(57)【要約】  穿削治具設計方法。本発明は穿削治具（１）を設計する方法に関する。その際、歯科用カメラ（２）若しくはＬａｂｏｒ（商標）Ｓｃａｎｎｅｒを用いて歯牙状態（３）を計測して、歯牙状態（３）の３次元表面モデル（５）を生成する、及び／又はレントゲン装置（６）若しくはＭＲＩ装置を用いて歯牙状態（３）を計測して、歯牙状態（３）の立体モデル（１１）を生成する。その際、機械学習用の人工ニューラルネットワーク（Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ  Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋ（畳み込みニューラルネットワーク）、ＣＮＮ）は歯牙状態（３）の３次元表面モデル（５）及び／若しくは歯牙状態（３）の立体モデル（１１）に、並びに／又は穿削治具（１）の初期３次元モデル（５０）に利用され、穿削治具（１）の最終設計３次元モデル（３０）を自動的に生成する。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
穿削治具（１）を設計する方法であって、３次元表面計測装置を用いて歯牙状態（３）を計測して前記歯牙状態（３）の３次元表面モデル（５）を生成する、及び／又はレントゲン装置（６）若しくはＭＲＩ装置を用いて前記歯牙状態（３）を計測して前記歯牙状態（３）の立体モデル（１１）を生成する、方法であり、機械学習用の人工ニューラルネットワーク（Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ  Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋ（畳み込みニューラルネットワーク）、ＣＮＮ）が前記歯牙状態（３）の前記３次元表面モデル（５）及び／若しくは前記歯牙状態（３）の前記立体モデル（１１）に、並びに／又は前記穿削治具（１）の初期３次元モデル（５０）に利用され、前記穿削治具（１）の最終設計の３次元モデル（３０）が自動的に生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がトレーニングデータセットに基づいてトレーニングされ、前記トレーニングデータセットが、少なくとも１人の利用者の穿削治具（１）の複数の初期３次元モデル（５０）の手動変更（５２）を含み、前記各々の穿削治具（１）の前記３次元モデル（３０）を設計する際に前記手動変更（５２）が前記利用者により実行され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がトレーニングデータセットに基づいてトレーニングされ、前記トレーニングデータセットが、前記歯牙状態（３）の複数の３次元表面モデル（５）及び／又は立体モデル（１１）と、少なくとも１人の利用者の前記最終設計の穿削治具（１）の対応する３次元モデル（３０）とを含むことを特徴とする、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記ニューラルネットワークがトレーニングデータセットに基づいてトレーニングされ、前記トレーニングデータセットが、前記穿削治具（１）の複数の初期３次元モデル（５０）と、少なくとも１人の利用者の前記穿削治具（１）の対応する最終設計３次元モデル（３０）とを含むことを特徴とする、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記トレーニングデータセットが利用者又は熟練利用者集団のデータのみを含むことを特徴とする、請求項２〜４のうちの１項に記載の方法。
【請求項６】
前記ニューラルネットワークが、前記トレーニングデータセットに基づいた前記トレーニングの後に不変のままであることを特徴とする、請求項２〜５のうちの１項に記載の方法。
【請求項７】
前記トレーニングデータセットに新たなデータが付け加えられることにより、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に基づいてさらにトレーニングされることを特徴とする、請求項２〜５のうちの１項に記載の方法。
【請求項８】
前記歯牙状態（３）の前記３次元表面モデル（５）が、嵌入されるべきインプラント（１７、１９）を用いたインプラント治療のための少なくとも１つの領域、少なくとも１つの隣接歯（４）及び／又は支台歯のようなインプラントにより支えられる中間構造を有することを特徴とする、請求項６又は７に記載の方法。
【請求項９】
作製されるべき穿削治具（１）用の前記ニューラルネットワークが、材料、製造方法及び／又は嵌入方法を自動的に定めることを特徴とする、請求項１〜８のうちの１項に記載の方法。
【請求項１０】
前記トレーニングデータセットが加えて、前記穿削治具（１）の材料、前記穿削治具（１）の製造方法及び／又は嵌入方法を含むことを特徴とする、請求項２〜９のうちの１項に記載の方法。
【請求項１１】
前記トレーニングデータセットが、穿削スリーブ（４４）付きの穿削治具（１）を設計する際に、加えて、前記穿削スリーブ（４４）の位置、形及び／又は種類を含むことを特徴とする、請求項２〜１０のうちの１項に記載の方法。
【請求項１２】
前記トレーニングデータセットが加えて、作製されるべき穿削治具（１）の少なくとも１つの支持構造体又は保持構造体の形及び／又は位置を含むことを特徴とする、請求項２〜１１のうちの１項に記載の方法。
【請求項１３】
前記トレーニングデータセットが加えて、前記作製されるべき穿削治具（１）の固着構造体の形及び／又は位置を含むことを特徴とする、請求項２〜１２のうちの１項に記載の方法。
【請求項１４】
前記トレーニングデータセットは加えて、前記穿削治具（１）を固着させるための逆勾配（４７）及び／又は前記穿削治具（１）を固定するためのねじ（４２）付きの追加の穴を含むことを特徴とする、請求項２〜１３のうちの１項に記載の方法。
【請求項１５】
前記トレーニングデータセットが加えて、作製されるべきインプラント穿孔（２４、２６、２７、２８）用の前記穿削治具（１）の少なくとも１つの誘導穿孔（３１、３２、３３、３４）、及び／又は前記穿削治具（１）を支える若しくは固定するための支え領域（３５、３６、４０）、及び／又は前記穿削治具（１）を固定するためのねじ（４２）を含むことを特徴とする、請求項２〜１４のうちの１項に記載の方法。
【請求項１６】
前記トレーニングデータセットが加えて、インプラント穿孔（２４、２６、２７、２８）を設計する際に考慮される解剖学的構造体、つまり顎骨（１０）、歯根（８）及び／又は歯神経（９）を前記立体モデル（１１）内に含むことを特徴とする、請求項２〜１５のうちの１項に記載の方法。
【請求項１７】
請求項１〜１６のうちの１項に記載の方法を実行するための手段を含むデータ処理装置。
【請求項１８】
コンピュータによりコンピュータプログラムを実行する際に、このコンピュータに請求項１〜１６のうちの１項に記載の方法を実行するように指示する命令を含むコンピュータプログラム。
【請求項１９】
コンピュータによる実行の際に、このコンピュータに、請求項１〜１６のうちの１項に記載の方法を実行するように指示する命令を含む、コンピュータで読み取り可能な保存媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、歯科用カメラ若しくは実験用スキャナを用いて歯牙状態を計測し、歯牙状態の３次元表面モデルを生成する及び／又はレントゲン装置若しくはＭＲＩ装置を用いて歯牙状態を計測し、歯牙状態の立体モデルを生成する、穿削治具設計方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来技術から複数の穿削治具設計方法が知られている。
【０００３】
独国特許出願公開第１９９５２９６２号明細書では、歯科インプラント用の穿削補助具を作成する方法が開示されている。その際、隣接歯の咬合面に整合する支持面付きの穿削補助具が構成されており、顎部分に対する正確な位置決めのために隣接歯の上に載せられる。穿削補助具では、ハンドピースのドリルを誘導するために誘導穴が設けられている。穿削治具内の誘導穴の位置、寸法及び方向は、設計されたインプラント穿孔により設定されている。
【０００４】
独国特許発明第１０２００９００８７９０号明細書では、口腔外科用ドリルを誘導するための誘導スリーブ付きの穿削治具が開示されている。誘導スリーブがその周囲面に、スリーブ長手軸に対して斜めに走る切れ目を有する場合、最小の空間条件でもドリルを誘導スリーブ内に嵌入することができる。そのような誘導スリーブによりさらに、ドリルを設計された穿削軸の方向にほぼ最適に誘導することができる。
【０００５】
独国特許公開第１９９５２９６２号明細書は、歯科インプラント用の穿削補助具を作成する方法を開示している。その際、まず顎のレントゲン撮影、その後に顎及び歯の可視表面の３次元光学計測が実行される。レントゲン撮影及び３次元光学撮影の計測データセットは互いに対して相関される。隣接歯に対するインプラントの種類及び位置のような利用可能な情報に基づいて、隣接歯上に載っており、それによりインプラント誘導穴の正確な穿削が可能になる、治具を設計し、生成する。レントゲンデータに基づいて、インプラントは周知の方法で定められ、位置決めされ得る。表面構造、すなわち隣接歯の咬合面について得られた情報に基づいて、移植補助具はＣＡＤ／ＣＡＭユニットを用いて穿削治具の形に磨き上げられ得る。計測データに基づいて、ＣＡＤ／ＣＡＭ機械は、咬合面のネガ型及びドリル用の誘導走路を用いて穿削治具を仕上げることができる。穿削治具上には、穿削深さを定める止め具が移される。
【０００６】
国際公開第９９／３２０４５号は、インプラント用の歯科用穿削補助具を作製する方法を開示している。まず印象面に関する顎画像を使用して３次元コンピュータ画像がモデル化される。その後に穿削穴の位置及び穿削深さが定められ、インプラント穿削穴座標のセットがコンピュータ制御の製造機に供給される。精密工具を用いて、穿削体中に、事前に供給された各々の穿削穴座標セットに対して穿削誘導台が、顎部分に基づいて取得された穿削穴位置及び穿削穴方向に応じて準備される。
【０００７】
欧州特許公開第１５０２５５６号明細書から、穿削治具及びこの穿削治具を作製する方法が知られており、その穿削治具は穿削を実行するための少なくとも１つの通し穴を有し、その通し穴には少なくとも１つの第１の誘導スリーブが嵌入され得る。誘導スリーブは下部領域に、実質的に通し穴の内径に対応する外径を有する。上部領域において誘導スリーブはさらに大きな外径を有するので、上部分が、通し穴を取り囲む穿削治具の縁の上に支えられる。
【０００８】
穿削治具を設計する上述の方法の欠点は、これらの穿削治具が利用者により仮想的に又は印象を使用することにより費用の嵩む方法で設計されることにある。計測不精度により又は利用者の設計誤差により穿削治具の嵌合不精度が生じ得る。精度のない穿削治具は結果として、設計されたインプラント穿孔から逸れて、誤ったインプラント穿孔をもたらし得る。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００９】
【特許文献１】独国特許公開第１９９５２９６２号明細書
【特許文献２】独国特許発明第１０２００９００８７９０号明細書
【特許文献３】独国特許公開第１９９５２９６２号明細書
【特許文献４】国際公開第９９／３２０４５号
【特許文献５】欧州特許公開第１５０２５５６号明細書
【発明の概要】
【００１０】
本発明の課題は、時間を節約して穿削治具の好適な３次元モデルを設計する穿削治具設計方法を提供することにある。
【００１１】
本発明は、歯科用カメラや実験用スキャナのような３次元表面計測装置を用いて歯牙状態を計測し、歯牙状態の３次元表面モデルを生成する及び／又はレントゲン装置若しくはＭＲＩ装置を用いて歯牙状態を計測し、歯牙状態の立体モデルを生成する、穿削治具設計方法に関する。その場合、機械学習用の人工ニューラルネットワーク（Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ  Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋ（畳み込みニューラルネットワーク）、ＣＮＮ）は、歯牙状態の３次元表面モデル及び／若しくは歯牙状態の立体モデルに、並びに／又は穿削治具の初期３次元モデルに利用され、穿削治具の最終設計３次元モデルを自動的に生成する。
【００１２】
歯科用穿削治具は、隣接歯により支えられる最小侵襲外科用の穿削治具のような任意の穿削治具、及び顎骨により支えられるいわゆる歯肉剥離掻爬術用の穿削治具であり得る。その場合、つまり穿削治具は各々の顎の他の隣接歯により支えられるか、又はねじを用いて顎骨にしっかりとねじ留めされる。
【００１３】
穿削治具は、インプラント設計において算出されたように、インプラント嵌入のために設計されたインプラント穿孔を実行するようにドリルを誘導する役割をする。通し口ではスリーブをその通し口に差し込むことができ、その際、スリーブの内面はドリルを誘導する役割をする。インプラント設計では、顎の立体モデルと顎及び歯の可視表面の３次元光学計測とを３次元表面モデルの形で使用して、インプラント型と顎に対するインプラントの位置とを仮想的に定めることができる。特に、正確な位置と顎に対する相対角度とインプラント嵌入のためのインプラント穿孔の深さとを設計する。穿削治具は、１つ又は複数のインプラント穿孔を実行するように設定されており、それらの穿孔は互いに対して傾いて配置されていることもあり得る。
【００１４】
その場合、特に、歯根、歯神経、顎骨の曲線及び厚さのような顎内の解剖学的な構造体が考慮される。
【００１５】
選択されたインプラント及びインプラント位置に応じて、次に穿削治具が、歯牙状態の３次元表面モデル及び／又は立体モデルに従って設計される。
【００１６】
ニューラルネットワークはつまり自動的に以下の工程、すなわち、適切なインプラント型の選択と、歯根、歯神経及び顎骨のような解剖学的な構造を考慮した、顎に対するインプラントの配置と、歯牙状態の３次元表面モデル及び立体モデルを考慮した、嵌入されるべきインプラント用の少なくとも１つのインプラント穿孔のための少なくとも１つの誘導穴を含む穿削治具の３次元モデルの設計とを実行することができる。
【００１７】
歯により支えられる穿削治具は、隣接歯上に支えられるための移植位置の隣接歯の印象を含み得る。誘導穿孔は外側に広げて形作られてもよい。誘導穿孔は、特に楕円形の又は円形の底面を有する円錐の形に構成されてもよい。スリーブはその場合、通過口に収まる円筒のスリーブ部分を有し得る。
【００１８】
ねじを用いて顎骨に固定される穿削治具では、穿削治具は誘導穿孔に加えて、ねじ用の他の開口を有する。
【００１９】
スリーブ付きの穿削治具は、まず穿削を最小の直径で実行し、次にインプラント穿孔で所望の直径が得られるまでスリーブ及び各々のドリルを交換することによりさらなる穿削を増大した直径で実行するために、異なる直径を有する同じ誘導穿孔用の異なるスリーブを有することがあり得る。
【００２０】
穿削治具はインプラント穿孔を実行した後、インプラントをインプラント穿孔に誘導してねじ込むために使用される。
【００２１】
穿削治具は例えば３次元プリンタを用いて又はＣＡＤ／ＣＡＭ方法を用いて、穿削治具の設計された３次元モデルに従って生材から自動的に作製され得る。
【００２２】
歯科用カメラは、例えば干渉縞投影方法又は共焦点計測方法に基づいた任意の３次元歯科用カメラであり得る。歯牙状態は、嵌入されるべき修復物の直接的な周囲環境又はその嵌入されるべき修復物の周囲のより大きな領域を包含し得る。歯科用カメラを用いた計測は、咬み合わせ方向、舌方向、口方向又は唇方向のような様々な方向から行われ得る。歯科用カメラを用いた計測の後、歯牙状態の３次元モデルが生成される。次に機械学習用のニューラルネットワークが歯牙状態の３次元モデルに利用される。歯牙状態の３次元モデルを分析した後、穿削治具の３次元モデルが自動的に生成される。
【００２３】
ニューラルネットワーク（ＣＮＮ）はウィキペディアの記事「畳み込みニューラルネットワーク」にリンクｈｔｔｐｓ：／／ｄｅ．ｗｉｋｉｐｅｄｉａ．ｏｒｇ／ｗｉｋｉ／Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ  Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋで詳しく記載されている。
【００２４】
以下にＣＮＮを使用しながらの方法を説明する。
【００２５】
畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）、ドイツ語で「ｆａｌｔｅｎｄｅｓ  ｎｅｕｒｏｎａｌｅｓ  Ｎｅｔｚｗｅｒｋ（折り畳みニューラルネットワーク）」は先行予測型人工ニューラルネットワークである。機械学習の領域では生物学的プロセスにより着想された概念に関する。畳み込みニューラルネットワークは人工知能の数多くの最新技術において、とりわけ画像又は音響データの機械的処理で利用される。
【００２６】
基本的に、古典的なＣＮＮの構造体は畳み込み層、続いて貯留層から構成される。このユニットを原理上は任意に頻繁に繰り返すことができ、十分に繰り返す場合、深層畳み込みニューラルネットワークといい、それは深層学習の分野に属する。
【００２７】
ＣＮＮは、層毎の畳み込みカーネルの自由パラメータ又は分類因子と、次の層に対して差引する際のそれらの加重とを学習することにより学習する。
【００２８】
歯牙状態の３次元モデルはつまり、異なる歯牙状態の多数の３次元モデルのセットを用いてトレーニングされたＣＮＮ又は機械学習システムの入力として使用される。
【００２９】
別の工程では、機械学習システムを用いて歯牙状態の３次元モデルを分析し、出力として各々の部品の３次元モデルを提案する。
【００３０】
機械学習システムは１つの又は複数のＣＮＮネットワークから構成され得る。
【００３１】
分類因子又は特徴はつまり自動的に定められ、トレーニングセットを分析する際に洗練される。歯牙状態の３次元モデルの自動的に取得される分類因子は、例えば標本の全面又は標本の縁の曲線又はそれら両方の組み合わせであり得る。
【００３２】
ニューラルネットワークは例えば複数の層から構成され得る。その際、第１の層では、角、平らな表面又は同じ明るさの領域のような簡易な分類因子が自動的に識別され得る。第２の層では分類因子が自動的に洗練される。第２の層での分類因子は例えば、角の互いに対する相対配置、角の相対方向又は角の曲線であり得る。他の層では分類因子はいっそう洗練され、それによりいっそう複雑になる。この方法でＣＮＮネットワークは自主的に、入力パラメータとしての歯牙状態の３次元モデル及び歯牙状態の立体モデルに基づいて自動的に穿削治具の適切な３次元モデルを生成することを学習する。
【００３３】
ニューラルネットワークの利点は、内部の畳み込みフィルタのパラメータ値とフィルタ出力の後処理とがトレーニングセットの分析の際に併せて学習され、他の利用者仕様を必要としないことにある。
【００３４】
本方法の別の利点は、穿削治具の設計がニューラルネットワークを用いて完全に自動的に行われることにある。それによりつまり、光学計測及び／又はレントゲン若しくはＭＲＩ計測直後に部品を全自動で設計することができ、歯医者による制御に従って３次元プリンタ又はＣＡＤ／ＣＡＭ装置を用いて全自動で作製することができるので、インプラント穿孔を作製するためのモデル内の穿削治具を使用することができる。
【００３５】
本方法の別の利点は、利用者により生成される最終設計の穿削治具をＣＮＮのトレーニングデータセットに使用することができ、従って部品の第１の提案の採用率及び設計の自動化度が高められることである。
【００３６】
以下に、１つの又は複数のＣＮＮネットワークから構成される機械学習システムをトレーニングするための又はパラメータ化するための可能な方法を説明する。第１の工程では、多数の周知の歯牙状態の３次元表面モデル及び立体モデルを分析する。その場合、可能な入力データが生成される。入力データは、全ての可能な自由度が入力データ内にあるように生成される。これは例えばデータ拡張を用いて得られる。そのために歯牙状態の３次元モデルは、定められた自由度の周りで回転される及び／又は自由度に沿って拡大縮小される。
【００３７】
有利には、ニューラルネットワークはトレーニングデータセットに基づいてトレーニングされ得る。その際、トレーニングデータセットは、少なくとも１人の利用者が穿削治具の複数の初期３次元モデルを手動で変更することを含む。その際、手動変更は例えば、各々の穿削治具の３次元モデルを設計する際に利用者によりＣＡＤ工具を用いて手動で実行される。
【００３８】
それにより、つまりニューラルネットワークは、既定の利用者の手動変更を部品の３次元モデルの初期の提案に利用して、その部品の設計を完了するように学習する。部品の３次元モデルの初期の提案は、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得る。そのようにトレーニングされたニューラルネットワークを歯牙状態の未知の３次元モデルに利用する際に、各々の利用者に対して初期提案の通常の変更が自動的に実行される。穿削治具の初期３次元モデルの手動変更は例えば、インプラント型の整合、顎骨に対するインプラント位置の整合、インプラント穿孔の長さの整合、誘導穿孔の止め具の整合、穿削治具の外寸の整合、誘導穿孔の穴直径の変更、支持制御ウインドの導入及び／又は追加の保持要素の取り付けであり得る。
【００３９】
いわゆる支持制御ウインドは、穿削治具が正しく載せられており、支持面上に載っているかを利用者により視覚的に検証するのに用いられる。
【００４０】
追加の保持要素は、例えば穿削治具を各々の顎に対して固定するための逆勾配又はねじであり得る。
【００４１】
有利には、ニューラルネットワークはトレーニングデータセットに基づいてトレーニングされ得る。その際、トレーニングデータセットは、歯牙状態の複数の３次元表面モデル及び／又は立体モデルと、少なくとも１人の利用者の最終設計の穿削治具の対応する３次元モデルとを含む。
【００４２】
ニューラルネットワークはつまり、穿削治具の初期３次元モデルと最終設計３次元モデルとの間の比較データからも、穿削治具の最終設計３次元モデルに対する立体モデル内の歯根、歯神経及び顎骨のような解剖学的構造体の配置からも学習する。
【００４３】
有利には、ニューラルネットワークはトレーニングデータセットに基づいてトレーニングされ得る。その際、トレーニングデータセットは、少なくとも１人の利用者の穿削治具の複数の初期３次元モデルと穿削治具の対応する最終設計３次元モデルとを含む。
【００４４】
ニューラルネットワークはつまり、穿削治具の初期３次元モデルと穿削治具の対応する最終設計３次元モデルとの間の比較データから学習する。
【００４５】
有利には、トレーニングデータセットは利用者又は熟練利用者集団のデータのみを含み得る。
【００４６】
各々の利用者に対して又は熟練利用者集団に対して、つまり個別のトレーニングデータセットが存在する。
【００４７】
それによりニューラルネットワークは、つまり個別の利用者又は利用者集団のトレーニングデータセットによりトレーニングされ得る。トレーニングデータセットのための利用者は、例えば職業経験のような様々な基準に従って探し出され得る。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年の職業経験を有する又は穿削治具を設計する際に少なくとも１００件を実施した利用者のデータのみが使用され得る。
【００４８】
利用者は本方法を実行する前に、各々の穿削治具の種類と実行されるべきインプラント穿孔の位置とを手動で、例えば選択メニューを用いて定めることができる。穿削治具の種類は例えば、穿削スリーブなしの穿削治具、穿削スリーブ付きの穿削治具、顎骨に固定するためのねじ付きの穿削治具又は隣接歯に固着させるための支持面付きの穿削治具であり得る。
【００４９】
有利には、ニューラルネットワークは、トレーニングデータセットに基づいたトレーニングの後に不変のままであり得る、又はトレーニングデータセットに新たなデータが付け加えられることにより、ニューラルネットワークは、拡張されたトレーニングデータセットに基づいてさらにトレーニングされる。
【００５０】
特に未経験の利用者には、始めはトレーニングされたニューラルネットワークを変更しないことが有利である。経験のある利用者には、穿削治具設計の彼らの固有データをトレーニングデータセットに付け加えることがさらに有利であり、それによりニューラルネットワークは連続的にさらにトレーニングされ、各々の利用者の要求を時間とともにより良く満たす。拡張されたトレーニングデータセットには、つまりさらなるトレーニングデータが付け加えられる。
【００５１】
有利には、歯牙状態の３次元表面モデルは、嵌入されるべきインプラントを用いたインプラント治療のための少なくとも１つの領域、少なくとも１つの隣接歯及び／又は支台歯のようなインプラントにより支えられる中間構造を有し得る。
【００５２】
各々の穿削治具の３次元モデルは、つまり歯牙状態の３次元モデル内に含まれている構造体に応じて、ニューラルネットワークにより自動的に設計される。
【００５３】
有利には、作製されるべき穿削治具用のニューラルネットワークは、適切な材料、製造方法及び／又は嵌入方法を自動的に定めることができる。
【００５４】
適切な材料は例えば特定の合成樹脂又は異なる合成樹脂の組み合わせであり得る。製造方法は例えば、３次元プリンタ又はＣＡＤ／ＣＡＭ方法を用いた製造であり得る。嵌入方法は例えば、ねじを用いた又は穿削治具を隣接歯上に載せることによる穿削治具の固定であり得る。
【００５５】
有利にはトレーニングデータセットは加えて、穿削治具の材料、穿削治具の製造方法及び／又は嵌入方法を含み得る。
【００５６】
それによりトレーニングデータセットは穿削治具のさらなる実際の情報を含むので、トレーニングされたニューラルネットワークは、各々の利用者の要求に対応する適切な穿削治具を設計することができる。
【００５７】
有利にはトレーニングデータセットは、穿削スリーブ付きの穿削治具を設計する際に、加えて、穿削スリーブの位置、形及び／又は種類を含み得る。
【００５８】
それによりトレーニングデータセットは穿削スリーブに関する実際の情報を含むので、トレーニングされたニューラルネットワークは利用者により望まれるような穿削スリーブを選択し、その位置決めをする。
【００５９】
有利にはトレーニングデータセットは加えて、作製されるべき穿削治具の少なくとも１つの支持構造体又は保持構造体の形及び／又は位置を含み得る。
【００６０】
それによりトレーニングデータセットは、支持構造体又は保持構造体に関する実際の情報を含む。支持構造体は例えば、移植領域の隣接歯上に載せるための支持面であってもよい。支持構造体は例えば、顎に対する穿削治具の精密な位置決めを保証するために隣接歯の印象の形に形成されてもよい。
【００６１】
有利にはトレーニングデータセットは加えて、作製されるべき穿削治具用の固着構造体の形及び／又は位置を含み得る。
【００６２】
それによりトレーニングデータセットは、穿削治具を顎骨に固定するねじのような固着構造体に関する実際の情報を含むので、ニューラルネットワークは固着構造体を自動的に選択し、顎骨に対して位置決めすることができる。
【００６３】
有利にはトレーニングデータセットは加えて、穿削治具を固着させるための逆勾配及び／又は穿削治具を固定するためのねじ付きの追加の穴を含み得る。
【００６４】
それによりトレーニングデータセットは、穿削治具を固着させるための複数の逆勾配に関する及び／又は穿削治具を顎骨に固定するためのねじ用の追加の穴に関する追加の情報を含むので、ニューラルネットワークは自主的に、穿削治具の逆勾配又はねじ用の追加の穴を設計することができる。穿削治具の逆勾配は、逆勾配が例えば臼歯の周囲に嵌まり、それにより穿削治具が歯の上に載せる際に固定されるように構成される。
【００６５】
有利にはトレーニングデータセットは加えて、作製されるべきインプラント穿孔用の穿削治具の少なくとも１つの誘導穿孔、及び／又は穿削治具を支える若しくは固定するための支え領域、及び／又は穿削治具を固定するためのねじを含み得る。
【００６６】
それによりトレーニングデータセットは加えて、誘導穿孔又は支え領域に関する情報を含むので、ニューラルネットワークは穿削治具上での誘導穿孔の位置及び方向を自動的に定めることができる、又は穿削治具上での支え領域の形及び配置を定めることができる。穿削治具の誘導穿孔はその際、インプラント穿孔の実行時にインプラントドリルを誘導する役割をする。その際、誘導穿孔は穿削スリーブを備えてもよい。
【００６７】
有利にはトレーニングデータセットは加えて、インプラント穿孔を設計する際に考慮される解剖学的構造体、つまり顎骨、歯根及び／又は歯神経を立体モデル内に含み得る。
【００６８】
それによりトレーニングデータセットは、インプラント穿孔を設計するための実際の解剖学的な構造体に関する追加の情報を含むので、ニューラルネットワークは、これらの構造体を考慮して自動的にインプラント穿孔の設計を実行することができる。
【００６９】
有利にはニューラルネットワークは患者の民族集団及び／又は特徴型を考慮することができる。
【００７０】
それにより穿削治具を設計する際に民族集団の特有の解剖学的性質を考慮することができる。民族集団の特有の性質は例えば特有の歯の位置であり得る。
【００７１】
以下の発明の別の対象は、本発明の方法を実行するための、データ処理装置である。データ処理装置はその場合、コンピュータチップを有し得る、例えばコンピュータ又はスマートフォンであり得る。
【００７２】
本発明は図面に基づいて説明される。図面は以下を示す。
【図面の簡単な説明】
【００７３】
【図１】穿削治具設計方法を明らかにするための概略図である。
【図２】穿削スリーブと固定用のねじとを備えた穿削治具の概略図である。
【図３】歯に固着させるための逆勾配を有する穿削治具の概略図である。
【図４】利用者による変更の概略図である。
【発明を実施するための形態】
【００７４】
図１は、穿削治具１を設計する方法を明らかにするための概略図を示す。その際、歯科用カメラ２を用いて歯４を含む歯牙状態３を計測し、歯牙状態３の３次元表面モデル５を生成する。加えてＣＴレントゲン装置６又はＭＲＩ装置を用いて、歯根８、歯神経９及び顎骨１０を含む立体７を計測し、歯牙状態３の立体モデル１１を生成する。歯科用カメラ２の画像データがコンピュータ１２に転送され、その際、ＣＴレントゲン装置６又はＭＲＩ装置の画像データも同様にコンピュータ１２に転送される。これらの画像データからコンピュータ１２を用いて３次元表面モデル５及び立体モデル１１が生成され、それらのモデルはモニタのような表示装置１３を用いて表示される。コンピュータ１２にはキーボード１４やマウス１５のような入力手段が接続されており、利用者は、３次元表面モデル５及び立体モデル１１のグラフィック表示内でカーソル２２を用いて操作することができる。歯牙状態３では犬歯が欠損し、３つの臼歯が欠損している。矢印２０及び２１により示されているように、インプラント１７を備えた、インプラントにより支えられる完全歯冠１６はつまり、欠損した犬歯の代わりをすることになり、３つの人工臼歯とそれに付属のインプラント１９とから成るインプラントにより支えられるブリッジ１８は、欠損した臼歯の代わりをすることになる。第１の工程において、利用者はカーソル２２を用いて手動で、大まかに第１のインプラント穿孔２４の第１の位置２３と、大まかに嵌入され得るブリッジ１８の、従って第２のインプラント穿孔２６、第３のインプラント穿孔２７及び第４のインプラント穿孔２８の第２の位置２５とを定めることができる。別の工程では、選択メニュー２９を使用しつつカーソル２２を用いて、設計されるべき穿削治具の種類、つまり穿削スリーブ付きの又は穿削スリーブなしの穿削治具、ねじにより又は隣接歯用の支持面により顎に固着する穿削治具を選択することができる。別の工程では、各々の利用者に対する及び穿削治具の各々の種類に対するトレーニングデータセットに基づいてトレーニングされたニューラルネットワークを用いて、穿削治具の３次元モデル３０を自動的に生成する。穿削治具１の生成される３次元モデルは、第１のインプラント穿孔２４に対する第１の誘導穿孔３１と、第２のインプラント穿孔２６に対する第２の誘導穿孔３２と、第３のインプラント穿孔２７に対する第３の誘導穿孔３３及び第４のインプラント穿孔２８に対する第４の誘導穿孔３４とを有する。さらに穿削治具１の３次元モデル３０は、穿削治具を顎に固着させるための第１の支持面３５及び第２の支持面３６を有する。その際、支持面３５及び３６は歯牙状態３の歯４のネガ型の印象の一部を含み得る。誘導穿孔３１、３２、３３及び３４は、対応するインプラントドリルを誘導するための穿削スリーブを有する。ニューラルネットワークは、個別のインプラント穿孔２４、２６、２７及び２８の位置及び方向を定める際に、立体モデル１１からの歯根８、歯神経９及び顎骨のような実際の解剖学的構造体を考慮する。ニューラルネットワークは例えば、インプラント穿孔２４が神経９を傷付けてはならないことを学習する。ニューラルネットワークは、インプラント穿孔２４、２６、２７及び２８の直径及び長さを自動的に定めることができ、その際、嵌入されるべき完全歯冠１６及びブリッジ１８の機械的負荷が考慮され得る。表示装置１３上のグラフィック表示では、３次元表面モデル５及び立体モデル１１に対して嵌入された状態での穿削治具１の３次元モデル３０が破線３７により示されている。インプラント穿孔２４、２６、２７及び２８の定められた位置、直径及び長さを使用して、ニューラルネットワークは、穿削治具１の対応する誘導穿孔３１、３２、３３及び３４の位置及び直径を定めることができる。次に、３次元プリンタ又はＣＡＤ／ＣＡＭ方法のような自動化方法を用いて、穿削治具１の最終設計の３次元モデル３０を自動的に作製することができる。
【００７５】
図２は、図１からの、第１のインプラント穿孔２４を実行するための穿削治具１の概略図を示す。穿削治具１は支持面４０を用いて隣接歯４１上に固着され、ねじ４２を用いて顎４３に固着される。誘導穿孔３１は、インプラントドリルを誘導するための穿削スリーブ４４を有する。インプラント穿孔２４の中心軸４５は従って穿削スリーブ４４の中心軸に対応する。支持面４０は歯４１のネガ型の印象として形成されてもよい。
【００７６】
図３は、臼歯４６上に載せられている治具１の断面の概略図を示す。その場合、穿削治具は下部領域に２つの逆勾配４７を有するので、弾性樹脂で作製された穿削治具１を臼歯４６上に載せる際に、穿削治具１は歯４６に機械的に固着される。
【００７７】
図４は、図１からの穿削治具１の最終設計３次元モデル３０の概略図を示す。破線により示されている穿削治具の３次元モデルの初期の提案５０から出発して、利用者はカーソル２２を用いた手動変更により初期の提案５０を変更して又は整合させて、最終設計の３次元モデル３０を得た。初期の提案５０はその場合、３次元モデル３０の外寸を得るために、矢印５２により示されている利用者により拡大された外寸５１を有する。初期の提案５０は、第１の初期のインプラント穿孔５４を実行するために、第１の初期の誘導穿孔５３を有する。利用者は初期の誘導穿孔５３の位置及び止め具を変更して、最終的に設計された第１の誘導穿孔３１を得た。その際、位置の変更によりインプラント穿孔の位置も変更して、さらに小さな止め具によりインプラント穿孔の長さも拡大した。止め具は誘導穿孔の際に、インプラント穿孔を穿削する時にインプラントドリルを限定する役割をするので、止め具によりインプラント穿孔の長さが定められる。つまりこれらの変更を実行して、最終的に設計されたインプラント穿孔２４を得る。それに応じて他の初期の誘導穿孔５５及び５６も利用者により手動で整合されて、最終設計の誘導穿孔３２及び３４を得る。その際、初期のインプラント穿孔５７及び５８も位置及び長さに関して整合されて、最終設計のインプラント穿孔２６及び２８を得る。ニューラルネットワークのトレーニングデータセットはつまり、ニューラルネットワークを対応してトレーニングするために、各々の利用者のそのような手動による変更を含み得る。
【符号の説明】
【００７８】
１  穿削治具
２  歯科用カメラ
３  歯牙状態
４  歯
５  ３次元表面モデル
６  ＣＴレントゲン装置
７  立体
８  歯根
９  歯神経
１０  顎骨
１１  立体モデル
１２  コンピュータ
１３  表示装置
１４  キーボード
１５  マウス
１６  インプラントにより支えられる完全歯冠
１７  インプラント
１８  インプラントにより支えられるブリッジ
１９  インプラント
２０  矢印
２１  矢印
２２  カーソル
２３  第１の位置
２４  第１のインプラント穿孔
２５  第２の位置
２６  第２のインプラント穿孔
２７  第３のインプラント穿孔
２８  第４のインプラント穿孔
２９  選択メニュー
３０  ３次元モデル
３１  誘導穿孔
３２  誘導穿孔
３３  誘導穿孔
３４  誘導穿孔
３５  支持面
３６  支持面
４０  支持面
４１  隣接歯
４２  ねじ
４３  顎
４４  穿削スリーブ
４５  中心軸
４６  臼歯
４７  逆勾配
５０  初期の提案
５１  外寸
５２  矢印
５３  初期の誘導穿孔
５４  初期の誘導穿孔
５５  初期の誘導穿孔
５６  初期の誘導穿孔
５７  初期のインプラント穿孔
５８  初期のインプラント穿孔
【図１】
2021515683.tif 000003
【図２】
2021515683.tif 000004
【図３】
2021515683.tif 000005
【図４】
2021515683.tif 000006
【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】
穿削治具（１）を設計する方法であって、３次元表面計測装置を用いて歯牙状態（３）を計測して前記歯牙状態（３）の３次元表面モデル（５）を生成する、及び／又はレントゲン装置（６）若しくはＭＲＩ装置を用いて前記歯牙状態（３）を計測して前記歯牙状態（３）の立体モデル（１１）を生成する、方法であり、機械学習用の人工ニューラルネットワーク（Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ  Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋ（畳み込みニューラルネットワーク）、ＣＮＮ）が前記歯牙状態（３）の前記３次元表面モデル（５）及び／又は前記歯牙状態（３）の前記立体モデル（１１）に、並びに／或いは前記穿削治具（１）の初期３次元モデル（５０）に利用され、前記穿削治具（１）の最終設計の３次元モデル（３０）が自動的に生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がトレーニングデータセットに基づいてトレーニングされ、前記トレーニングデータセットが、少なくとも１人の利用者の穿削治具（１）の複数の初期３次元モデル（５０）の手動変更（５２）を含み、特定の前記穿削治具（１）の前記３次元モデル（３０）を設計する際に前記手動変更（５２）が前記利用者により実行され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がトレーニングデータセットに基づいてトレーニングされ、前記トレーニングデータセットが、前記歯牙状態（３）の複数の３次元表面モデル（５）及び／又は立体モデル（１１）と、少なくとも１人の利用者の前記最終設計の穿削治具（１）の対応する３次元モデル（３０）とを含むことを特徴とする、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記ニューラルネットワークがトレーニングデータセットに基づいてトレーニングされ、前記トレーニングデータセットが、前記穿削治具（１）の複数の初期３次元モデル（５０）と、少なくとも１人の利用者の前記穿削治具（１）の対応する最終設計３次元モデル（３０）とを含むことを特徴とする、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記トレーニングデータセットが１人の利用者又は熟練利用者集団のデータのみを含むことを特徴とする、請求項２〜４のうちの１項に記載の方法。
【請求項６】
前記ニューラルネットワークが、前記トレーニングデータセットに基づいた前記トレーニングの後に不変のままであることを特徴とする、請求項２〜５のうちの１項に記載の方法。
【請求項７】
前記トレーニングデータセットに新たなデータが付け加えられることにより、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に基づいてさらにトレーニングされることを特徴とする、請求項２〜５のうちの１項に記載の方法。
【請求項８】
前記歯牙状態（３）の前記３次元表面モデル（５）が、嵌入されるべきインプラント（１７、１９）を用いたインプラント治療のための少なくとも１つの領域、少なくとも１つの隣接歯（４）及び／又は支台歯のようなインプラントにより支えられる中間構造を有することを特徴とする、請求項６又は７に記載の方法。
【請求項９】
作製されるべき穿削治具（１）用の前記ニューラルネットワークが、材料、製造方法及び／又は嵌入方法を自動的に定めることを特徴とする、請求項１〜８のうちの１項に記載の方法。
【請求項１０】
前記トレーニングデータセットが、加えて、前記穿削治具（１）の材料、前記穿削治具（１）の製造方法及び／又は嵌入方法を含むことを特徴とする、請求項２〜９のうちの１項に記載の方法。
【請求項１１】
穿削スリーブ（４４）付きの穿削治具（１）を設計する際に、前記トレーニングデータセットが、加えて、前記穿削スリーブ（４４）の位置、形及び／又は種類を含むことを特徴とする、請求項２〜１０のうちの１項に記載の方法。
【請求項１２】
前記トレーニングデータセットが、加えて、作製されるべき穿削治具（１）の少なくとも１つの支持構造体又は保持構造体の形及び／又は位置を含むことを特徴とする、請求項２〜１１のうちの１項に記載の方法。
【請求項１３】
請求項１〜１２のうちの１項に記載の方法を実行するための手段を含むデータ処理装置。
【請求項１４】
コンピュータによりコンピュータプログラムを実行する際に、前記コンピュータに請求項１〜１２のうちの１項に記載の方法を実行させる命令を含むコンピュータプログラム。
【請求項１５】
コンピュータによる実行の際に、前記コンピュータに、請求項１〜１２のうちの１項に記載の方法を実行させる命令を含む、コンピュータで読み取り可能な記憶媒体。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００７】
欧州特許公開第１５０２５５６号明細書から、穿削治具及びこの穿削治具を作製する方法が知られており、その穿削治具は穿削を実行するための少なくとも１つの通し穴を有し、その通し穴には少なくとも１つの第１の誘導スリーブが嵌入され得る。誘導スリーブは下部領域に、実質的に通し穴の内径に対応する外径を有する。上部領域において誘導スリーブはさらに大きな外径を有するので、上部分が、通し穴を取り囲む穿削治具の縁の上に支えられる。
米国特許公開公報第２０１２／０２１４１２１号は歯牙モデルを生成する方法を開示しており、そこではＣＴ画像データが光学的表面データとともに記録される。歯牙モデルは、歯根、顎骨のような区分けされた解剖学的構造を基にして作成される。
国際公開第２０１８／１９５５５４号は歯牙モデルを作成するシステム及び方法を開示しており、そこでは歯牙モデルの個別の歯が識別され、構成要素モデルの目標位置が定められる。
国際公開第２０１９／０６７９９５号は歯科用装置を製造誤差について検査する方法を開示しており、そこでは歯科用装置の所望の性質が実際の性質と比較される。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００９】
【特許文献１】独国特許公開第１９９５２９６２号明細書
【特許文献２】独国特許発明第１０２００９００８７９０号明細書
【特許文献３】独国特許公開第１９９５２９６２号明細書
【特許文献４】国際公開第９９／３２０４５号
【特許文献５】欧州特許公開第１５０２５５６号明細書
【特許文献６】米国特許公開第２０１２／０２１４１２１号明細書
【特許文献７】国際公開第２０１８／１９５５５４号
【特許文献８】国際公開第２０１９／０６７９９５号
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００７７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００７７】
図４は、図１からの穿削治具１の最終設計３次元モデル３０の概略図を示す。破線により示されている穿削治具の３次元モデルの初期の提案５０から出発して、利用者はカーソル２２を用いた手動変更により初期の提案５０を変更して又は整合させて、最終設計の３次元モデル３０を得た。初期の提案５０はその場合、３次元モデル３０の外寸を得るために、矢印５２により示されている利用者により拡大された外寸５１を有する。初期の提案５０は、第１の初期のインプラント穿孔５４を実行するために、第１の初期の誘導穿孔５３を有する。利用者は初期の誘導穿孔５３の位置及び止め具を変更して、最終的に設計された第１の誘導穿孔３１を得た。その際、位置の変更によりインプラント穿孔の位置も変更して、さらに小さな止め具によりインプラント穿孔の長さも拡大した。止め具は誘導穿孔の際に、インプラント穿孔を穿削する時にインプラントドリルを限定する役割をするので、止め具によりインプラント穿孔の長さが定められる。つまりこれらの変更を実行して、最終的に設計されたインプラント穿孔２４を得る。それに応じて他の初期の誘導穿孔５５及び５６も利用者により手動で整合されて、最終設計の誘導穿孔３２及び３４を得る。その際、初期のインプラント穿孔５７及び５８も位置及び長さに関して整合されて、最終設計のインプラント穿孔２６及び２８を得る。ニューラルネットワークのトレーニングデータセットはつまり、ニューラルネットワークを対応してトレーニングするために、各々の利用者のそのような手動による変更を含み得る。
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］  穿削治具（１）を設計する方法であって、３次元表面計測装置を用いて歯牙状態（３）を計測して前記歯牙状態（３）の３次元表面モデル（５）を生成する、及び／又はレントゲン装置（６）若しくはＭＲＩ装置を用いて前記歯牙状態（３）を計測して前記歯牙状態（３）の立体モデル（１１）を生成する、方法であり、機械学習用の人工ニューラルネットワーク（Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ  Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋ（畳み込みニューラルネットワーク）、ＣＮＮ）が前記歯牙状態（３）の前記３次元表面モデル（５）及び／若しくは前記歯牙状態（３）の前記立体モデル（１１）に、並びに／又は前記穿削治具（１）の初期３次元モデル（５０）に利用され、前記穿削治具（１）の最終設計の３次元モデル（３０）が自動的に生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がトレーニングデータセットに基づいてトレーニングされ、前記トレーニングデータセットが、少なくとも１人の利用者の穿削治具（１）の複数の初期３次元モデル（５０）の手動変更（５２）を含み、前記各々の穿削治具（１）の前記３次元モデル（３０）を設計する際に前記手動変更（５２）が前記利用者により実行され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がトレーニングデータセットに基づいてトレーニングされ、前記トレーニングデータセットが、前記歯牙状態（３）の複数の３次元表面モデル（５）及び／又は立体モデル（１１）と、少なくとも１人の利用者の前記最終設計の穿削治具（１）の対応する３次元モデル（３０）とを含むことを特徴とする、［１］に記載の方法。
［４］  前記ニューラルネットワークがトレーニングデータセットに基づいてトレーニングされ、前記トレーニングデータセットが、前記穿削治具（１）の複数の初期３次元モデル（５０）と、少なくとも１人の利用者の前記穿削治具（１）の対応する最終設計３次元モデル（３０）とを含むことを特徴とする、［１］に記載の方法。
［５］  前記トレーニングデータセットが利用者又は熟練利用者集団のデータのみを含むことを特徴とする、［２］〜［４］のうちの１項に記載の方法。
［６］  前記ニューラルネットワークが、前記トレーニングデータセットに基づいた前記トレーニングの後に不変のままであることを特徴とする、［２］〜［５］のうちの１項に記載の方法。
［７］  前記トレーニングデータセットに新たなデータが付け加えられることにより、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に基づいてさらにトレーニングされることを特徴とする、［２］〜［５］のうちの１項に記載の方法。
［８］  前記歯牙状態（３）の前記３次元表面モデル（５）が、嵌入されるべきインプラント（１７、１９）を用いたインプラント治療のための少なくとも１つの領域、少なくとも１つの隣接歯（４）及び／又は支台歯のようなインプラントにより支えられる中間構造を有することを特徴とする、［６］又は［７］に記載の方法。
［９］  作製されるべき穿削治具（１）用の前記ニューラルネットワークが、材料、製造方法及び／又は嵌入方法を自動的に定めることを特徴とする、［１］〜［８］のうちの１項に記載の方法。
［１０］  前記トレーニングデータセットが加えて、前記穿削治具（１）の材料、前記穿削治具（１）の製造方法及び／又は嵌入方法を含むことを特徴とする、［２］〜［９］のうちの１項に記載の方法。
［１１］  前記トレーニングデータセットが、穿削スリーブ（４４）付きの穿削治具（１）を設計する際に、加えて、前記穿削スリーブ（４４）の位置、形及び／又は種類を含むことを特徴とする、［２］〜［１０］のうちの１項に記載の方法。
［１２］  前記トレーニングデータセットが加えて、作製されるべき穿削治具（１）の少なくとも１つの支持構造体又は保持構造体の形及び／又は位置を含むことを特徴とする、［２］〜［１１］のうちの１項に記載の方法。
［１３］  前記トレーニングデータセットが加えて、前記作製されるべき穿削治具（１）の固着構造体の形及び／又は位置を含むことを特徴とする、［２］〜［１２］のうちの１項に記載の方法。
［１４］  前記トレーニングデータセットは加えて、前記穿削治具（１）を固着させるための逆勾配（４７）及び／又は前記穿削治具（１）を固定するためのねじ（４２）付きの追加の穴を含むことを特徴とする、［２］〜［１３］のうちの１項に記載の方法。
［１５］  前記トレーニングデータセットが加えて、作製されるべきインプラント穿孔（２４、２６、２７、２８）用の前記穿削治具（１）の少なくとも１つの誘導穿孔（３１、３２、３３、３４）、及び／又は前記穿削治具（１）を支える若しくは固定するための支え領域（３５、３６、４０）、及び／又は前記穿削治具（１）を固定するためのねじ（４２）を含むことを特徴とする、［２］〜［１４］のうちの１項に記載の方法。
［１６］  前記トレーニングデータセットが加えて、インプラント穿孔（２４、２６、２７、２８）を設計する際に考慮される解剖学的構造体、つまり顎骨（１０）、歯根（８）及び／又は歯神経（９）を前記立体モデル（１１）内に含むことを特徴とする、［２］〜［１５］のうちの１項に記載の方法。
［１７］  ［１］〜［１６］のうちの１項に記載の方法を実行するための手段を含むデータ処理装置。
［１８］  コンピュータによりコンピュータプログラムを実行する際に、このコンピュータに［１］〜［１６］のうちの１項に記載の方法を実行するように指示する命令を含むコンピュータプログラム。
［１９］  コンピュータによる実行の際に、このコンピュータに、［１］〜［１６］のうちの１項に記載の方法を実行するように指示する命令を含む、コンピュータで読み取り可能な保存媒体。
【国際調査報告】
2021515683.tif 000007
2021515683.tif 000008
2021515683.tif 000009
2021515683.tif 000010