(57)【要約】  異なる時間に取得された歯及び歯肉のデジタル３Ｄモデルを比較することによって、歯肉線の変化を追跡する方法。デジタル３Ｄモデルをセグメント化して、歯肉から歯をデジタル的に識別し、セグメント化されたデジタル３Ｄモデルを比較して、歯肉線に関連するそれらの差異を判定することによって、歯肉線の変化を検出する。また、デジタル３Ｄモデルのうちの１つを、歯肉線の予測された元の位置を有する３Ｄモデルと比較することによって、歯肉線の変化を推定してもよい。変化の追跡又は推定によって判定された歯肉線の変化を示すために、歯肉線変化マップを表示してもよい。また、歯周測定値が上に配置されたデジタル３Ｄモデルを表示してもよい。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
歯肉線の変化を追跡する方法であって、
歯及び歯肉の第１及び第２のデジタル３Ｄモデルを受信するステップであって、前記第１のデジタル３Ｄモデルは、第１の時間に取得されたものであり、前記第２のデジタル３Ｄモデルは、前記第１の時間よりも遅い第２の時間に取得されたものである、受信するステップと、
前記第１及び第２のデジタル３Ｄモデルをセグメント化して、前記歯肉から前記歯をデジタル的に識別し、歯肉のセグメント化された第１及び第２のデジタル３Ｄモデルを生成するステップと、
前記歯肉のセグメント化された第１のデジタル３Ｄモデルと前記歯肉のセグメント化された第２のデジタル３Ｄモデルとを比較して、前記歯肉のセグメント化された第１のデジタル３Ｄモデルと前記歯肉のセグメント化された第２のデジタル３Ｄモデルとの間の、歯肉線に関連する差異を判定することによって、前記歯肉線の変化を検出するステップと、
前記歯肉線の変化の指標を表示するステップと、
を含む、方法。
【請求項２】
前記表示するステップは、歯肉線変化マップを表示することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記表示するステップは、前記歯肉線の位置を示す第１の線を前記第１のデジタル３Ｄモデルに表示し、前記歯肉線の位置を示す第２の線を前記第２のデジタル３Ｄモデルに表示することと、を含む、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記表示するステップは、前記歯肉線の位置の差異を示すシェーディングを、前記第１及び第２のデジタル３Ｄモデルに表示することを含む、請求項２に記載の方法。
【請求項５】
前記表示するステップは、前記歯肉線の位置の差異を示す領域を、前記第１及び第２のデジタル３Ｄモデルに表示することを含む、請求項２に記載の方法。
【請求項６】
歯周測定値を表示する方法であって、
歯及び歯肉の第１及び第２のデジタル３Ｄモデルを受信するステップであって、前記第１のデジタル３Ｄモデルは、第１の時間に取得されたものであり、前記第２のデジタル３Ｄモデルは、前記第１の時間よりも遅い第２の時間に取得されたものである、受信するステップと、
前記第１及び第２のデジタル３Ｄモデルをセグメント化して、前記歯肉から前記歯をデジタル的に識別し、歯肉のセグメント化された第１及び第２のデジタル３Ｄモデルを生成するステップと、
前記第１のデジタル３Ｄモデル又は前記第２のデジタル３Ｄモデルに関する歯周測定値を受信するステップと、
前記第１のデジタル３Ｄモデル又は前記第２のデジタル３Ｄモデル上に配置された前記歯周測定値を表示するステップと、
を含む、方法。
【請求項７】
歯肉線の変化を推定する方法であって、
歯及び歯肉のデジタル３Ｄモデルを受信するステップと、
前記デジタル３Ｄモデルをセグメント化して、前記歯肉から前記歯をデジタル的に識別し、歯肉のセグメント化されたデジタル３Ｄモデルを生成するステップと、
前記デジタル３Ｄモデルにおける前記歯肉線の元の位置を予測して、予測された元の位置のデジタル３Ｄモデルを取得するステップと、
前記歯肉のセグメント化されたデジタル３Ｄモデルを前記予測された元の位置のデジタル３Ｄモデルと比較して、前記歯及び歯肉のデジタル３Ｄモデルにおける歯肉線の変化を推定するステップと、
を含む、方法。
【請求項８】
前記比較するステップは、前記歯肉のセグメント化されたデジタル３Ｄモデルを、前記予測された元の位置の前記デジタル３Ｄモデルと位置合わせすることを含む、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記予測するステップは、歯及び歯肉のデジタル３Ｄモデルに対応する患者の特性に基づいて、歯及び歯肉の既知のデジタルモデルから歯及び歯肉のデジタルモデルを選択することを含む、請求項７に記載の方法。
【請求項１０】
前記推定された歯肉線の変化の視覚的指標を提供する歯肉線変化マップを表示するステップを更に含む、請求項７に記載の方法。
【請求項１１】
歯肉線の変化を追跡するシステムであって、
歯及び歯肉の第１及び第２のデジタル３Ｄモデルを受信するモジュールであって、前記第１のデジタル３Ｄモデルは、第１の時間に取得されたものであり、前記第２のデジタル３Ｄモデルは、前記第１の時間よりも遅い第２の時間に取得されたものである、受信するモジュールと、
前記第１及び第２のデジタル３Ｄモデルをセグメント化して、前記歯肉から前記歯をデジタル的に識別し、歯肉のセグメント化された第１及び第２のデジタル３Ｄモデルを生成するモジュールと、
前記歯肉のセグメント化された第１のデジタル３Ｄモデルと前記歯肉のセグメント化された第２のデジタル３Ｄモデルとを比較して、前記歯肉のセグメント化された第１のデジタル３Ｄモデルと前記歯肉のセグメント化された第２のデジタル３Ｄモデルとの間の、歯肉線に関連する差異を判定することによって、前記歯肉線の変化を検出するモジュールと、
前記歯肉線の変化の指標を表示するモジュールと、
を備える、システム。
【請求項１２】
前記表示するモジュールは、歯肉線変化マップを表示するモジュールを備える、請求項１１に記載のシステム。
【請求項１３】
前記表示するモジュールは、前記歯肉線の位置を示す第１の線を前記第１のデジタル３Ｄモデルに表示し、前記歯肉線の位置を示す第２の線を前記第２のデジタル３Ｄモデルに表示するモジュールを備える、請求項１２に記載のシステム。
【請求項１４】
前記表示するモジュールは、前記歯肉線の位置の差異を示すシェーディングを、前記第１及び第２のデジタル３Ｄモデルに表示するモジュールを備える、請求項１２に記載のシステム。
【請求項１５】
前記表示するモジュールは、前記歯肉線の位置の差異を示す領域を、前記第１及び第２のデジタル３Ｄモデルに表示するモジュールを備える、請求項１２に記載のシステム。
【請求項１６】
歯周測定値を表示するシステムであって、
歯及び歯肉の第１及び第２のデジタル３Ｄモデルを受信するモジュールであって、前記第１のデジタル３Ｄモデルは、第１の時間に取得されたものであり、前記第２のデジタル３Ｄモデルは、前記第１の時間よりも遅い第２の時間に取得されたものである、受信するモジュールと、
前記第１及び第２のデジタル３Ｄモデルをセグメント化して、前記歯肉から前記歯をデジタル的に識別し、歯肉のセグメント化された第１及び第２のデジタル３Ｄモデルを生成するモジュールと、
前記第１のデジタル３Ｄモデル又は前記第２のデジタル３Ｄモデルに関する歯周測定値を受信するモジュールと、
前記第１のデジタル３Ｄモデル又は前記第２のデジタル３Ｄモデル上に配置された前記歯周測定値を表示するモジュールと、
を備える、システム。
【請求項１７】
歯肉線の変化を推定するシステムであって、
歯及び歯肉のデジタル３Ｄモデルを受信するモジュールと、
前記デジタル３Ｄモデルをセグメント化して、前記歯肉から前記歯をデジタル的に識別し、歯肉のセグメント化されたデジタル３Ｄモデルを生成するモジュールと、
前記デジタル３Ｄモデルにおける前記歯肉線の元の位置を予測して、予測された元の位置のデジタル３Ｄモデルを取得するモジュールと、
前記歯肉のセグメント化されたデジタル３Ｄモデルを前記予測された元の位置のデジタル３Ｄモデルと比較して、前記歯及び歯肉のデジタル３Ｄモデルにおける歯肉線の変化を推定するモジュールと、
を備える、システム。
【請求項１８】
前記比較するモジュールは、前記歯肉のセグメント化されたデジタル３Ｄモデルを、前記予測された元の位置の前記デジタル３Ｄモデルと位置合わせするモジュールを備える、請求項１７に記載のシステム。
【請求項１９】
前記予測するモジュールは、歯及び歯肉のデジタル３Ｄモデルに対応する患者の特性に基づいて、歯及び歯肉の既知のデジタルモデルから歯及び歯肉のデジタルモデルを選択するモジュールを備える、請求項１７に記載のシステム。
【請求項２０】
前記推定された歯肉線の変化の視覚的指標を提供する歯肉線変化マップを表示するモジュールを更に備える、請求項１７に記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【背景技術】
【０００１】
歯周衛生は、患者の健康全体に対する重要な寄与因子であり、日常的な歯科検診において定性的かつ定量的に追跡される。口腔内スキャナによって、具体的には、この技術が生成する歯列の３Ｄコンピュータ化モデルによって、歯周の追跡を改善することが可能になる。デジタル３Ｄ印象は、歯及び歯肉を表示するだけでなく、定量的測定値も表示し、この定量的測定値は、介入を必要とし得る歯周衛生に関する問題を示す基準値又は以前の測定値のいずれかと比較することができる。
【発明の概要】
【０００２】
本発明による、歯肉線の変化を追跡する方法は、異なる時間に取得された歯及び歯肉の第１及び第２のデジタル３Ｄモデルを受信することを含む。第１及び第２のデジタル３Ｄモデルをセグメント化して、歯肉から歯をデジタル的に識別し、歯肉のセグメント化された第１及び第２のデジタル３Ｄモデルを生成し、セグメント化された第１のデジタル３Ｄモデルとセグメント化された第２のデジタル３Ｄモデルとを比較して、歯肉線に関連する、デジタル３Ｄモデルの間の差異を判定することによって、歯肉線の変化を検出する。本方法はまた、歯肉線の変化の指標を表示することを含む。
【０００３】
本発明による、歯周測定値を表示する方法は、異なる時間に取得された歯及び歯肉の第１及び第２のデジタル３Ｄモデルを受信することを含む。第１及び第２のデジタル３Ｄモデルをセグメント化して、歯肉から歯をデジタル的に識別し、歯肉のセグメント化された第１及び第２のデジタル３Ｄモデルを生成する。本方法はまた、第１又は第２のデジタル３Ｄモデルに関する歯周測定値を受信することと、第１又は第２のデジタル３Ｄモデル上に配置された歯周測定値を表示することと、を含む。
【０００４】
本発明による、歯肉線の変化を推定する方法は、歯及び歯肉のデジタル３Ｄモデルを受信することと、デジタル３Ｄモデルをセグメント化して、歯肉から歯をデジタル的に識別し、歯肉のセグメント化されたデジタル３Ｄモデルを生成することを含む。本方法はまた、デジタル３Ｄモデル内における歯肉線の元の位置を予測して、予測された元の位置のデジタル３Ｄモデルを取得することと、歯肉のセグメント化されたデジタル３Ｄモデルを、予測された元の位置のデジタル３Ｄモデルと比較して、歯肉線の変化を推定することと、を含む。
【図面の簡単な説明】
【０００５】
添付の図面は、本明細書に組み込まれ、本明細書の一部を構成し、説明と共に本発明の利点及び原理を説明する。図面は以下の通りである。
【図１】口腔内３Ｄスキャン又は印象からの３Ｄスキャンに基づくデジタル３Ｄモデルを使用して、歯肉線の変化を検出するシステムの図である。
【図２】口腔内スキャンによる歯及び歯肉の３Ｄモデルを示す。
【図３】３Ｄスキャンを使用して、歯肉線を追跡し、歯肉線の変化を推定する方法のフロー図である。
【図４】３Ｄスキャン上に歯周測定値を表示する方法のフロー図である。
【図５】３Ｄスキャン上に歯周測定値を示した画像である。
【図６】画像間で位置を変化させる効果として、歯肉線の変化又は後退を示す画像である。
【図７】画像間で位置を変化させる効果として、歯肉線の変化又は後退を示す画像である。
【図８】３Ｄスキャン上に重ね合わされた２本の線として表示される、歯肉線の変化又は後退を示す画像である。
【図９】２つの歯肉線のセグメント間の領域として表示される、歯肉線の変化又は後退を示す画像である。
【発明を実施するための形態】
【０００６】
歯科市場におけるデジタル３Ｄモデルの使用は、ますます一般的になっている。これらのモデルは、口腔内スキャナを使用して、又は従来の印象のレーザスキャンのオフラインによって、インビボで獲得され得る。デジタル３Ｄモデルは、例えば、歯肉線の変化を追跡するために、診断支援における治療計画を含む様々な臨床的タスクに使用され得る。
【０００７】
図１は、口腔内３Ｄスキャンに基づくデジタル３Ｄモデルを使用して、歯肉線を追跡し、歯肉線の変化を推定するシステム１０の図である。システム１０は、口腔内３Ｄスキャン又は歯の印象のスキャンから歯（１２）のデジタル３Ｄモデルを受信するプロセッサ２０を含む。システム１０はまた、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）デバイスなどの電子ディスプレイデバイス１６と、ユーザコマンド又は他の情報を受信する入力デバイス１８とを含むことができる。スキャンによる患者の歯及び歯肉のデジタル３Ｄモデルの例が図２に示される。複数の視点からの画像セットに基づいてデジタル３Ｄ画像又はモデルを生成するシステムは、米国特許第７，９５６，８６２号及び第７，６０５，８１７号に開示されており、これらの双方は、完全に記載されているかのように、参照により本明細書に組み込まれる。これらのシステムは、歯又は他の口腔内構造の複数視からデジタル画像を得るために口腔内スキャナを使用することができ、これらのデジタル画像を処理して、スキャンされた歯及び歯肉を表すデジタル３Ｄモデルを生成する。システム１０は、例えば、デスクトップ、ノートブック又はタブレットコンピュータを用いて実現することができる。システム１０は、３Ｄスキャンをローカルに、又はネットワークを介してリモートで受信することができる。
【０００８】
本明細書で扱う３Ｄスキャンは、三角形メッシュとして表される。三角形メッシュは、３Ｄ表面の一般的な表現であり、２つの成分を有する。メッシュの頂点と呼ばれる第１の成分は、単純に、表面に再構成された３Ｄの点の座標、即ち点群の座標である。第２の成分であるメッシュ面は、物体上の点間の接続を符号化して、連続表面上の離散したサンプル点間で補間する効率的な方法である。各面は３つの頂点で定義される三角形であり、小さな三角形の面パッチのセットとして表すことができる表面を得ることができる。
【０００９】
図３は、３Ｄスキャンを使用して、歯肉線を追跡し、歯肉線の変化を推定する方法のフロー図である。図３のフロー図の方法は、例えばプロセッサ２０によって実行するために、ソフトウェアモジュール又はファームウェアモジュールにおいて実現してもよく、あるいは、ハードウェアモジュール又はソフトウェアとハードウェアとの組み合わせにおいて実現してもよい。この方法は、患者の歯及び歯肉の第１の３Ｄスキャン（３Ｄスキャン１）を受信することであって、任意に、３Ｄスキャン１を整列及び配向する、受信すること（ステップ２２）と、３Ｄスキャン１において歯肉から歯をセグメント化して、歯肉線を判定すること（ステップ２６）と、を含む。この方法はまた、同じ患者の歯及び歯肉の第２の３Ｄスキャン（３Ｄスキャン２）を受信することであって、任意に、３Ｄスキャン２を整列及び配向する、受信すること（ステップ２４）と、３Ｄスキャン２において歯肉から歯をセグメント化して、歯肉線を判定すること（ステップ２８）と、を含む。この方法では、３Ｄスキャン２は、３Ｄスキャン１とは異なる時間に、典型的には後の時間に行われる。例示を目的として、異なる時間における３Ｄスキャンのうちの２つのみを列挙する。この方法を使用して、特定の期間にわたって異なる時間に取得された多くの３Ｄスキャンを処理することができる。例えば、患者が歯科医院を訪れるたびに、患者の歯及び歯肉をスキャンすることができ、この方法によって、これらの３Ｄスキャンを経時的に処理することができる。また、この方法を使用して、異なる患者の３Ｄスキャンを比較すること、又は１人の患者の３Ｄスキャンと１人以上の典型的な患者の歯及び歯肉のモデルの３Ｄスキャンとを比較することができる。
【００１０】
この方法は、歯肉のセグメント化された３Ｄスキャン１を歯肉のセグメント化された３Ｄスキャン２と位置合わせすることによって、３Ｄスキャンを処理する（ステップ３０）。歯肉のセグメント化された３Ｄスキャンの位置合わせを使用して歯肉線を比較し（ステップ３２）、歯肉線変化マップを生成する（ステップ３４）。位置合わせアルゴリズムを使用する代わりに、他の方法で３Ｄスキャンを比較してもよい。
【００１１】
この方法はまた、人の歯及び歯肉のスキャンを比較する代わりに、又はそれに加えて、歯肉線の変化を予測することができる。スキャンのデータベースに基づいて、元の歯肉線位置を予測する（ステップ３６）。これを達成するために、３Ｄの歯及び歯肉モデルの大規模なデータベースにアクセスして、それを使用することができる。データベース内のスキャンのそれぞれの歯肉線位置が既知である。対応する患者の特性に基づいて、データベースからモデルを選択することができる。このデータベースを考慮して、カノニカルな元の歯肉線位置から、集約的な汎用数学モデルが形成され得る。このデータベース及びそこから学習された数学モデルを考慮して、現在のスキャンから、元の歯肉線位置を予測することができる。このステップを実行するために、いくつかの手法が存在する。１つの手法は、以下のとおりである。最初に、現在のスキャンについて、データベースから適切なモデルが判定される。次いで、モデルの歯及び歯肉から現在の歯及び歯肉へのマッピングが計算される。このマッピングは、位置合わせアルゴリズム（ステップ３８）を使用することによって達成され得る。このマッピングを使用すると、モデルの歯肉線は、現在の歯及び歯肉の空間にマッピングされ、その結果、歯肉線の元の位置が予測される。
【００１２】
元の歯肉線位置が推定されると、元の歯肉線位置を実際の歯肉線位置と比較して、歯肉線の変化量を評価することができる。次いで、実際のモデルと予測されたモデルとが不一致である領域の場所を特定し、それらを比較しなければならない（ステップ４０）。比較の結果、例えば、元の予測された歯肉線位置及び現在の歯肉線位置からの離隔の程度又は離隔量に基づいて、歯肉線の変化を推定する（ステップ４２）。推定された歯肉線の変化の結果と共に、歯肉線変化マップを表示することができる（ステップ４４）。
【００１３】
ステップ２２及び２４に関する任意の整列及び配向は、３Ｄスキャンを回転及び並進させて、それらを特定の座標系と整列させることを含む。例えば、３Ｄ座標系では、Ｙ軸に沿って歯が上を向いている状態で、３ＤスキャンをＸＺ面と実質的に平行に整列させることができる。他の方法で３Ｄスキャンを整列させてもよい。３Ｄスキャンの整列及び配向は、複数のスキャンの更なる処理、例えば、３Ｄスキャンのセグメント化及び位置合わせを容易にすることができる。３Ｄスキャンを整列及び配向する方法の例は、完全に記載されているかのように参照により本明細書に組み込まれる、米国特許出願公開第２０１６／００７０８２１号に開示されている。場合によっては、ユーザーが手動で整列、又はその一部を実行するために、ソフトウェアインターフェースを提示することができる。
【００１４】
ステップ２６及び２８に関する歯肉から歯をセグメント化することは、３Ｄスキャンにおける歯肉線を検出して、歯と歯肉との間の境界部をデジタル的に識別し、歯肉のセグメント化されたデジタル３Ｄモデルを生成することを含む。セグメント化についてのデジタル識別は、例えば、歯肉から歯をデジタル的に分離すること、又はデジタル３Ｄモデル上の曲線若しくは他の兆候を使用して、歯肉から歯間を区別することを含むことができる。
【００１５】
表１は、ステップ２６及び２８のセグメント化のために歯肉線を検出するための例示的な擬似コードを提供する。
【００１６】
【表１】
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図４は、図３のフロー図で参照したスキャン１及び２などの３Ｄスキャン上に歯周測定値を表示する方法のフロー図である。図４に示すように、この方法は、１つ以上の３Ｄスキャンを受信し、歯肉から歯をセグメント化する境界を抽出することによって、歯肉線の頂点を発見する（ステップ５０）。次に、いくつかの方法のうちの１つを使用して、中心点を識別することができる（ステップ５２）。第１の選択肢は、歯肉線の頂点のリスト内の中間頂点を識別することである。第２の選択肢は、主成分分析を使用して導出された主軸に沿って頂点を再整列させ、次いで、勾配が符号を変化させる点（すなわち、ゼロ値導関数）を発見することである。第３の選択肢は、セグメント化された歯自体に関する解剖学的情報を使用して、中点を発見することである。このような情報は、歯の上下軸、あるいは犬歯、小臼歯及び臼歯の場合には、咬合頂の位置を含み得る。
【００１７】
この方法は、側方点を識別し（ステップ５４）、また、側方点の識別により、いくつかの方法のうちの１つに進むことができる。１つの選択肢は、それぞれの歯とその隣の歯との間の境界部に最も近接している点を識別することである。別の選択肢は、歯肉線の点に沿って中心から所与の距離ｄにある点を識別することである。あるいは、側方点は、主成分分析（ＰＣＡ）により配向された頂点から所与の高さｈの点として識別することができる。中心点と同様に、セグメント化された歯に関する解剖学的情報を使用して、側方点を発見することができる。
【００１８】
この方法はまた、１つ以上の３Ｄスキャン上に、又はその近傍に歯周測定値を配置することを含む（ステップ５６）。歯周測定値の識別は、中心−側方点の位置に直接配置するか、又はこれらの位置からオフセットして配置するかのいずれかである。また、来院間の歯科状態の変化を実証するために、以前の来院の歯周測定値を表示してもよい。図５は、３Ｄスキャン又はデジタル３Ｄモデル上に配置された歯周測定値を示す画像である。歯周測定値の配置としては、スキャン上に測定値を重ねる又は重ね合わせること、スキャンと横に並べて測定値を示すこと、及び吹き出しを使用してスキャン上に測定値を示すことが挙げられるが、これらに限定されない。
【００１９】
ステップ３０及び３８に関する位置合わせは、２つの異なる時間に歯をスキャンすることにより、歯及び歯肉のセグメント化されたデジタル３Ｄモデルを取得することと、２つのモデルにおける変化を検出する際に使用するために、それらを一緒に整列させるために、モデルを回転及び並進させることと、を含む。具体的には、位置合わせは、固定されたメッシュと整列させるために動いているメッシュに適用すること、又は複数のメッシュへと一般化することが必要な、最も良好に適合する整列プロセス、あるいは回転及び並進を取得するプロセスである。
【００２０】
例示的な実施形態では、位置合わせは、反復最近接点（ＩＣＰ）アルゴリズムを使用して、デジタル３Ｄモデルを表しているメッシュ間の位置合わせを達成することができる。ＩＣＰアルゴリズムの１つの変形形態は、表２のステップを含む。例示的な実施形態では、（表２のステップを参照する）位置合わせは、ステップ１における全ての点を使用し、ステップ２におけるユークリッド及び点−平面は、対の重み、及び固定された所定の閾値に基づくそれらの排斥に等しく（ステップ３及び４）、ステップ５におけるメトリックとしての平方和距離は、最小化は、ステップ６において、特異値分解（ＳＶＤ）法及びレーベンバーグ・マーカート法を使用して達成される。
【００２１】
任意に、最終的な位置合わせの最適条件に達すると、これが実際に安定した最適条件であることを確認することができる。これは、２つの可能な方法で、即ち、１つ目は、少量の回転及び並進によって最適条件を摂動させて、元の最適条件へと再び収束するか、あるいはより良好な最適条件に到達することができるかどうかを判定することによって、２つ目は、最初の回転及び並進量を変動させてＩＣＰアルゴリズムのランダムな再始動を実行して、各始動について到達するもののうち、最も良好な最適条件を判定することによって、行うことができる。
【００２２】
【表２】
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ステップ３０及び３８における位置合わせは、ステップ３２及び４０において歯肉線を比較するために、位置合わせされた３Ｄスキャン間の歯肉線の変化の指標を提供する。歯肉線の比較を使用して、ステップ３４で歯肉線変化マップを生成し、ステップ４４では推定される歯肉線の変化を例示することができ、これらのマップは、図６及び図７に示されるメッシュ間で位置を変化させる効果（例えば、陰影又は線）として表示され、あるいは、図８に示すように、単一のメッシュ上に重ね合わされた２つの線と表示される。最初に、変換行列を適用して、以前のスキャンから現在のスキャンへと歯の境界を関連付ける。続いて、現在のスキャン上の歯の境界の位置に、色又は陰影などの効果を挿入することができる。また、任意に、変換の適用前又は適用後に、歯肉線の平滑化を実行してもよい。
【００２３】
図８に示される出力から、歯肉線の後退などの定量的な歯肉線の変化はまた、２つのセグメントにおける対応する点の間の距離を測定することによって達成され得る。対応する点は、点の間の最小距離（メッシュに沿ったユークリッド距離又は経路長）、固定方向の点の間の距離、又はセグメントのうちの１つの上の接線に対して垂直に規定される方向に沿った点の間の距離を含む、いくつかの選択肢のうちの１つを使用して識別することができる。
【００２４】
対応する歯肉線の点の識別はまた、第１のスキャンと第２のスキャンとの間に生じる増分変化のレンダリングを容易にすることができる。これらの増分変化は、一連の画像として示されても、あるいは経時的に歯肉線の変化を表す動画として示されてもよい。最初に、対応する点の間の線形補間又は非線形補間が実行される。次いで、補間された各点についてメッシュ上の最近接点を識別する。新しい増分時点の歯肉線レンダリングは、その後、補間された点を接合し、任意に平滑化を行うことによって形成される。線形害そう又は非線形外挿を適用して、将来生じ得る変化のレンダリングを可能にすることもできる。
【００２５】
より極端な変化を表示する領域における強調効果（例えば、より顕著な陰影）を容易にするために、定量的な後退測定値を使用してもよい。例えば、測定された歯肉線後退測定値の大きさに依存して、陰影効果のサイズ及び暗さをスケーリングしてもよい。この可視化技術は、歯肉線の後退の表示には限定されない。むしろ、スキャン間の定量的に測定された変化を視覚的に伝えるために、強調された陰影効果又はコントラスト効果を一般的に使用することができる。
【００２６】
歯肉線の変化又は後退はまた、図９に示されるような２つの歯肉線のセグメント間の領域として提示され得る。以前のスキャンにおけるフルメッシュに変換を適用して、そのフルメッシュを現在のスキャンと関連付ける。以前のスキャンにおける各点に対する現在のスキャンにおける最近接点は、以前のスキャンで与えられたラベルが割り当てられる。例えば、特定の色で示される後退を実証している点は、以前のスキャンにおける歯肉ラベル及び現在のスキャンにおける歯ラベルに割り当てられたものとして識別される。
【００２７】
また、図５に示された歯周測定値は、図６〜図９に示されたようなマップなど、歯肉線変化マップ上に配置され得る。
【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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【国際調査報告】
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