"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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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ALU43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CPU42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。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。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。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。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: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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。"