想歯ライブラリにもとづいて提案され、それによってそれぞれの歯の状況に対する修復物の不正確な嵌め合い（Ｐａｓｓｕｎｇｅｎａｕｉｇｋｅｉｔｅｎ）が生じ得ることである。すなわちそれによって修復物の提案される３次元モデルの仮想後加工が必要となる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】独国特許出願公開第１１２０１４００３８９８号明細書
【発明の概要】
【０００６】
したがって本発明の課題は、歯科部品の適切な（ｐａｓｓｅｎｄ）３次元モデルを時間節約的に提案する、歯科部品を設計する方法を提供することである。
【０００７】
本発明は、例えばデンタルカメラ又はラボスキャナによって歯の状況が測定され、歯の状況の３次元モデルが作成される、歯科部品、すなわち修復物、マウスピース、又は印象トレイを設計する方法に関する。その際、機械学習のための畳み込みニューラルネットワーク（Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ  Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋ、ＣＮＮ）が歯の状況の３次元モデル、又は部品の初期３次元モデルに適用され、部品の、すなわち修復物、マウスピース、又は印象トレイの完成設計された３次元モデルが作成される。
【０００８】
すなわち部品は、例えばＣＡＤ／ＣＡＭ法によって製造可能な修復物、マウスピース、又は印象トレイであってもよい。
【０００９】
デンタルカメラは、例えば縞投影法又は共焦点測定法にもとづく任意の３次元デンタルカメラであってもよい。
【００１０】
歯の状況は、設置されるべき修復物の直接的な周囲、又は設置されるべき修復物の周りの比較的大きい領域を含んでもよい。デンタルカメラによる測定は、咬合方向、舌方向、頬方向、又は唇方向などの異なった方向から行われてもよい。
【００１１】
デンタルカメラによる測定後、歯の状況の３次元モデルが作成される。続いて機械学習のためのニューラルネットワークが歯の状況の３次元モデルに適用される。次いで歯の状況の３次元モデルの解析後、部品の３次元モデルが自動的に作成される。
【００１２】
機械学習のための畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）は、修復物タイプを自動的に認識することを可能にするコンピュータアルゴリズムである。
【００１３】
畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）は、ｈｔｔｐｓ：／／ｄｅ．ｗｉｋｉｐｅｄｉａ．ｏｒｇ／ｗｉｋｉ／Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ  Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋのリンクのウィキペディアの記事「Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ  Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋ」に詳しく記載されている。
【００１４】
以下に、ＣＮＮを使用した方法について説明する。
【００１５】
ドイツ語では「ｆａｌｔｅｎｄｅｓ  ｎｅｕｒｏｎａｌｅｓ  Ｎｅｔｚｗｅｒｋ（畳み込みニューラルネットワーク）」というコンボリューショナル・ニューラル・ネットワーク（ＣＮＮ）は、フィードフォワードニューラルネットワークである。これは生物学的プロセスから着想を得た機械学習の領域におけるコンセプトである。コンボリューショナル・ニューラル・ネットワークは、人工知能の複数の最新テクノロジーで、主に画像データ又はオーディオデータの機械的処理において使用される。
【００１６】
基本的に、従来のＣＮＮの構造は、畳み込みレイヤ、それに続くプーリングレイヤとからなる。このユニットは、基本的に任意の頻度で繰り返すことができ、十分に繰り返した場合、ディープラーニングの領域に属するディープ・コンボリューショナル・ニューラル・ネットワークという。
【００１７】
ＣＮＮは、レイヤごとのコンボリューションカーネルの自由パラメータ又は分類子（Ｋｌａｓｓｉｆｉｋａｔｏｒｅｎ）とその重み付けとが次のレイヤの計算時に学習されることによって学習する。
【００１８】
すなわち歯の状況の３次元モデルは、ＣＮＮ、又は異なった歯の状況の複数の３次元モデルの集合を使用してトレーニングされた機械ラーニングシステムの入力として使用される。
【００１９】
次の工程において、歯の状況の３次元モデルが機械ラーニングシステムによって解析され、それぞれの部品の３次元モデルが出力として提案される。
【００２０】
機械ラーニングシステムは、１つ又は複数のＣＮＮ回路網からなってもよい。
【００２１】
ＣＮＮ回路網の入力として、歯の状況の色情報が使用されてもよい。その場合、色情報は歯の状況の３次元モデルの表面点（Ｏｂｅｒｆｌａｅｃｈｅｎｐｕｎｋｔｅｎ）に割り当てられる。
【００２２】
すなわち、分類子又は目印（Ｍｅｒｋｍａｌ）が自動的に設定され、トレーニングセットの解析時に精密化される（ｖｅｒｆｅｉｎｅｒｔ）。歯の状況の３次元モデルの自動的に検知された分類子は、例えば支台歯形成（Ｐｒａｅｐａｒａｔｉｏｎ）の全面又は支台歯形成縁（Ｐｒａｅｐａｒａｔｉｏｎｓｒａｎｄ）の輪郭（Ｖｅｒｌａｕｆ）又はこれら両者の組み合わせであってもよい。
【００２３】
ＣＮＮ回路網は、例えば複数のレイヤからなってもよく、第１レイヤにおいて、エッジ、平坦な表面、又は同じ輝度の領域などの単純な分類子が自動的に識別される。第２レイヤにおいて、分類子は自動的に精密化される。第２レイヤにおける分類子は、例えばエッジ相互の相対配置、エッジの相対方向、エッジの輪郭であってもよい。他のレイヤにおいて、分類子がどんどんと精密化され、それによってどんどん複雑になる。このようにして、ＣＮＮ回路網は自主的に、入力としての歯の状況の３次元モデルをもとにして自動的に部品の適切な３次元モデルを作成することを学習する。
【００２４】
修復物は、例えばインレー、クラウン、ブリッジ、アバットメント、ポンティック、又はベニアであってもよい。
【００２５】
クラウンは、例えばフルクラウン又は部分クラウンであってもよい。インプラント支持のフルクラウンがアバットメントと接続され、その際、フルクラウンの内面がアバットメントのための接着面を有する。
【００２６】
ブリッジは、例えばインプラント及びアバットメントを使用して顎骨に取り付けられてもよいし、又は隣接する健全な歯の残根に取り付けられてもよい。ブリッジは、固定式であってもよいし、又は取り外し可能であってもよい。ブリッジは、金属合金のベースとセラミック又はプラスチックの上部構造とからなるベースブリッジであってもよい。
【００２７】
アバットメントは、歯インプラントと、歯クラウンなどの修復物との間の接続部品として用いられる支え台（Ｓｔｕｅｔｚｐｆｅｉｌｅｒ）である。アバットメントはインプラントに着脱可能であってもよいし、又は固定的に取り付けられてもよい。インプラントアバットメントは製造方式によって分類することができる。その際、大量生産される流し込み成形可能な（ａｎｇｕｓｓｆａｅｈｉｇ）又はプレス可能な（ｕｅｂｅｒｐｒｅｓｓｂａｒ）インプラントアバットメントとＣＡＤ／ＣＡＭインプラントアバットメントとに区別される。大量生産されるアバットメントは、様々な大きさ、形状、及び角度で、並びに研磨可能又は研磨不能な別形として提供される。単一構造のインプラントはアバットメントが一体化されている。ＣＡＤ／ＣＡＭ法によるオーダーメイドのアバットメントは、軸傾斜のみならずそのデザイン（Ｆｏｒｍｇｅｓｔａｌｔｕｎｇ）も所与の歯の状況に個別に適合させることができる。歯の色をしたアバットメントは、審美的な修復物の場合、特に前歯領域において使用され、それにより天然歯の視覚的印象に可能な限り近づけられるべきである。アバットメントは、通常、チタン又はセラミックから製造される。
【００２８】
べニアは、特に前歯用の薄い光透過性のセラミック板からなる化粧板（Ｖｅｒｂｌｅｎｄｓｃｈａｌｅ）である。
【００２９】
インレーは、歯の支台歯形成に設置される嵌め込み詰め物（Ｅｉｎｌａｇｅｆｕｅｌｌｕｎｇ）である。型を用いて軟粘度（ｉｎ  ｗｅｉｃｈｅｒ  Ｋｏｎｓｉｓｔｅｎｚ）で歯に導入し、続いて硬化させる可塑性の詰め物材料とは異なり、インレーは歯の支台歯形成に貼り付けられる正確に合う加工品である。
【００３０】
ポンティックは、ブリッジのブリッジ構成要素である。
【００３１】
マウスピースは、例えばガイド（ｇｅｆｕｅｈｒｔ）マウスピース又は非ガイド（ｎｉｃｈｔ  ｇｅｆｕｅｈｒｔ）マウスピースであってもよい。
【００３２】
ガイドマウスピースは、歯科及び矯正歯科的処置において、歯ぎしり及び頭蓋下顎機能障害の治療の処置のために使用される。
【００３３】
ガイドマウスピースは、例えば筋肉痛及び関節痛並びに不安定な最終咬合位置を回避するために用いられるミシガンスプリントであってもよい。ミシガンスプリントは、とりわけ緊張緩和スプリントとして機能する。マウスピースでの下顎のガイドは、たいていの場合、犬歯で行われる。
【００３４】
すなわちガイドマウスピースは、咬合不全を阻止するため、及び咬筋の緊張を緩和する（筋緊張の低下）のための緊張緩和スプリントとして用いられる。
【００３５】
また、ガイドマウスピースは、歯ぎしりによって引き起こされる象牙質（Ｚａｈｎｈａｒｔｓｕｂｓｔａｎｚ）の破壊を防ぐべきである。
【００３６】
マウスピースのガイドは、たいていの場合、前歯の領域及び／又は犬歯の領域に配置され、マウスピースの挿入方向軸線に相対して２０〜４０度の特定の傾斜角を有していてもよい。
【００３７】
ガイドマウスピースは、後退した下顎による不正咬合、又は突き出した下顎による不正咬合などの異なった不正咬合位置の治療のために取り扱われ得る。顎異常は、先天性又は後天性であり得る。不正咬合の程度は、顎を閉じたときに初めて明らかとなり、例えば開咬によって、又は下顎歯が上顎歯の後方で咬合するのではなく上顎歯が下顎歯の後方で咬合することによって現れる。顎の相互の、及び顔面頭蓋に対する位置は、顔輪郭に決定的な影響を及ぼす。上顎及び／又は下顎の過度な発達あるいは未発達が局所的であるのかどうかに応じて、不正咬合と並行して異なった顔輪郭になる。
【００３８】
印象トレイは、歯の状況の３次元モデルに依存してそれぞれの患者に適合させる個々人の印象トレイであってもよい。印象トレイは、歯のある、又は歯のない顎の型をとるために使用される。
【００３９】
ＣＮＮ回路網の利点は、内部の畳み込みフィルタのパラメータ値と、及びフィルタ出力のさらなる処理とがトレーニングセットの解析時に共に学習され、それゆえさらなるユーザ指定（Ｂｅｎｕｔｚｅｒｓｐｅｚｉｆｉｋａｔｉｏｎ）の必要がないことである。
【００４０】
方法の別の利点は、部品の設計が完全自動でＣＮＮ回路網によって行われることである。すなわち、それによって部品が、光学的測定の直後に完全自動で設計され、歯科医によるチェックの後にＣＡＤ／ＣＡＭ装置によって完全自動で製造され得ることであり、それによって部品を治療（Ｓｉｔｚｕｎｇ）の中で設置することができる。
【００４１】
方法の別の利点は、ユーザによって作成された完成設計部品がＣＮＮのトレーニングデータセットで使用され、それに伴い部品の第１提案の受入れ率（Ａｋｚｅｐｔａｎｚｒａｔｅ）及び設計の自動化度が向上することである。
【００４２】
以下において、１つ又は複数のＣＮＮ回路網からなる機械ラーニングシステムをトレーニング又はパラメータ化する可能な方法について説明する。第１工程において、歯の状況の多数の既知の３次元モデルが解析される。その際、可能な入力データ又はインプットデータが生成される。インプットデータは、すべての可能な自由度がインプットデータに存在しているように生成される。このことはデータオーギュメンテーションを使用して達成される。そのために設定された自由度の分だけ歯の状況の３次元モデルが回動、及び／又は自由度に沿ってスケーリングされる。
【００４３】
次いで、個々のＣＮＮ回路網が、ＣＮＮ回路網をトレーニングするために歯の状況の個々の３次元モデルの個々の３次元データに適用される。
【００４４】
ニューラルネットワークが、トレーニングデータセットをもとにしてトレーニングされ得ることが有利であり、トレーニングデータセットは、少なくとも１人のユーザの部品の初期３次元モデルとこの初期３次元モデルの手動変更を内容とする。手動変更は、それぞれの部品の３次元モデルの設計時にＣＡＤツールを使用してユーザによって手動で実行されてもよい。
【００４５】
すなわち、それによって、ＣＮＮ回路網は、部品の設計を終えるために部品の３次元モデルの初期提案に特定のユーザの手動変更を適用することを学習する。部品の３次元モデルの初期提案は、例えば、部品の複数の３次元モデルのライブラリを使用して選択されてもよい。そのようにトレーニングされたＣＮＮ回路網を歯の状況の未知の３次元モデルに適用した場合、それぞれのユーザごとに初期提案の一般的な変更が自動的に行われる。部品の初期３次元モデルの手動変更は、例えばインプラント支持のフルクラウンの場合、裂溝（Ｆｉｓｓｕｒ）の変化及び／又は突起（Ｈｏｅｃｋｅｒ）の変化による隣接歯及び対合歯へのフルクラウンの外寸の適合は、使用されるアバットメントへの内面の適合及び／又は歯肉縁の適合であり得る。マウスピースの場合、手動変更は、局所的突起の除去による平滑化、及び印象トレイの場合、印象トレイの長さの短縮であり得る。
【００４６】
ニューラルネットワークは、トレーニングデータセットをもとにしてトレーニングされ得ることが有利であり、トレーニングデータセットは、少なくとも１人のユーザの部品の初期３次元モデル及び完成設計された部品の対応する３次元モデルを内容とする。
【００４７】
すなわち、それによってＣＮＮ回路網は、初期３次元モデルと完成設計された３次元モデルの比較データから学習する。
【００４８】
ニューラルネットワークがトレーニングデータセットをもとにしてトレーニングされ得ることが有利であり、トレーニングデータセットは少なくとも１人のユーザの歯の状況の複数の３次元モデルと完成設計された部品の対応する３次元モデルとを内容とする。
【００４９】
それによって、ＣＮＮ回路網は、異なったユーザのトレーニングデータセットによりトレーニングされてもよい。トレーニングデータセットのユーザは、例えば職業経験などのいくつかの基準により選ばれてもよい。トレーニングデータセットのために、例えば、少なくとも３年の職業経験があるか、又はそれぞれの部品の設計を少なくとも１００例を行ったユーザのデータのみが使用されてもよい。
【００５０】
すなわち、この実施形態では、トレーニングデータセットは、歯の状況の３次元モデルと部品の対応する完成設計された３次元モデルしか含まない。すなわちＣＮＮ回路網は、歯の状況の３次元モデルのトレーニングデータセットをもとにしてそれぞれの部品の適切な３次元モデルを作成することを学習する。ユーザは、予め部品の種類と、設置されるべき部品の位置とを設定してもよい。
【００５１】
すなわち部品の各種類について、ユーザごとに１つの固有のトレーニングデータセットがある。
【００５２】
トレーニングデータセットが１人のユーザ、又は経験のある一群のユーザのデータのみを含んでもよいことが有利である。
【００５３】
それによってトレーニングデータセットの、及びそれに伴いトレーニングされるＣＮＮ回路網の質が向上する。
【００５４】
ニューラルネットワークがトレーニングデータセットをもとにしてトレーニングされた後にそのまま変わらないか、又はトレーニングデータセットに新データが付加されてもよいことが有利であり、それによりニューラルネットワークが拡張されたトレーニングデータセットをもとにしてさらにトレーニングされる。
【００５５】
特に経験のないユーザについては、初めはトレーニングされたＣＮＮ回路網を変化させないことが有利である。経験のあるユーザについては、部品の設計の固有データをトレーニングデータセットに付加することがより有利であり、それによりＣＮＮ回路網が継続的に引き続きトレーニングされ、それぞれのユーザの要求が時とともによりよく満たされる。すなわち拡張されたトレーニングデータセットにさらなるトレーニングデータが付加される。
【００５６】
部品が修復物であってもよく、修復物がインレー、クラウン、クラウン支台、ブリッジ、ブリッジ支台、アバットメント、ポンティック、又はベニアであることが有利である。
【００５７】
ユーザは、修復物の種類を例えば手動で選択し、設置されるべき修復物の位置を例えば設定することができる。次いで、それぞれのトレーニングデータセットでトレーニングされたＣＮＮ回路網は、歯の状況の３次元モデルを出発点としてそれぞれの修復物の３次元モデルを作成する。
【００５８】
歯の状況の３次元モデルが修復物を設置するための少なくとも１つの歯、少なくとも１つの支台歯形成、残存歯、少なくとも１つの隣接歯、製造されるべき修復物を設置するためのアバットメント、歯の状況の色情報及び／又は歯の状況のカラープロファイルを有し得ることが有利である。
【００５９】
すなわち、それぞれの部品の３次元モデルは、歯の状況の３次元モデルに含まれた構造に応じてＣＮＮ回路網によって自動的に設計される。自動的に、例えばフルクラウンの色を構成するために歯の状況のカラープロファイル及び色情報が同様に使用されてもよい。
【００６０】
設置されるべき修復物のための色及び／又は色プロファイルを自動的に設定するために、ニューラルネットワークが、例えば残存歯及び／又は少なくとも１つの隣接歯の状況の３次元モデルの色情報及び／又はカラープロファイルを使用し得ることが有利である。
【００６１】
すなわち、それによって設置されるべき修復物のカラープロファイルがＣＮＮ回路網によって自動的に設定される。
【００６２】
製造されるべき修復物のためのニューラルネットワークが材料、製作方法、設置方法、切り取り位置（Ａｂｓｔｉｃｈｐｏｓｉｔｉｏｎ）及び／又は隣接歯との接触程度を自動的に設定し得ることが有利である。
【００６３】
適切な材料は、例えばセラミック、金属又はプラスチックであってもよい。その場合、例えばセラミック材料の適切な未加工材が、自動的に製造するためにＣＡＭ製造装置で選択されてもよい。製作方法は、３次元プリンタによる部品の製造であってもよい。
【００６４】
設置方法は、例えば接着、ねじ込み、又はセメント塗りであってもよい。
【００６５】
切り取り位置は、製造される修復物と、ＣＡＭ製造装置により修復物を削り出した後の未加工材の取付け具との間の通路部（Ｓｔｅｇ）の位置である。
【００６６】
隣接歯との接触程度は、例えばブリッジの場合、ブリッジの２つの隣り合う歯間の接触の面積を表す。
【００６７】
トレーニングデータセットは、追加的に、完成設計された修復物の色、カラープロファイル、材料、製作方法、設置方法、切り取り位置及び／又は隣接歯との接触程度を内容とし得ることが有利である。
【００６８】
それによって、トレーニングデータセットが部品の他の重要な情報を含み、それによりトレーニングされたＣＮＮ回路網は、それぞれのユーザの要求に対応する適切な部品を設計することができる。
【００６９】
部品はマウスピース又は印象トレイであり得ることが有利であり、歯の状況の３次元モデルは、マウスピース又は印象トレイを載置するための歯を有する。
【００７０】
それによって、トレーニングデータセットは、マウスピース又は印象トレイを載置するための歯を含む。
【００７１】
ニューラルネットワークは、製造されるべきマウスピース又は印象トレイのために材料及び／又は製作方法を自動的に設定し得ることが有利である。
【００７２】
それによって、設計時間が低減される。
【００７３】
ニューラルネットワークが患者のエスニックグループ及び／又は性格タイプを考慮し得ることが有利である。
【００７４】
それによって、エスニックグループの特徴的な解剖学的目印がそれぞれの部品の設計時に考慮されてもよい。エスニックグループの特徴的な目印は、例えば特徴的な歯並び又は歯肉若しくは歯の特定の色素沈着であってもよい。
【００７５】
図面をもとにして本発明を説明する。
【図面の簡単な説明】
【００７６】
【図１】図１は、部品を設計する方法を明確化するための概略図である。
【図２】図２は、初期３次元モデルの概略図である。
【発明を実施するための形態】
【００７７】
実施例
図１は、インプラント支持のフルクラウン２、支台歯形成３によって支持されるフルクラウン４、又はインプラント支持のブリッジ５などの部品１を設計する方法を明確化するための概略図を示す。部品１は、マウスピース又は印象トレイであってもよい。デンタルカメラ６によって、歯８及び歯肉９を含む歯の状況７が測定され、画像データから歯の状況７の３次元モデル１０が算出され、この３次元モデルがモニタなどの表示装置１１によって表示されてもよい。表示装置１１はコンピュータ１２に連結され、キーボート１３又はマウス１４などの入力手段がコンピュータ１２に連結されており、ユーザに３次元モデル１０のグラフィック表示内でのカーソル１５による移動を可能にする。この歯の状況７では下顎の犬歯が欠落し、切歯が支台歯形成３を有し、３本の臼歯が欠落している。すなわち矢印１６、１７、１８で示されるように、インプラント支持のフルクラウン２は犬歯と置換され、フルクラウン４は支台歯形成３上に載置され、設計されるべきブリッジ５は欠落した３本の臼歯と置換される。第１工程において、ユーザはカーソル１５によって手動で、第１の設計されるべき、かつ設置されるべき部品の第１の位置、すなわちインプラント支持のクラウン２を設定し、部品の種類、すなわちインプラント支持のクラウンを選択メニュー２０において選択する。第２工程において、それぞれのユーザのための、及びそれぞれの種類の部材ためのトレーニングデータセットをもとにしてトレーニングされたニューラルネットワークＣＮＮによって部品、すなわちインプラント支持のフルクラウン２の３次元モデル２１が自動的に作成される。それに対応してフルクラウン４の位置２２が手動で設定され、部品１の種類、すなわち支台歯形成によって支持されるフルクラウンが選択メニュー２０において選択される。続いて、相応のＣＮＮ網によって、フルクラウン４の第２の３次元モデル２３が作成される。続いて、設置されるべきブリッジ５の位置２４が設定され、部品１の種類が選択メニュー２０から選択される。次の工程において、インプラント支持のブリッジ及びそれぞれのユーザのためのＣＮＮ回路網によって、ブリッジ５の３次元モデル２５が自動的に作成される。次いで、例えば設計された３次元モデル２１、２３、２５を使用して設計された部品２、４、５が図示されないＣＡＭ製造装置によって未加工品から自動的に製造される。
【００７８】
図２は、図１のブリッジ５の初期３次元モデル３０の概略図を示し、ユーザは、破線で示された適合した３次元モデル２５を作成するために、ＣＡＤツールを使用して手動で初期３次元モデル３０を適合させるが、その際、切り取り位置３１が破線で示された切り取り位置３２へ矢印３３で示されるようにずらされ、初期３次元モデル３０の接触程度（Ｋｏｎｔａｋｔｓｔａｅｒｋｅ）３４、３５が適合させた３次元モデル２５の接触程度３６、３７となるように縮小される。次いで、それぞれのユーザ、及びそれぞれの種類の部品、すなわちインプラント支持のブリッジのための初期３次元モデル３０の手動の複数の変更又は適合がトレーニングデータセットにまとめられてもよく、それによりこれに関連するＣＮＮ網がトレーニングされる。次いで、コンピュータ１２上でプログラムとして動作するトレーニングされたこのＣＮＮ網は、初期３次元モデル３０を出発点として、自動的に変更又は適合を実行するために使用されてもよい。
【符号の説明】
【００７９】
１  部品
２  インプラント支持のフルクラウン
３  支台歯形成
４  フルクラウン
５  インプラント支持のブリッジ
６  カメラ
７  歯の状況
８  歯
９  歯肉
１０  ３次元モデル
１１  表示装置
１２  コンピュータ
１３  キーボード
１４  マウス
１５  カーソル
１６  矢印
１７  矢印
１８  矢印
１９  インプラント支持のフルクラウンの位置
２０  選択メニュー
２１  インプラント支持のフルクラウンの３次元モデル
２２  フルクラウンの位置
２３  フルクラウンの３次元モデル
２４  ブリッジの位置
２５  ブリッジの３次元モデル
２６  インプラント
３０  初期３次元モデル
３１  切り取り位置
３２  切り取り位置
３３  矢印
３４  接触程度
３５  接触程度
３６  接触程度
３７  接触程度
【図１】
2021515684.tif 000003
【図２】
2021515684.tif 000004
【手続補正書】
【提出日】令和2年11月30日(2020.11.30)
【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】
歯の状況（７）が測定され、前記歯の状況（７）の３次元モデル（１０）が作成される、歯科部品（１、２、４、５）、すなわち修復物（２、４、５）、マウスピース、又は印象トレイを設計する方法において、
畳み込みニューラルネットワーク（Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ  Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋ、ＣＮＮ）が前記歯の状況（７）の前記３次元モデル（１０）及び／又は前記部品の初期３次元モデル（３０）に適用され、前記部品（１、２、４、５）、すなわち修復物（２、４、５）、マウスピース、又は印象トレイの完成設計された３次元モデル（２１、２３、２５）が自動的に作成され、前記ニューラルネットワークは、トレーニングデータセットをもとにしてトレーニングされ、前記トレーニングデータレコードは、少なくとも１人のユーザの前記３次元モデル（２５）を構築する場合に部品（５）の初期３次元モデル（３０）とこれらの初期３次元モデル（３０）の手動変更（３３）とを内容とすることを特徴とする、方法。
【請求項２】
前記トレーニングデータセットは、１人のユーザの、又は一群の経験のあるユーザのデータのみを含むことを特徴とする、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記ニューラルネットワークは、前記トレーニングデータセットをもとにしてトレーニングされた後にそのまま変わらないことを特徴とする、請求項１又は請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記トレーニングデータセットに新データが付加され、それにより前記ニューラルネットワークが拡張されたトレーニングデータセットをもとにしてさらにトレーニングされることを特徴とする、請求項１〜請求項３のいずれか１項に記載の方法。
【請求項５】
前記部品が前記修復物（２、４、５）であり、前記修復物は、インレー、クラウン（２、４）、クラウン支台、ブリッジ（５）、ブリッジ支台、アバットメント、ポンティック、又はベニアであることを特徴とする、請求項１〜請求項４のいずれか１項に記載の方法。
【請求項６】
前記歯の状況（７）の前記３次元モデル（１０）は、前記修復物（２、４、５）を嵌め込むための少なくとも１つの歯（８）、少なくとも１つの支台歯形成（３）、残存歯、少なくとも１つの隣接歯、製造されるべき修復物を嵌め込むためのアバットメント、前記歯の状況（７）の色情報、及び／又は前記歯の状況（７）のカラープロファイルを有することを特徴とする、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記ニューラルネットワークは、設置されるべき修復物のための色及び／又はカラープロファイルを自動的に決定するために、前記歯の状況（７）の、すなわち残存歯及び／又は少なくとも１つの隣接歯の前記３次元モデル（１０）の色情報及び／又はカラープロファイルを使用することを特徴とする、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記ニューラルネットワークは、製造されるべき修復物のために材料、製作方法、設置方法、切り取り位置（３１）及び／又は前記隣接歯との接触程度（３４、３５）を自動的に決定することを特徴とする、請求項５〜請求項７のいずれか１項に記載の方法。
【請求項９】
トレーニングデータセットは、追加的に、事前設計された修復物の色、カラープロファイル、材料、製作方法、設置方法、切り取り位置（３１）及び／又は隣接歯との接触程度（３４、３５）を内容とすることを特徴とする、請求項５〜請求項８のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１０】
前記部品はマウスピース又は印象トレイであり、前記歯の状況の前記３次元モデルは、前記マウスピース又は前記印象トレイを載置するための歯を有することを特徴とする、請求項１〜請求項９のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１１】
前記ニューラルネットワークは、製造されるべきマウスピース又は前記印象トレイのために材料及び／又は製作方法を自動的に決定することを特徴とする、請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
請求項１〜請求項１１のいずれか１項に記載の方法を実施する手段を備える、データ処理装置。
【請求項１３】
コンピュータによるコンピュータプログラムの実行時に前記コンピュータに請求項１〜請求項１１のいずれか１項に記載の方法を実施させる命令を含む、コンピュータプログラム。
【請求項１４】
コンピュータによる実行時に前記コンピュータに請求項１〜請求項１１のいずれか１項に記載の方法を実施させる命令を含む、コンピュータ可読記憶媒体。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００３
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００３】
米国特許出願公開第２０１８／００２８２９４号明細書は、歯科歯列モデルと結び付けられた歯科情報を認識するためのコンピュータにより実行される方法を開示し、複数の歯科トレーニングモデルを確率ベクトルで表すため、及びトレーニングモデルを特定のカテゴリに割り当てるために神経回路網がトレーニングされる。すなわちトレーニングされた神経回路網によって、歯科モデルのカテゴリが決定される。
国際公開第２０１８／１５８４１１号は、修復物の設計方法を開示し、デンタルカメラによって歯の状況が測定され、歯の状況の３次元モデルが生成され、コンピュータ支援認識アルゴリズムが３次元モデルに適用され、修復物タイプ又は歯番号が自動的に検知される。その際、コンピュータ支援認識アルゴリズムが神経回路網を使用してもよい。
欧州特許出願公開第３４３２３１２号明細書は、患者の歯列弓の設計方法を開示し、ライブラリの複数の歯モデルが解析され、撮影された３次元モデルについて最適な歯モデルが選出され、構成モデルが生成され、領域ごとに最適な歯モデルの領域との置き換えが集中的に繰り返される。撮影された３つの３次元モデルと選出された最適な歯モデルとから構成モデルを構成するために神経回路網が使用される。
国際公開第２０１８／１７５４８６号は、矯正歯科的処置の仮想モデルを生成するコンピュータにより実行される方法を開示し、異なった処置段階における複数の処置計画が解析され、矯正歯科処置をシミュレートするために、基準点と突起部との比較にもとづいて、患者の仮想モデルの修正画像が設計又はモデル化される。撮影された３次元画像データからの歯をセグメント化するために神経回路網が使用される。
独国特許出願公開第１１２０１４００３８９８号明細書は、歯の修復物を設計するコンピュータにより実行される方法であって、仮想３次元表示上で支台歯形成マージンが決定され、仮想歯ライブラリの歯列弓形態が配置され、及び仮想歯ライブラリから得られた歯の設計にもとづいて初期修復物が提案される、方法を開示する。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００５】
【特許文献１】米国特許出願公開第２０１８／００２８２９４号明細書
【特許文献２】国際公開第２０１８／１５８４１１号
【特許文献３】欧州特許出願公開第３４３２３１２号明細書
【特許文献４】国際公開第２０１８／１７５４８６号
【特許文献５】独国特許出願公開第１１２０１４００３８９８号明細書
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００４４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００４４】
ニューラルネットワークが、トレーニングデータセットをもとにしてトレーニングされ、トレーニングデータセットは、少なくとも１人のユーザの部品の初期３次元モデルとこの初期３次元モデルの手動変更を内容とする。手動変更は、それぞれの部品の３次元モデルの設計時にＣＡＤツールを使用してユーザによって手動で実行される。
【手続補正５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００７８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００７８】
図２は、図１のブリッジ５の初期３次元モデル３０の概略図を示し、ユーザは、破線で示された適合した３次元モデル２５を作成するために、ＣＡＤツールを使用して手動で初期３次元モデル３０を適合させるが、その際、切り取り位置３１が破線で示された切り取り位置３２へ矢印３３で示されるようにずらされ、初期３次元モデル３０の接触程度（Ｋｏｎｔａｋｔｓｔａｅｒｋｅ）３４、３５が適合させた３次元モデル２５の接触程度３６、３７となるように縮小される。次いで、それぞれのユーザ、及びそれぞれの種類の部品、すなわちインプラント支持のブリッジのための初期３次元モデル３０の手動の複数の変更又は適合がトレーニングデータセットにまとめられてもよく、それによりこれに関連するＣＮＮ網がトレーニングされる。次いで、コンピュータ１２上でプログラムとして動作するトレーニングされたこのＣＮＮ網は、初期３次元モデル３０を出発点として、自動的に変更又は適合を実行するために使用されてもよい。
以下に、本願出願の当初の特許請求の範囲に記載された発明を付記する。
［１］  歯の状況（７）が測定され、前記歯の状況（７）の３次元モデル（１０）が作成される、歯科部品（１、２、４、５）、すなわち修復物（２、４、５）、マウスピース、又は印象トレイを設計する方法において、
機械学習のための畳み込みニューラルネットワーク（英語  Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ  Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋ、ＣＮＮ）が前記歯の状況（７）の前記３次元モデル（１０）及び／又は前記部品の初期３次元モデル（３０）に適用され、前記部品（１、２、４、５）、すなわち修復物（２、４、５）、マウスピース、又は印象トレイの完成設計された３次元モデル（２１、２３、２５）が自動的に作成されることを特徴とする、方法。
［２］  前記ニューラルネットワークは、トレーニングデータセットをもとにしてトレーニングされ、前記トレーニングデータセットは、少なくとも１人のユーザの前記３次元モデル（２５）を構築する場合に部品（５）の初期３次元モデル（３０）と前記初期３次元モデル（３０）の手動変更（３３）とを内容とすることを特徴とする、［１］に記載の方法。
［３］  前記ニューラルネットワークは、トレーニングデータセットをもとにしてトレーニングされ、前記トレーニングデータセットは、少なくとも１人のユーザの前記歯の状況（７）の複数の３次元モデル（１０）と、完成設計部品（５）の対応する３次元モデル（２５）とを内容とすることを特徴とする、［１］に記載の方法。
［４］  前記トレーニングデータセットは、１人のユーザの、又は一群の経験のあるユーザのデータのみを含むことを特徴とする、［２］又は［３］に記載の方法。
［５］  前記ニューラルネットワークは、前記トレーニングデータセットをもとにしてトレーニングされた後にそのまま変わらないことを特徴とする、［２］〜［４］のいずれか１項に記載の方法。
［６］  前記トレーニングデータセットに新データが付加され、それにより前記ニューラルネットワークが拡張されたトレーニングデータセットをもとにしてさらにトレーニングされることを特徴とする、［２］〜［４］のいずれか１項に記載の方法。
［７］  前記部品が前記修復物（２、４、５）であり、前記修復物は、インレー、クラウン（２、４）、クラウン支台、ブリッジ（５）、ブリッジ支台、アバットメント、ポンティック、又はベニアであることを特徴とする、［１］〜［６］のいずれか１項に記載の方法。
［８］  前記歯の状況（７）の前記３次元モデル（１０）は、前記修復物（２、４、５）を嵌め込むための少なくとも１つの歯（８）、少なくとも１つの支台歯形成（３）、残存歯、少なくとも１つの隣接歯、製造されるべき修復物を嵌め込むためのアバットメント、前記歯の状況（７）の色情報、及び／又は前記歯の状況（７）のカラープロファイルを有することを特徴とする、［７］に記載の方法。
［９］  前記ニューラルネットワークは、設置されるべき修復物のための色及び／又はカラープロファイルを自動的に決定するために、前記歯の状況（７）の、すなわち残存歯及び／又は少なくとも１つの隣接歯の前記３次元モデル（１０）の色情報及び／又はカラープロファイルを使用することを特徴とする、［８］に記載の方法。
［１０］  前記ニューラルネットワークは、製造されるべき修復物のために材料、製作方法、設置方法、切り取り位置（３１）及び／又は前記隣接歯との接触程度（３４、３５）を自動的に決定することを特徴とする、［７］〜［９］のいずれか１項に記載の方法。
［１１］  トレーニングデータセットは、追加的に、完成設計された修復物の色、カラープロファイル、材料、製作方法、設置方法、切り取り位置（３１）及び／又は隣接歯との接触程度（３４、３５）を内容とすることを特徴とする、［７］〜［１０］のいずれか１項に記載の方法。
［１２］  前記部品はマウスピース又は印象トレイであり、前記歯の状況の前記３次元モデルは、前記マウスピース又は前記印象トレイを載置するための歯を有することを特徴とする、［１］〜［１１］のいずれか１項に記載の方法。
［１３］  前記ニューラルネットワークは、製造されるべきマウスピース又は前記印象トレイのために材料及び／又は製作方法を自動的に決定することを特徴とする、［１２］に記載の方法。
［１４］  ［１］〜［１３］のいずれか１項に記載の方法を実施する手段を備える、データ処理装置。
［１５］  コンピュータによるコンピュータプログラムの実行時に前記コンピュータに［１］〜［１３］のいずれか１項に記載の方法を実施させる命令を含む、コンピュータプログラム。
［１６］  コンピュータによる実行時に前記コンピュータに［１］〜［１３］のいずれか１項に記載の方法を実施させる命令を含む、コンピュータ可読記憶媒体。
【国際調査報告】
2021515684.tif 000005
2021515684.tif 000006
2021515684.tif 000007
2021515684.tif 000008
2021515684.tif 000009