JP7427595B2 - 診断の為の口腔内のスキャン及び追跡 - Google Patents

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関連出願の相互参照
本特許出願は、２０１８年１月２６日に出願された米国特許仮出願第６２／６２２，７９８号、件名「診断用口腔内スキャナ（ＤＩＡＧＮＯＳＴＩＣ ＩＮＴＲＡＯＲＡＬ ＳＣＡＮＮＥＲＳ）」、並びに２０１８年１１月９日に出願された米国特許仮出願第６２／７５８，５０３号、件名「診断用口腔内スキャナ（ＤＩＡＧＮＯＳＴＩＣ ＩＮＴＲＡＯＲＡＬ ＳＣＡＮＮＥＲＳ）」の優先権を主張するものであり、これらはそれぞれ、参照により完全な形で本明細書に組み込まれている。
本特許出願は、２０１７年７月２７日に出願された米国特許出願第１５／６６２，２３４号、件名「歯科診断機能を有する口腔内スキャナ（ＩＮＴＲＡＯＲＡＬ ＳＣＡＮＮＥＲ ＷＩＴＨ ＤＥＮＴＡＬ ＤＩＡＧＮＯＳＴＩＣＳ ＣＡＰＡＢＩＬＩＴＩＥＳ）」（これは米国特許仮出願第６２／３６７，６０７号（２０１６年７月２７日出願）及び同第６２／４７７，３８７号（２０１７年３月２７日出願）の優先権を主張した）、２０１７年７月２７日に出願された米国特許出願第１５／６６２，２５０号、件名「被験者の歯の３次元ボリュメトリックモデルを形成する方法及び装置（ＭＥＴＨＯＤＳ ＡＮＤ ＡＰＰＡＲＡＴＵＳＥＳ ＦＯＲ ＦＯＲＭＩＮＧ Ａ ＴＨＲＥＥ－ＤＩＭＥＮＳＩＯＮＡＬ ＶＯＬＵＭＥＴＲＩＣ ＭＯＤＥＬ ＯＦ Ａ ＳＵＢＪＥＣＴ’Ｓ ＴＥＥＴＨ）」（これは米国特許仮出願第６２／３６７，６０７号（２０１６年７月２７日出願）及び同第６２／４７７，３８７号（２０１７年３月２７日出願）の優先権を主張した）、並びに２０１７年８月８日に出願された米国特許出願第１５／６７２，２４８号、件名「歯科診断方法（ＭＥＴＨＯＤＳ ＦＯＲ ＤＥＮＴＡＬ ＤＩＡＧＮＯＳＴＩＣＳ）」（これは米国特許仮出願第６２／３６７，６０７号（２０１６年７月２７日出願）及び同第６２／４７７，３８７号（２０１７年３月２７日出願）の優先権を主張した）のうちの１つ以上に関連している場合がある。これらの出願のそれぞれが、参照により完全な形で本明細書に組み込まれている。
文献の引用
本明細書中において言及される全ての公表文献及び特許出願は、それぞれ個々の公表文献又は特許出願が参照により具体的且つ個別に示されて組み込まれるのと同程度に、参照により完全な形で本明細書に組み込まれる。
様々な歯科処置及び歯列矯正処置で、患者の歯列や口腔内の正確な３次元（３Ｄ）描写が役に立つ。特に、歯の表面及び内部構造の両方（エナメル質及び象牙質、並びにカリエスを含む）、並びに歯ボリュームの大まかな内部組成を３次元描写することが役に立つであろう。歯の３Ｄ表面の表面表現だけでも、歯科補綴物（例えば、クラウンやブリッジ）のデザイン及び製作、並びに治療計画に非常に有用であることがわかっているが、エナメル質や下層の象牙質におけるカリエスや亀裂の発現を含む内部構造を画像化できれば極めて有用であろうし、特に表面トポグラフィマッピングと併用すれば有用であろう。
歴史的には、歯の内部の画像化には、イオン化放射線（例えば、Ｘ線）が使用されてきた。例えば、歯の内部の非定量的な画像を取得する場合には、咬翼Ｘ線写真が使用されることが多い。しかしながら、そのような画像は、イオン化放射線のリスクに加えて、典型的には特徴を示す能力に限界があり、取得する為の処置に時間とコストがかかる可能性がある。軟組織、歯垢、軟歯石等のように、低密度ゆえにＸ線での可視化が容易でない口腔内特徴がある。他の手法、例えば、円錐ビームコンピュータ断層撮影（ＣＢＣＴ）であれば断層撮影画像を取得できるが、やはりイオン化放射線が必要である。
そこで、非イオン化放射線を使用して、被験者の１つ以上の歯をモデル化し、外部（表面）及び内部（エナメル質及び象牙質の中）の両方の構造及び組成を包含することに使用可能な（デバイス及びシステム（例えば、口腔内スキャンシステム）を含む）方法及び装置を提供することが有用であろう。被験者の歯のモデルは、３Ｄボリュメトリックモデル又はパノラマ画像であってよい。特に、この機能を単一装置で提供できる方法及び装置を提供することが有用であろう。
本発明は、上記従来技術の課題を解決するためになされたものである。
本明細書では、患者の歯列弓の３次元（３Ｄ）ボリュメトリックモデルから抽出される情報を含む歯の情報を取得、使用、及び表示する方法及び装置について記載している。３Ｄボリュメトリックモデルが、表面（例えば、色）情報と、内部構造の情報（例えば、エナメル質及び象牙質を含む内部構造の近赤外透明度値）とを含んでよい。幾つかの変形形態では、３Ｄボリュメトリックスキャンは、１つ以上の他のスキャンモダリティを含んでよく、又はこれらから導出されてよく、そのようなスキャンモダリティとして光コヒーレンストモグラフィ（ＯＣＴ）、超音波（ＵＳ）、磁気共鳴画像化（ＭＲＩ）、Ｘ線等があり、これらに限定されない。
特に、本明細書では、３Ｄボリュメトリックモデルの表示及びマニピュレーション（例えば、断面化、マーク付け、副領域選択等）を行う方法及びユーザインタフェースについて記載している。例えば、３Ｄボリュメトリックモデルからの画像を表示する方法及び装置が提供され、これには、３Ｄボリュメトリックモデルの断面を生成する方法、表面構造及び内部構造の両方を表面する方法、並びに、解釈しやすい画像、例えば、疑似Ｘ線画像を３Ｄボリュメトリックモデルから生成する方法が含まれる。
本明細書では更に、患者の歯列弓の３Ｄボリュメトリックモデルからの関心領域にマークを付けて追跡する方法及び装置について記載している。これらの方法は、３Ｄボリュメトリックモデル中の（歯列弓の表面特徴及び／又は内部特徴を含む）１つ以上の領域を識別してマークを付けることを自動、手動、又は半自動（例えば、ユーザの承認又は入力を伴う）で行うことを含んでよく、これらの領域は、カリエス、亀裂、又は他の不規則物が発生しているか発生する可能性がある領域であってよい。マークを付けられた領域が詳細に分析されてよく、経時追跡されてよい。更に、マークを付けられた領域は、後続のスキャンの実施様式が変更されてよく、例えば、マークを付けられた領域がより高い分解能でスキャンされてよい。ボリュメトリックモデルの各領域は、近接するボクセル領域を含む１つ以上のボクセルに対応してよい。これらの領域は、本明細書ではボリュメトリック領域と呼ぶことがある。
本明細書では更に、３Ｄボリュメトリックモデルを使用して歯科処置を改善又は修正する方法及び装置について記載している。これには、処置計画を修正すること、及び／又は１つ以上の歯科器具を修正することが含まれる。例えば、本明細書では、３Ｄボリュメトリックスキャンを含む歯科ツール、又は（３Ｄボリュメトリックモデルを使用するロボット制御又は自動制御を含む）３Ｄボリュメトリックモデルとの連係動作が可能な歯科ツールについて記載している。３Ｄボリュメトリックモデルを使用して（特に３Ｄボリュメトリックモデルを経時的に使用して）１つ以上の症状（例えば、歯の症状）を診断する方法についても記載している。
患者の歯列弓の３次元（３Ｄ）ボリュメトリックモデルからの画像を表示する一方法は、表面色値とシェード値と歯列弓の内部構造の近赤外透明度値とを含む、患者の歯列弓の３Ｄボリュメトリックモデルを収集するステップと、３Ｄボリュメトリックモデルのビューを表示する向きをユーザが選択するステップと、３Ｄボリュメトリックモデルの中に、選択された向きを使用し、患者の歯列弓を含み、表面色値の重み付け部分及び内部構造の近赤外透明度の重み付け部分を含む２次元（２Ｄ）ビューを生成するステップと、その２Ｄビューを表示するステップと、を含む。
例えば、本明細書では、患者の歯列弓の３次元（３Ｄ）ボリュメトリックモデルからの画像を表示する方法について記載している。この方法は、患者の歯列弓の３Ｄボリュメトリックモデルを受け取るステップであって、この３Ｄボリュメトリックモデルは表面色値と歯列弓の内部構造の近赤外透明度値とを含む、上記受け取るステップと、３Ｄボリュメトリックモデルの中に、患者の歯列弓を含み、表面値と内部構造の近赤外透明度との両方を含む２次元（２Ｄ）ビューを生成するステップと、を含んでよい。本明細書に記載の方法及び装置のいずれにおいても、３Ｄモデル（ボリュメトリック３Ｄモデルを含む）がボクセルビューとして表示されてよい。従って、本明細書に記載の方法は、１つ以上のボクセルビューを生成することが可能であり、その各ボクセルはその密度及び／又は半透明に対応する色（又はヒュー）を有してよい。従って、本明細書に記載の方法及び装置の一は、３Ｄモデルのボクセルの全て又は一部の３Ｄ色付きマップを生成することが可能である（そして、３Ｄ色付きビューから導出された１つ以上の２Ｄ画像、例えば、断面、スライス、投影、斜視図、３Ｄモデルの全て又は一部が透明になっている透視図等を表示することが可能である）。幾つかの変形形態では、フラグを立てられた領域（例えば、１つ以上の不規則領域に対応する領域、及び／又は経時変化した領域（例えば、ボクセル）、除去されるべき領域／ボクセル、問題が疑われる領域／ボクセル等）が３Ｄ及び／又は２Ｄビューとして表示されてよい。
３Ｄボリュメトリックモデルの中に２次元（２Ｄ）ビューを生成するステップは、表面色付き値の重み付け部分と、内部構造の近赤外透明度の重み付け部分とを２Ｄビューに含めることを含んでよい。なお、近赤外透明度は、材料の近赤外散乱又は近赤外吸収に基づいてよく、或いはそれらから計算されてよい。表面色値の重み付け部分は、表面色値のフル値に対するパーセンテージを含んでよく、内部構造の近赤外透明度の重み付け部分は、内部構造の近赤外透明度のフル値に対するパーセンテージを含み、表面色値のフル値に対するパーセンテージと内部構造の近赤外透明度のフル値に対するパーセンテージとを合計すると１００％になる。
幾つかの変形形態では、本方法は更に、表示色値及び／又は内部構造の近赤外透明度の重み付け部分をユーザが、又はユーザ入力に応じて、調節するステップを含む。
これらの方法はいずれも、患者の歯列弓を口腔内スキャナでスキャンするステップを含んでよい。
２Ｄビューを生成するステップは、３Ｄボリュメトリックモデルを横切る平面で３Ｄボリュメトリックモデルを断面化するステップを含んでよい。ユーザは、表示する３Ｄボリュメトリックモデルの断面、及び／又は２Ｄビューの向きを選択してよい。
例えば、患者の歯列弓の３次元（３Ｄ）ボリュメトリックモデルからの画像を表示する一方法は、表面色値と歯列弓の内部構造の近赤外透明度値とを含む、患者の歯列弓の３Ｄボリュメトリックモデルを受け取るステップと、表示する３Ｄボリュメトリックモデルの断面をユーザが、又はユーザ入力に応じて、選択するステップと、３Ｄボリュメトリックモデルの中に、選択された断面を使用し、患者の歯列弓を含み、そして更に場合によっては表面色値の重み付け部分及び内部構造の近赤外透明度の重み付け部分を含む２次元（２Ｄ）ビューを生成するステップと、その２Ｄビューを表示するステップと、を含んでよい。
患者の歯列弓の３次元（３Ｄ）ボリュメトリックモデルからの画像を表示する一方法は、患者の歯列弓の３Ｄボリュメトリックモデルを収集するステップであって、この３Ｄボリュメトリックモデルは表面値と歯列弓の内部構造の近赤外透明度値とを含む、上記収集するステップと、３Ｄボリュメトリックモデルの中に、患者の歯列弓を含み、表面値と内部構造の近赤外透明度との両方を含む２次元（２Ｄ）ビューを生成するステップと、その２Ｄビューを表示するステップと、を含んでよい。
患者の歯列弓の一領域を経時追跡する一方法は、患者の歯列弓の第１の３次元（３Ｄ）ボリュメトリックモデルを受け取るステップであって、この３Ｄボリュメトリックモデルは表面色値と歯列弓の内部構造の近赤外透明度値とを含む、上記受け取るステップと、３Ｄボリュメトリックモデルのうちのマークを付けられるべき領域を識別するステップと、識別された領域にフラグを立てるステップと、３Ｄボリュメトリックモデルのうちの、マークを付けられた領域を示す１つ以上の画像を表示するステップと、を含んでよい。
例えば、患者の歯列弓の一領域を経時追跡する一方法は、患者の歯列弓の第１の３次元（３Ｄ）ボリュメトリックモデルを収集するステップであって、この３Ｄボリュメトリックモデルは表面値と歯列弓の内部構造の近赤外透明度値とを含む、上記収集するステップと、３Ｄボリュメトリックモデルの一領域を識別するステップと、識別された領域にフラグを立てるステップと、患者の歯列弓の第２の３Ｄボリュメトリックモデルを収集するステップと、フラグを立てられた領域において第１の３Ｄボリュメトリックモデルと第２の３Ｄボリュメトリックモデルとの間に差異があれば、その差異に１つ以上の画像の上でマークを付けた、その１つ以上の画像を表示するステップと、を含む。
領域を識別するステップは、プロセッサを使用して識別を自動で行うことを含んでよい。例えば、識別を自動で行うことは、亀裂やカリエスを含む欠陥がありそうな領域を識別することを含んでよい。欠陥がありそうな領域を識別することは、３Ｄモデル内の一領域の近赤外透明度値を閾値と比較することを含んでよい。識別を自動で行うことは、閾値範囲から外れた表面色値を識別することを含んでよい。識別を自動で行うことは、３Ｄボリュメトリックモデルをセグメント化してエナメル質領域を識別することと、エナメル質の厚さが閾値を下回る領域を識別することと、を含んでよい。識別された領域にフラグを立てることは、識別された領域に自動でフラグを立てることを含んでよい。識別された領域にフラグを立てることは、識別された領域を、フラグを立てることに関して手動で確認することを含んでよい。
これらの方法はいずれも、患者の歯列弓の第２の３Ｄボリュメトリックモデルを受け取ることと、マークを付けられた領域において第１の３Ｄボリュメトリックモデルと第２の３Ｄボリュメトリックモデルとの間に差異があれば、その差異を表示するステップと、を含んでよい。
更に、これらの方法はいずれも、患者の歯列弓を事前スキャン又は再スキャンするステップを含んでよく、フラグを立てられた領域のスキャンは、フラグを立てられていない領域より高い分解能で、フラグを立てられていない領域とは別のスキャンモダリティで行われてよい。
例えば、患者の歯列弓の一領域を経時追跡する一方法は、患者の歯列弓の第１の３次元（３Ｄ）ボリュメトリックモデルを受け取るステップであって、この３Ｄボリュメトリックモデルは表面色値と歯列弓の内部構造の近赤外透明度値とを含む、上記受け取るステップと、自動プロセスを用いて、３Ｄボリュメトリックモデルのうちの、マークを付けられるべき領域を識別するステップと、識別された領域にフラグを立てるステップと、患者の歯列弓の第２の３Ｄボリュメトリックモデルを受け取るステップと、マークを付けられた領域において第１の３Ｄボリュメトリックモデルと第２の３Ｄボリュメトリックモデルとの間に差異があれば、その差異を表示するステップと、を含んでよい。場合によっては、患者の歯列弓の第２の３Ｄボリュメトリックモデルは、患者が後日に歯科開業医を再訪したときの患者のスキャンからのものであってよい。
従って、患者の歯列弓の一領域を経時追跡する一方法は、最初の時点で取得された患者の歯列弓の第１の３次元（３Ｄ）ボリュメトリックモデルを収集するステップであって、この３Ｄボリュメトリックモデルは表面色値と歯列弓の内部構造の近赤外透明度値とを含む、上記収集するステップと、自動プロセスを用いて、３Ｄボリュメトリックモデルのうちの、フラグを立てられるべき領域を識別するステップと、識別された領域にフラグを立てるステップと、別の時点で取得された患者の歯列弓の第２の３Ｄボリュメトリックモデルを収集するステップと、フラグを立てられた領域において第１の３Ｄボリュメトリックモデルと第２の３Ｄボリュメトリックモデルとの間に差異があれば、その差異を表示するステップと、を含んでよい。
本明細書では更に、患者の歯列弓の３次元（３Ｄ）ボリュメトリックモデルからの疑似Ｘ線画像を表示する方法について記載している。例えば、一方法は、患者の歯列弓の３Ｄボリュメトリックモデルを受け取るステップであって、この３Ｄボリュメトリックモデルは歯列弓の内部構造の近赤外透明度値を含む、上記受け取るステップと、３Ｄボリュメトリックモデルの中に、患者の歯列弓を含み、内部構造の近赤外透明度を含む２次元（２Ｄ）ビューを生成するステップと、２Ｄビュー中の内部構造の近赤外透明度を疑似Ｘ線密度にマッピングするステップであって、近赤外透明度値は値が反転されている、上記マッピングするステップと、マッピングされた疑似Ｘ線密度を表示するステップと、を含んでよい。２Ｄビューを生成するステップは、３Ｄボリュメトリックモデルを横切る平面で３Ｄボリュメトリックモデルを断面化するステップを含んでよい。３Ｄボリュメトリックモデルは表面情報を含んでよい。
例えば、患者の歯列弓の３次元（３Ｄ）ボリュメトリックモデルからの疑似Ｘ線画像を表示する一方法は、患者の歯列弓の３Ｄボリュメトリックモデルを収集するステップであって、この３Ｄボリュメトリックモデルは歯列弓の内部構造の近赤外透明度値を含む、上記収集するステップと、３Ｄボリュメトリックモデルの中に、患者の歯列弓を含み、内部構造の近赤外透明度を含む２次元（２Ｄ）ビューを生成するステップと、２Ｄビュー中の内部構造の近赤外透明度を疑似Ｘ線密度にマッピングするステップであって、２Ｄビュー中の疑似Ｘ線密度値は、値が反転された近赤外透明度値に基づく、上記マッピングするステップと、マッピングされた疑似Ｘ線密度を表示するステップと、を含んでよい。
これらの方法はいずれも、２Ｄビューを生成する前に３Ｄボリュメトリックモデルにある一副領域を識別するステップであって、２Ｄビューは、識別された副領域の２Ｄビューを含む、上記識別するステップを含んでよい。本方法は更に、３Ｄボリュメトリックモデルを複数の歯にセグメント化するステップであって、２Ｄビューを生成することは、識別された歯のうちの１つだけを含む２Ｄビューを含んでよい、上記セグメント化するステップを含んでよい。
近赤外透明度をマッピングすることは、２Ｄビュー中のエナメル質が２Ｄビュー中の象牙質より明るくなるように近赤外透明度値を反転することを含んでよい。
患者の歯列弓の３次元（３Ｄ）ボリュメトリックモデルからの疑似Ｘ線画像を表示する一方法は、患者の歯列弓の３Ｄボリュメトリックモデルを受け取るステップであって、この３Ｄボリュメトリックモデルは、表面特徴と、エナメル質が象牙質より透明である、歯列弓の内部構造の近赤外透明度値とを含む、上記受け取るステップと、３Ｄボリュメトリックモデルの中に、患者の歯列弓を含み、象牙質及びエナメル質を含む内部構造の近赤外透明度を含む２次元（２Ｄ）ビューを生成するステップと、２Ｄビュー中の内部構造の近赤外透明度を疑似Ｘ線密度にマッピングするステップであって、エナメル質が象牙質より明るくなるように近赤外透明度値の値が反転されている、上記マッピングするステップと、マッピングされた疑似Ｘ線密度を表示するステップと、を含んでよい。
例えば、患者の歯列弓の３次元（３Ｄ）ボリュメトリックモデルからの疑似Ｘ線画像を表示する一方法は、患者の歯列弓の３Ｄボリュメトリックモデルを収集するステップであって、この３Ｄボリュメトリックモデルは、表面特徴と、エナメル質が象牙質より透明である、歯列弓の内部構造の近赤外透明度値とを含む、上記収集するステップと、３Ｄボリュメトリックモデルの中に、患者の歯列弓を含み、象牙質及びエナメル質を含む内部構造の近赤外透明度を含む２次元（２Ｄ）ビューを生成するステップと、２Ｄビュー中の内部構造の近赤外透明度を疑似Ｘ線密度にマッピングするステップであって、エナメル質が象牙質より明るくなるように近赤外透明度値の値が反転されている、上記マッピングするステップと、マッピングされた疑似Ｘ線密度を表示するステップと、を含んでよい。
本明細書では更に、患者の歯列弓のボリュメトリックモデルの仮想レビュー（例えば、仮想断面化、仮想スキャン、仮想試験）をリアルタイムで行う方法及び装置について記載している。これらの装置は、本明細書に記載の方法のいずれかを実施する為の動作を１つ以上のマシンに実行させる命令を記憶する非一時的機械可読有形媒体を含んでよい。特に、これらの方法及び装置はいずれも、患者の歯列弓の３Ｄモデルの両方、又は幾つかの変形形態では、患者の両方の歯列弓を含むデータセットに対して動作してよい。この３Ｄモデルは３Ｄボリュメトリックモデルであってよいが、これに限定されず、幾つかの変形形態では、３Ｄモデルは歯列弓の３Ｄ表面モデルである。このデータセットは更に、歯列弓に対する様々な位置から、例えば、歯列弓の画像の平面と歯列弓の様々な副領域との間の様々な角度から取得された歯列弓の複数の画像を含んでよい。これらの画像の幾つかは、咬合面から取得されてよく、幾つかは歯肉側から取得されてよく、幾つかは舌側から取得されてよい。幾つかの変形形態では、これらの画像は、歯の３Ｄモデルの形成に使用される画像と同じであってよい（又はそれらの画像のサブセットであってよい）。データセットは、歯列弓の同じ（又はほぼ同じ）領域、並びに歯列弓に対する同じ（又はほぼ同じ）角度から取得された複数の画像を含んでよい。幾つかの変形形態では、データセットは、それぞれが歯列弓のほぼ同じ領域において、且つ、歯列弓に対する同じ角度において、但し異なる画像化手法（例えば、可視光、赤外光／近赤外光、蛍光、Ｘ線、超音波等のような様々な画像化手法）を用いて取得された、２つ以上の画像のセット（例えば、画像ペア）を含んでよい。
例えば、一方法は、患者の歯列弓の３次元（３Ｄ）モデルを表示するステップと、患者の歯列弓の３Ｄモデルの少なくとも一部分の上にビューウィンドウを表示するステップと、ビューウィンドウと患者の歯列弓の３Ｄモデルとの間の相対位置をユーザが変化させることを可能にするステップと、ビューウィンドウと患者の歯列弓の３Ｄモデルとの間の相対位置をユーザが変化させるにつれて、連続的に、患者の歯列弓の３Ｄモデルと、患者の歯列弓に対する様々な角度及び位置から取得された患者の歯列弓の複数の画像との両方から、ビューウィンドウと患者の歯列弓の３Ｄモデルとの間の相対角度及び相対位置を近似する角度及び位置で取得された画像を識別し、ビューウィンドウと患者の歯列弓の３Ｄモデルとの間の相対角度及び相対位置を近似する角度及び位置で取得されて識別された画像を表示するステップと、を含んでよい。
本明細書に記載の方法のいずれにおいても、データセットは、患者の歯列弓の３Ｄモデルと、患者の歯列弓に対する様々な角度及び位置から取得された患者の歯列弓の複数の画像と、の両方を含んでよい。データセットは更に、又は代替として、画像が取得された、歯列弓の角度及び／又は領域を示す各数値（又は各数値セット）に関連付けられたメタデータを含んでよい。更なるメタデータ（例えば、歯列弓からの距離を示すメタデータ、露出時間を示すメタデータ、画像が他の複数の画像の平均であることを示すメタデータ、画像の品質尺度を示すメタデータ等）が含まれてよい。
例えば、本明細書では、ユーザが歯列弓の３Ｄモデルの上でビューウィンドウを動かすことによってより詳細な仮想スキャンを行うことが可能な、患者の歯の３Ｄモデル（例えば、表面３Ｄモデル）及び／又は患者の歯のボリュメトリックモデルを表示する方法について記載している。例えば、本明細書に記載の方法は、患者の歯列弓の３次元（３Ｄ）モデルを表示するステップと、患者の歯列弓の３Ｄモデルの一部分の上にビューウィンドウを表示するステップと、ビューウィンドウと患者の歯列弓の３Ｄモデルとの間の相対位置をユーザが変化させることを可能にするステップであって、相対位置は、ビューウィンドウの平面と患者の歯列弓との間の角度と、歯列弓のうちのビューウィンドウに近接する部分と、のうちの１つ以上を含む、上記可能にするステップと、ビューウィンドウと患者の歯列弓の３Ｄモデルとの間の相対位置をユーザが変化させるにつれて、連続的に、患者の歯列弓の３Ｄモデルと患者の歯列弓の複数の画像との両方から（例えば、幾つかの変形形態では、患者の歯列弓の３Ｄモデルと患者の歯列弓の複数の画像との両方を含むデータセットから）（但し、各画像は患者の歯列弓に対する様々な角度及び位置から取得される）、ビューウィンドウと患者の歯列弓の３Ｄモデルとの間の相対角度及び相対位置を近似する角度及び位置で取得された画像を識別し、患者の歯列弓の表示された３Ｄモデルに対するビューウィンドウの角度及び位置を近似する角度及び位置で取得されて識別された画像を表示するステップと、を含んでよい。
例えば、一方法は、患者の歯列弓の３次元（３Ｄ）モデルを表示するステップと、患者の歯列弓の３Ｄモデルの一部分の上にビューウィンドウを表示するステップと、
ビューウィンドウと患者の歯列弓の３Ｄモデルとの間の相対位置をユーザが変化させることを可能にするステップであって、相対位置は、患者の歯列弓とビューウィンドウの平面との間の相対角度と、歯列弓のうちのビューウィンドウに近接する部分と、のうちの１つ以上を含む、上記可能にするステップと、ビューウィンドウと患者の歯列弓の３Ｄモデルとの間の相対位置をユーザが変化させるにつれて、連続的に、患者の歯列弓の３Ｄモデルと、患者の歯列弓の複数の画像ペアとの両方から（例えば、任意選択で、患者の歯列弓の３Ｄモデルと、患者の歯列弓の複数の画像との両方を含むデータセットから）（但し、複数のペアの各ペアは、それぞれが患者の歯列弓に対する同じ角度及び位置で取得される第１の画像化波長及び第２の画像化波長を含む）、患者の歯列弓の表示された３Ｄモデルに対するビューウィンドウの角度及び位置を近似する角度及び位置で取得された画像ペアを識別し、患者の歯列弓の表示された３Ｄモデルに対するビューウィンドウの角度及び位置を近似する角度及び位置で取得されて識別された画像ペアの少なくとも一方を表示するステップと、を含んでよい。
本明細書に記載の方法及び装置は、表面モデルである３Ｄモデル、又は患者の歯列弓の任意の表現とともに使用されてよい。これは、（例えば、画像から構築された）患者の歯の３Ｄボリュメトリックモデル（例えば、患者の歯列弓に対する様々な角度及び位置から取得された患者の歯列弓の複数の画像）であってよいが、そうでなくてもよい。このモデルは、患者の実際の歯列を表すものであってよく、又は患者の歯列から抽出されてよく、又は汎用であってよい。
本明細書に記載の一方法は、患者の歯列弓の３次元（３Ｄ）モデルを表示するステップと、患者の歯列弓の３Ｄモデルの一部分の上にビューウィンドウを表示するステップと、ビューウィンドウと患者の歯列弓の３Ｄモデルとの間の相対位置をユーザが変化させることを可能にするステップであって、相対位置は、ビューウィンドウと患者の歯列弓との間の角度と、歯列弓のうちのビューウィンドウに近接する部分と、のうちの１つ以上を含む、上記可能にするステップと、ビューウィンドウと患者の歯列弓の３Ｄモデルとの間の相対位置をユーザが変化させるにつれて、連続的に、患者の歯列弓の３Ｄモデルと患者の歯列弓の複数の近赤外画像との両方から（例えば、患者の歯列弓の３Ｄモデルと患者の歯列弓の複数の画像との両方を含むデータセットから）（但し、各近赤外画像は患者の歯列弓に対する様々な角度及び位置から取得される）、ビューウィンドウと患者の歯列弓の３Ｄモデルとの間の相対角度及び相対位置を近似する角度及び位置で取得された近赤外画像を識別し、患者の歯列弓の表示された３Ｄモデルに対するビューウィンドウの角度及び位置を近似する角度及び位置で取得されて識別された近赤外画像を表示するステップと、を含んでよい。
これらの例のいずれにおいても、画像は、浸透モダリティ（例えば、近赤外線）で取得された画像であってよい。例えば、本明細書に記載の方法は、患者の歯列弓の３次元（３Ｄ）モデルを表示するステップと、患者の歯列弓の３Ｄモデルの一部分の上にビューウィンドウを表示するステップと、ビューウィンドウと患者の歯列弓の３Ｄモデルとの間の相対位置をユーザが変化させることを可能にするステップであって、相対位置は、ビューウィンドウと患者の歯列弓との間の角度と、歯列弓のうちのビューウィンドウに近接する部分と、のうちの１つ以上を含む、上記可能にするステップと、ビューウィンドウと患者の歯列弓の３Ｄモデルとの間の相対位置をユーザが変化させるにつれて、連続的に、患者の歯列弓の３Ｄモデルと患者の歯列弓の複数の近赤外画像との両方から（但し、各近赤外画像は患者の歯列弓に対する様々な角度及び位置から取得される）、ビューウィンドウと患者の歯列弓の３Ｄモデルとの間の相対角度及び相対位置を近似する角度及び位置で取得された近赤外画像を識別し、患者の歯列弓の表示された３Ｄモデルに対するビューウィンドウの角度及び位置を近似する角度及び位置で取得されて識別された近赤外画像を表示するステップと、を含む。
これらの方法はいずれも、歯列弓に対する同じ角度及び位置で取得された複数の画像を識別して表示するステップを含んでもよい。例えば、画像は、可視光画像及び浸透画像（例えば、赤外／近赤外画像等）の両方であってよい。例えば、本明細書に記載の方法は、患者の歯列弓の３次元（３Ｄ）モデルを表示するステップと、患者の歯列弓の３Ｄモデルの一部分の上にビューウィンドウを表示するステップと、ビューウィンドウと患者の歯列弓の３Ｄモデルとの間の相対位置をユーザが変化させることを可能にするステップであって、相対位置は、患者の歯列弓とビューウィンドウの平面との間の相対角度と、歯列弓のうちのビューウィンドウに近接する部分と、のうちの１つ以上を含む、上記可能にするステップと、ビューウィンドウと患者の歯列弓の３Ｄモデルとの間の相対位置をユーザが変化させるにつれて、連続的に、患者の歯列弓の３Ｄモデルと、患者の歯列弓の複数の画像ペアとの両方を含むデータセットから（但し、複数のペアの各ペアは、それぞれが患者の歯列弓に対する同じ角度及び位置で取得される第１の画像化波長及び第２の画像化波長を含む）、患者の歯列弓の表示された３Ｄモデルに対するビューウィンドウの角度及び位置を近似する角度及び位置で取得された画像ペアを識別し、患者の歯列弓の表示された３Ｄモデルに対するビューウィンドウの角度及び位置を近似する角度及び位置で取得されて識別された画像ペアを表示するステップと、を含む。
これらの方法のいずれにおいても、識別するステップは、ビューウィンドウと患者の歯列弓の３Ｄモデルとの間の相対角度及び相対位置を近似する複数の画像を決定することと、これらの複数の画像を平均して識別された画像を形成することと、を含んでよい。例えば、ほぼ同じ角度（例えば、±０．１％、０．５％、１％、２％、３％、４％、５％、７％、１０％、１５％、２０％等以内の角度）並びに歯列弓のほぼ同じ領域（例えば、±０．１％、０．５％、１％、２％、３％、４％、５％、７％、１０％、１５％、２０％等以内の領域）において取得されたデータセットに複数の画像があってよく、これらのよく似た画像を組み合わせることにより、個々の画像よりも良好でありうる平均画像を形成することが可能である。
概して、ビューウィンドウと患者の歯列弓の３Ｄモデルとの間の相対角度及び相対位置を近似する角度及び位置で取得された１つ以上の画像を識別するステップは、許容される空間範囲で識別を行うことであってよい。例えば、ビューウィンドウの平面として、同じ角度の±数度の間で（例えば、＋／－０．１度、０．２度、０．３度、０．４度、０．５度、０．６度、１度、１．２度、１．５度、１．７度、１．８度、２度、２．２度、２．５度、３度、３．２度、３．５度、４度、５度等の間で）、且つビューウィンドウがその上に配置される歯列弓領域の±距離範囲内で（例えば、＋／－０．１ｍｍ、０．２ｍｍ、０．３ｍｍ、０．４ｍｍ、０．５ｍｍ、０．６ｍｍ、０．７ｍｍ、０．８ｍｍ、０．９ｍｍ、１ｍｍ、１．１ｍｍ、１．２ｍｍ、１．５ｍｍ、１．７ｍｍ、２．０ｍｍ、２．２ｍｍ、２．５ｍｍ等の範囲内で）取得された画像。
これらの方法はいずれも、プロセッサにおいてデータセットを受け取るステップを含んでよい。データセットは、口腔内スキャナから直接受け取られてよく、且つ／又は、記憶されてから取り出されてよい。幾つかの変形形態では、データセットはプロセッサによって送受信されてよく、幾つかの変形形態では、プロセッサは、プロセッサに接続されたメモリ（例えば、データストア）からデータセットを読み出してよい。
概して、これらの方法はいずれも、患者の歯列弓の３Ｄモデルの一部分の上にビューウィンドウを表示するステップを含んでよい。ビューウィンドウは任意の形状又はサイズであってよく、例えば、円形、楕円形、三角形、矩形、又は他の多角形であってよい。例えば、ビューウィンドウは、患者の歯列弓の３Ｄモデルの一部分をビューすることが可能なループであってよい。ビュー角度は、ビューウィンドウの少なくとも一部分を通して歯列弓が可視化されることを可能にしうる。ビューウィンドウは歯列弓より小さくてよい。幾つかの変形形態では、ビューウィンドウは、ユーザが大きくしたり小さくしたりしてよい。
典型的には、これらの方法は、ユーザインタフェースを介して表示を行うことを含んでよい。例えば、ユーザインタフェースは、１つ以上の画面に、歯列弓の３Ｄモデル、ビューウィンドウ、及び／又はビューウィンドウを通した歯列弓のビューに対応する画像を表示してよい。ユーザは（例えば（例えば、マウス、キーボード、タッチスクリーン等のような制御手段により）ユーザインタフェースをマニピュレートすることによって）ビューウィンドウと歯列弓とを別々に動かすことが可能である。この動き、並びにビューウィンドウを通した、歯列弓に対するビューウィンドウの領域及び角度の画像に対応するように決定された画像が、ユーザがビューウィンドウ及び／又は歯列弓を互いに対して動かすにつれてリアルタイムで表示されてよい。
例えば、ビューウィンドウと患者の歯列弓の３Ｄモデルとの間の相対位置をユーザが変化させることを可能にすることは、患者の歯列弓の３Ｄモデルの角度及び／又は回転と、歯列弓のうちのビューウィンドウに近接する部分と、を独立に制御することを含んでよい。幾つかの変形形態では、ビューウィンドウと患者の歯列弓の３Ｄモデルとの間の相対位置をユーザが変化させることを可能にすることは、ユーザがビューウィンドウを歯列弓の３Ｄモデルの上で動かすことを可能にすることを含んでよい。
上述のように、ビューウィンドウが歯列弓の上及び／又は周囲を動かされるにつれて（又は歯列弓がビューウィンドウに対して動かされるにつれて）ビューウィンドウの角度及び位置に対応する角度及び位置から取得されたものとして識別された画像はいずれも、任意の１つ以上のモダリティであってよい。従って、例えば、ビューウィンドウと患者の歯列弓の３Ｄモデルとの間の相対角度及び相対位置を近似する画像を識別することは、可視光画像、赤外画像、及び蛍光画像のいずれかを識別することを含んでよい。
表示された３Ｄモデルに対するビューウィンドウの角度及び位置を近似する識別された画像を表示することは、識別された画像を、患者の歯列弓の３Ｄモデルの表示に近接するウィンドウに表示するか、患者の歯列弓の３Ｄモデルの表示と部分的に重ねて表示することを含んでよい。例えば、画像は、歯列弓の３Ｄモデルの横に並んだ画面に表示されてよく、ユーザが歯列弓及び／又は画像化ウィンドウを動かすにつれて、歯列弓の３Ｄモデルとビューウィンドウの相対位置を反映するようにリアルタイム又は近リアルタイムで変化する１つ以上のウィンドウに画像が表示されてよい。
本明細書では更に、患者の歯列弓を仮想レビューすることを含む、本明細書に記載の方法のいずれかを実施する為の動作を１つ以上のマシンに実行させる命令を記憶する非一時的機械可読有形媒体について記載している。例えば、一非一時的機械可読有形媒体は、患者の歯列弓を仮想レビューする為の動作を１つ以上のマシンに実行させる命令を記憶してよく、この動作は、患者の歯列弓の３次元（３Ｄ）モデルを表示するステップと、患者の歯列弓の３Ｄモデルの一部分の上にビューウィンドウを表示するステップと、ビューウィンドウと患者の歯列弓の３Ｄモデルとの間の相対位置をユーザが変化させることを可能にするステップであって、相対位置は、ビューウィンドウと患者の歯列弓との間の角度と、歯列弓のうちのビューウィンドウに近接する部分と、のうちの１つ以上を含む、上記可能にするステップと、ビューウィンドウと患者の歯列弓の３Ｄモデルとの間の相対位置をユーザが変化させるにつれて、連続的に、患者の歯列弓の３Ｄモデルと患者の歯列弓の複数の画像との両方を含むデータセットから（但し、各画像は患者の歯列弓に対する様々な角度及び位置から取得される）、ビューウィンドウと患者の歯列弓の３Ｄモデルとの間の相対角度及び相対位置を近似する角度及び位置で取得された画像を識別し、患者の歯列弓の表示された３Ｄモデルに対するビューウィンドウの角度及び位置を近似する角度及び位置で取得されて識別された画像を表示するステップと、を含む。
例えば、一非一時的機械可読有形媒体は、患者の歯列弓を仮想レビューする為の動作を１つ以上のマシンに実行させる命令を記憶し、この動作は、患者の歯列弓の３次元（３Ｄ）モデルを表示するステップと、患者の歯列弓の３Ｄモデルの一部分の上にビューウィンドウを表示するステップと、ビューウィンドウと患者の歯列弓の３Ｄモデルとの間の相対位置をユーザが変化させることを可能にするステップであって、相対位置は、ビューウィンドウと患者の歯列弓との間の角度と、歯列弓のうちのビューウィンドウに近接する部分と、のうちの１つ以上を含む、上記可能にするステップと、ビューウィンドウと患者の歯列弓の３Ｄモデルとの間の相対位置をユーザが変化させるにつれて、連続的に、患者の歯列弓の３Ｄモデルと患者の歯列弓の複数の画像との両方を含むデータセットから（但し、各画像は患者の歯列弓に対する様々な角度及び位置から取得される）、ビューウィンドウと患者の歯列弓の３Ｄモデルとの間の相対角度及び相対位置を近似する角度及び位置で取得された画像を識別し、患者の歯列弓の表示された３Ｄモデルに対するビューウィンドウの角度及び位置を近似する角度及び位置で取得されて識別された画像を表示するステップと、を含む。
本明細書では更に、本明細書に記載の方法を実施するように構成された口腔内スキャンシステムについて記載している。例えば、一口腔内スキャンシステムは、少なくとも１つの画像センサと近赤外波長範囲内のスペクトル範囲で発光するように構成された光源とを有する手持ち式ワンドと、表示出力（例えば、モニタ、スクリーン、仮想現実インタフェース／拡張現実インタフェース等のような視覚出力）と、ユーザ入力装置（例えば、ユーザ入力を送受信する任意の制御手段であって、例えば、キーボード、ボタン、ジョイスティック、タッチスクリーン等があり、これらに限定されない）と、を含んでよい。表示出力とユーザ入力装置は同じタッチスクリーンであってよく、１つ以上のプロセッサが手持ち式ワンド、表示出力、及びユーザ入力装置に作用的に接続されており、１つ以上のプロセッサは、表示出力上に患者の歯列弓の３次元（３Ｄ）モデルを表示することと、表示出力上の患者の歯列弓の３Ｄモデルの一部分の上にビューウィンドウを表示することと、ユーザ入力装置からの入力に基づいて、ビューウィンドウと患者の歯列弓の３Ｄモデルとの間の相対位置を変化させることと、患者の歯列弓の３Ｄモデルと、患者の歯列弓に対する様々な角度及び位置から取得された、患者の歯列弓の複数の画像との両方から、ビューウィンドウと患者の歯列弓の３Ｄモデルとの間の相対角度及び相対位置を近似する角度及び位置で取得された近赤外画像を識別することと、ビューウィンドウと患者の歯列弓の３Ｄモデルとの間の相対角度及び相対位置を近似する角度及び位置で取得されて識別された近赤外画像を表示することと、を行うように構成されている。
口腔内スキャンシステムの１つ以上のプロセッサは、患者の歯列弓に対する様々な角度及び位置から取得された患者の歯列弓の複数の画像を受け取るように構成されてよい。例えば、画像は、手持ち式ワンドの画像センサによって取得されて、１つ以上のプロセッサに送られるか、且つ／又は、１つ以上のプロセッサからアクセスされるメモリに記憶されてよい。本システムは更に、１つ以上のプロセッサ、ワンド、及び表示出力（及びユーザ入力装置）のアクティビティを連係させる制御部を含んでよい。制御部は、ユーザが手持ち式ワンドを操作して、患者の歯列弓に対する様々な位置及び／又は角度で画像を取得するにつれて、画像及び／又は画像から構築された３Ｄモデルを表示することが可能である。
１つ以上のプロセッサは、ビューウィンドウと患者の歯列弓の３Ｄモデルとの間の相対位置をユーザが変化させるにつれて、近赤外画像を識別することと、識別された近赤外画像を表示することと、を連続的に行うように構成されてよい。従って、ユーザが（ユーザ入力を使用して）表示出力上で患者の歯列弓の３Ｄモデルに対するビューウィンドウ（例えば、ループ）の位置を調節するにつれて（又は同じ意味で、表示出力上でビューウィンドウに対する歯列弓の３Ｄモデルの位置を調節するにつれて）、１つ以上のプロセッサは、ビューウィンドウと患者の歯列弓の３Ｄモデルとの間の相対位置を最もよく近似する患者の歯の近赤外画像を決定して表示してよい。
近赤外画像は、手持ち式ワンドで取得された複数画像のいずれか、又は手持ち式ワンドで取得された複数画像の平均である。本明細書に記載の装置（例えば、口腔内スキャンシステム）はいずれも、手持ち式ワンドが操作されているときの手持ち式ワンドの位置及び／又は向きを特定及び／又は記憶することも可能であり、この情報は、この位置から取得された画像とともに記憶されてよい。例えば、手持ち式ワンドは１つ以上の加速度計を含んでよい。例えば、１つ以上のプロセッサは、ビューウィンドウと患者の歯列弓の３Ｄモデルとの間の相対角度及び相対位置を近似する角度及び位置で取得された近赤外画像を識別することを、ビューウィンドウと患者の歯列弓の３Ｄモデルとの間の相対角度及び相対位置を近似する複数の画像を決定することと、この複数の画像を平均して識別された近赤外画像を形成することと、によって行うように構成されてよい。
上述のように、１つ以上のプロセッサは、ユーザ入力装置からの入力に基づいて、ビューウィンドウと患者の歯列弓の３Ｄモデルとの間の相対位置を表示出力上で変化させるように構成されてよい。具体的には、１つ以上のプロセッサは、ユーザ入力装置へのユーザ入力に基づいて、ビューウィンドウの平面と患者の歯列弓との間の角度と、歯列弓のうちのビューウィンドウに近接する（例えば、幾つかの変形形態では、ビューウィンドウと通して見える）部分と、のうちの１つ以上を変化させるように構成されてよい。上述のように、ビューウィンドウは、それを通して３Ｄモデルが見えるループ（例えば、円形、楕円形、正方形等）であってよい。従って、１つ以上のプロセッサは、前記患者の歯列弓の前記３Ｄモデルの一部分の上に前記ビューウィンドウを表示することを、前記患者の歯列弓の前記３Ｄモデルの前記一部分をビューすることが可能なループを表示することによって行うように構成されてよい。ビューウィンドウは、患者の歯の３Ｄモデルの上で動かされて配置されてよく（これは、ビューウィンドウが上に配置される歯列弓の側（頬側、咬合側、舌側、又はこれらの間）を、ｘ、ｙ、ｚ、及び／又は、例えば、ピッチ、ロール、ヨーの回転で動かすことを含めて変化させることを含む）、且つ／又は患者の歯の３Ｄモデルが動かされてよい（例えば、ピッチ、ロール、ヨーで回転されるか、ｘ、ｙ、ｚで動かされるか、その他であってよい）。従って、１つ以上のプロセッサは、ビューウィンドウと患者の歯列弓の３Ｄモデルとの間の相対位置をユーザ入力装置からの入力に基づいて変化させるように構成されてよく、この変化させることは、ビューウィンドウに対する患者の歯列弓の３Ｄモデルの角度（これは、患者の歯列弓の３Ｄモデルに対するビューウィンドウの角度と等価である）、ビューウィンドウに対する患者の歯列弓の３Ｄモデルの回転（これは、患者の歯列弓の３Ｄモデルに対するビューウィンドウの角度と等価である）、歯列弓のうちのビューウィンドウに近接する部分（例えば、３Ｄモデルのうちの、ビューウィンドウを通して見える部分）のうちの１つ以上を変化させることによって行われる。例えば、１つ以上のプロセッサは、ビューウィンドウと患者の歯列弓の３Ｄモデルとの間の相対位置を、ユーザ入力装置からの入力に基づいて変化させることを、歯列弓の３Ｄモデルの上のビューウィンドウの位置を変化させることによって行うように構成されてよい。
１つ以上のプロセッサは、患者の歯列弓の３Ｄモデルと、患者の歯列弓に対する様々な角度及び位置から取得された患者の歯列弓の複数の画像との両方から、ビューウィンドウと患者の歯列弓の３Ｄモデルとの間の相対角度及び相対位置を近似する、可視光画像及び蛍光画像のうちの１つ以上である第２の画像を識別するように構成されており、１つ以上のプロセッサは、第２の画像を近赤外画像と同時に表示するように構成されてよい。
本明細書では更に、複数の画像化モダリティを連係させることによって、特徴の識別及びグレード付けを自動で、又は半自動／半手動で、又は手動で行う方法について記載している。例えば、一歯科診断方法は、第１の画像化モダリティにおいて取得された患者の歯列弓の複数の画像を含む第１のレコードにおいて歯特徴を識別するステップと、第１のレコードと患者の歯列弓のモデルとを相互に関連付けるステップと、患者の歯列弓のモデルを使用して、歯列弓のうちの、１つ以上の異なるレコードにある歯特徴に対応する領域を識別するステップであって、１つ以上の異なるレコードの各レコードは、第１の画像化モダリティと異なる画像化モダリティで取得され、１つ以上の異なるレコードの各レコードは、患者の歯列弓のモデルと相互に関連付けられる、上記識別するステップと、１つ以上の異なるレコードにある歯特徴に対応する識別された領域に基づいて、歯特徴の信頼度スコアを決定するステップと、歯特徴の信頼度スコアが閾値を上回る場合に歯特徴を表示するステップと、を含んでよい。
一歯科診断方法は、第１の画像化モダリティにおいて取得された患者の歯列弓の複数の画像を含む第１のレコードにおいて歯特徴を識別するステップと、第１のレコードと患者の歯列弓の３次元（３Ｄ）ボリュメトリックモデルとを相互に関連付けるステップと、３Ｄボリュメトリックモデル上の歯特徴にフラグを立てるステップと、患者の歯列弓のモデルを使用して、歯列弓のうちの、１つ以上の異なるレコードにある歯特徴に対応する領域を識別するステップであって、１つ以上の異なるレコードの各レコードは、第１の画像化モダリティと異なる画像化モダリティで取得され、１つ以上の異なるレコードの各レコードは、患者の歯列弓のモデルと相互に関連付けられる、上記識別するステップと、１つ以上の異なるレコードにある歯特徴に対応する識別された領域に基づいて、歯特徴の信頼度スコアを決定又は調節するステップと、歯特徴の信頼度スコアが閾値を上回る場合に歯特徴と歯特徴の信頼度スコアの指標とを表示するステップと、を含んでよい。
これらの方法（又はこれらの方法を実施するシステム）のいずれにおいても、歯特徴は、亀裂、歯肉凹部、酒石、エナメル質の厚み、ピット、カリエス、ピット、割れ目、歯ぎしりの形跡、及び隣接歯間空隙のうちの１つ以上を含んでよい。
表示するステップは、歯特徴と歯特徴の信頼度スコアの指標とを表示することを含んでよい。
第１のレコードと患者の歯列弓のモデルとを相互に関連付けるステップは、第１のレコードと患者の歯列弓の３次元（３Ｄ）ボリュメトリックモデルとを相互に関連付けることを含んでよい。これらの方法（又はこれらの方法を実施するシステム）はいずれも、患者の歯列弓のモデル上の歯特徴にフラグを立てること、及び／又は、歯特徴の場所と、歯特徴のタイプ及び歯特徴の信頼度スコアのうちの１つ以上と、を含む歯特徴を収集することを含んでよい。
信頼度スコアを決定するステップは、１つ以上の異なるレコードにある歯特徴に対応する識別された領域に基づいて、歯特徴の信頼度スコアを調節することを含んでよい。
これらの方法又はシステムのいずれにおいても、歯特徴を識別するステップは、歯特徴の識別を自動で行うことを含んでよい。
例えば、一歯科診断方法は、１つ以上の治療可能歯特徴を複数のレコードのうちの１つ以上のレコードから識別するステップであって、各レコードは、それぞれが画像化モダリティを使用して取得された、患者の歯列弓の複数の画像を含み、更に、複数のレコードの各レコードは異なる画像化モダリティにおいて取得されている、上記識別するステップと、治療可能歯特徴を、１つ以上のレコードの対応する領域にマッピングするステップと、１つ以上の治療可能歯特徴をレコードに記録するステップであって、治療可能歯特徴の場所を記録することを含む、レコードに記録する上記ステップと、１つ以上の治療可能歯特徴の信頼度スコアを、１つ以上のレコードの対応する領域に基づいて調節又は決定するステップと、１つ以上の治療可能歯特徴の信頼度スコアが閾値を上回る場合に１つ以上の治療可能歯特徴を表示するステップと、を含んでよい。上述のように、１つ以上の治療可能歯特徴は、亀裂、歯肉凹部、酒石、エナメル質の厚み、ピット、カリエス、ピット、割れ目、歯ぎしりの形跡、及び隣接歯間空隙のうちの１つ以上を含んでよい。
表示するステップは、１つ以上の治療可能歯特徴と、歯特徴の信頼度スコアの指標とを表示することを含んでよい。治療可能歯特徴を、１つ以上のレコードの対応する領域にマッピングするステップは、第１のレコードと患者の歯列弓の３次元（３Ｄ）ボリュメトリックモデルとを相互に関連付けることを含んでよい。１つ以上の治療可能歯特徴をレコードに記録するステップは、患者の歯列弓の３Ｄボリュメトリックモデル上の歯特徴にマークを付けることを含んでよい。歯特徴を識別するステップは、歯特徴の識別を自動で行うことを含んでよい。
本明細書では更に、本明細書に記載の方法のいずれかを実施するシステムについて記載している。例えば、一システムは、１つ以上のプロセッサと、１つ以上のプロセッサと結合されたメモリと、を含んでよく、メモリは、前記１つ以上のプロセッサで実行されると、第１の画像化モダリティにおいて取得された患者の歯列弓の複数の画像を含む第１のレコードにおいて歯特徴を識別するステップと、第１のレコードと患者の歯列弓のモデルとを相互に関連付けるステップと、患者の歯列弓のモデルを使用して、歯列弓のうちの、１つ以上の異なるレコードにある歯特徴に対応する領域を識別するステップであって、１つ以上の異なるレコードの各レコードは、第１の画像化モダリティと異なる画像化モダリティで取得され、１つ以上の異なるレコードの各レコードは、患者の歯列弓のモデルと相互に関連付けられる、上記識別するステップと、１つ以上の異なるレコードにある歯特徴に対応する識別された領域に基づいて、歯特徴の信頼度スコアを決定するステップと、歯特徴の信頼度スコアが閾値を上回る場合に歯特徴を表示するステップと、を含むコンピュータ実装方法を実施するコンピュータプログラム命令を記憶するように構成されている。
本明細書では更に、１つ以上の領域（例えば、タグを付けられた領域又はフラグを立てられた領域）を異なる画像化モダリティにまたがって且つ／又は経時的に追跡する方法及び装置（例えば、システム）について記載している。例えば、異なる画像化モダリティにまたがって歯特徴を追跡する一方法は、患者の歯列弓の第１の３次元（３Ｄ）ボリュメトリックモデルを収集するステップであって、患者の歯列弓の３Ｄボリュメトリックモデルは表面値と歯列弓の内部構造とを含む、上記収集するステップと、患者の歯列弓の一領域を、複数のレコードのうちの第１のレコードから識別するステップであって、各レコードは、それぞれが画像化モダリティを使用して取得された患者の歯列弓の複数の画像を含み、更に、複数のレコードの各レコードは異なる画像化モダリティにおいて取得される、上記識別するステップと、患者の歯列弓の３Ｄボリュメトリックモデルの対応する領域にある識別された領域にフラグを立てるステップと、フラグを立てられた領域と複数のレコードの各レコードとを相互に関連付けることを、患者の歯列弓の３Ｄボリュメトリックモデルと複数のレコードの各レコードとを相互に関連付けることによって行うステップと、患者の歯列弓の上記領域を含む画像を保存、表示、及び／又は伝送するステップと、を含んでよい。患者の歯列弓の領域は、亀裂、歯肉凹部、酒石、エナメル質の厚み、ピット、カリエス、ピット、割れ目、歯ぎしりの形跡、及び隣接歯間空隙のうちの１つ以上を含む歯特徴を含んでよい。
保存、表示、及び／又は伝送するステップは、患者の歯列弓の上記領域を表示することを含んでよい。これらの方法はいずれも、３Ｄボリュメトリックモデル上の歯特徴にフラグを立てるステップを含んでよい。患者の歯列弓の上記領域を識別するステップは、患者の歯列弓の上記領域の識別を自動で行うことを含んでよい。
１つ以上の領域（例えば、タグを付けられた領域又はフラグを立てられた領域）を異なる複数の画像化モダリティにまたがって且つ／又は経時的に追跡する一システムは、１つ以上のプロセッサと、１つ以上のプロセッサと結合されたメモリと、を含んでよく、メモリは、１つ以上のプロセッサで実行されると、患者の歯列弓の第１の３次元（３Ｄ）ボリュメトリックモデルを収集するステップであって、患者の歯列弓の３Ｄボリュメトリックモデルは表面値と歯列弓の内部構造とを含む、上記収集するステップと、患者の歯列弓の一領域を、複数のレコードのうちの第１のレコードから識別するステップであって、各レコードは、それぞれが画像化モダリティを使用して取得された患者の歯列弓の複数の画像を含み、更に、複数のレコードの各レコードは異なる画像化モダリティにおいて取得される、上記識別するステップと、患者の歯列弓の３Ｄボリュメトリックモデルの対応する領域にある識別された領域にフラグを立てるステップと、フラグを立てられた領域と複数のレコードの各レコードとを相互に関連付けることを、患者の歯列弓の３Ｄボリュメトリックモデルと複数のレコードの各レコードとを相互に関連付けることによって行うステップと、患者の歯列弓の上記領域を含む画像を保存、表示、及び／又は伝送するステップと、を含むコンピュータ実装方法を実施するコンピュータプログラム命令を記憶するように構成されている。
後述の特許請求の範囲において、本発明の新規な特徴を具体的に説明する。本発明の原理が利用される例示的実施形態を説明する後述の詳細説明と、以下の添付図面とを参照することにより、本発明の特徴及び利点がよりよく理解されよう。
本明細書に記載のように使用されて、表面特徴及び内部特徴の両方を有する被験者の歯のモデルを生成することに適合されることが可能な３Ｄ（色付き）口腔内スキャナの一例を示す図である。 表面特徴及び内部特徴の両方を有する被験者の歯のモデルを生成するように構成された口腔内スキャナの一例を概略的に示す図である。 表面スキャン（例えば、可視光、非浸透性）と、近赤外（ＩＲ）波長を使用する浸透スキャンの両方を行うように構成された口腔内スキャナの概略を示す図である。このスキャナは、歯の表面で反射された近赤外光はブロックするが内部構造で反射された近赤外光は収集する偏光子及びフィルタを含む。 口腔内スキャナで歯をスキャンし、浸透波長（例えば、赤外波長及び／又は近赤外波長）を使用して内部構造を識別する方法の一例を示す図である。 ボリュメトリックデータから内部構造（又は疑似Ｘ線）の画像を生成する一方法を示す図である。 乃至 歯のボリュメトリックモデルからの仮想断面を示す図である。これらの仮想断面は、歯の内部の特徴又は特性を示す為に注釈、色／疑似色、又はテクスチャが付けられてよい。図５Ａでは、仮想断面はエナメル質を示す為に疑似色付けされており、図５Ｂでは、仮想断面は象牙質を示す為に疑似色付けされている。 患者の歯のボリュメトリックモデルにマークを付けること（例えば、フラグを立てること）、及び／又はマークを付けられた両方を使用することの一方法を示す図である。 密度に関する典型的なコンピュータ支援設計／コンピュータ支援製造（ＣＡＤ／ＣＡＭ）方法と、本明細書に記載の３Ｄボリュメトリックスキャン及びモデリングを実施する方法との比較を示す図である。 図８Ａは、本明細書に記載の３Ｄボリュメトリックモデルを使用した場合の、歯肉退縮を経時追跡したものの表示の一例を示す図である。図８Ｂは、図８Ａの領域Ｂのその後の様子を示す拡大図である。 患者の歯からのボリュメトリック情報を表示する一方法を示す図である。図９Ａは、（歯及び歯肉が見える）患者の上顎の、上方視点からの３Ｄボリュメトリックモデルの一例を示す。図９Ｂは同じ３Ｄボリュメトリックモデルを示しており、透明度が高いエナメル質と透明度が低い象牙質とを含む内部特徴を示している。この３Ｄボリュメトリックモデルは、表面構造及び／又は内部構造をより多く、又はより少なく見せるようにマニピュレートされてよい。図９Ｃ～９Ｇは、図９Ａの３Ｄボリュメトリックモデルの一領域（「Ｃ」）の、次第に透明になるビューを示している。図９Ｃは、３Ｄボリュメトリックモデルの一領域から抽出された、歯の外側表面だけを示す２Ｄ画像（例えば、色／外側表面画像が１００％、近赤外／内部ボリュームが０％）を示している。図９Ｄは、図９Ｃと同じ領域を示しており、外側表面（色）画像と内部（近赤外光による）画像とを組み合わせたもの（例えば、色／外側表面画像が７５％、近赤外／内部ボリュームが２５％）を示している。図９Ｅは、図９Ｃと同じ領域を示しており、外側表面（色）画像と内部（近赤外光による）画像とを組み合わせたもの（例えば、色／外側表面画像が５０％、近赤外／内部ボリュームが５０％）を示している。図９Ｆは、図９Ｃと同じ領域を示しており、外側表面（色）画像と内部（近赤外光による）画像とを組み合わせたもの（例えば、色／外側表面画像が２５％、近赤外／内部ボリュームが７５％）を示している。図９Ｇは、図９Ｃと同じ領域を示しており、歯の内部（近赤外光による）画像だけ（例えば、色／外側表面画像が０％、近赤外／内部ボリュームが１０００％）を示している。 患者の歯の３Ｄボリュメトリックモデルを分析及び／又は表示する為のユーザインタフェースの一例を示す図であり、上顎歯列弓の上面ビュー、ビューのマニピュレートに使用できるツール、及び２つの拡大ビューを示しており、拡大ビューは、歯の拡大された領域の外側表面（左側）と、（歯内の象牙質及びエナメル質を示す）歯の内部特徴を示す同じビューとを示している。 図１０Ａのユーザインタフェースにおいて、本明細書に記載のように歯の一領域にマークが付けられている／フラグが立てられている様子を示す図である。 ３Ｄボリュメトリック画像情報を、表面（非浸透性）情報と混合して表示する方法の別の例を示す図である。図１１Ａは、浸透（近赤外）スキャンを取得するように更に構成されたスキャナで取得された患者の歯列弓の一領域の可視光画像を示す。図１１Ｂは、患者の歯の再構築された３Ｄボリュメトリックモデルのうちの内部の象牙質及びエナメル質を示すボリュメトリックモデルを示す。表面スキャンでは見えない特徴がボリュメトリックスキャンでははっきり見えており、これにはカリエスとエナメル質の泡立ち領域とが含まれている。図１１Ｃは、３Ｄボリュメトリック画像に表面スキャンが組み合わされた混成画像を示しており、これには表面構造と、カリエス及び泡立ち領域を含む内部構造との両方が示されている。 ユーザが患者の歯列弓の仮想スキャンを行うことを可能にする方法の一例を示す図である。本方法は、リアルタイム又は近リアルタイムで実施されてよい。 患者の歯列弓の周囲の多数の位置における、歯列弓の３Ｄモデルと（例えば、口腔内スキャナで）取得された関連する２Ｄ画像とを含むデータ構造を概略的に示す図である。 ユーザが歯列弓の３Ｄモデルの上を仮想スキャンすることを可能にするユーザインタフェースの一例を示す図であり、ユーザが３Ｄ歯列弓の上をスキャンする際の対応する光領域及び近赤外（例えば、外部及び内部）領域が詳細に示されており、ユーザは１つ以上のツールを使用して歯列弓及び／又はビューウィンドウを動かす（例えば、回転させる、平行移動させる等）ことが可能であり、対応する光画像及び近赤外画像は、ビューウィンドウ及び歯列弓の位置が変化するにつれて連続的又は近連続的に更新されることが可能である。歯列弓の３Ｄモデルのビューに近接して画像化ウィンドウのペアが示されている。 別の表示を示す図であり、歯列弓の３Ｄ画像の上又は隣に単一の大きな画像ウィンドウが示されている。図１４Ｂでは、画像ウィンドウは、歯列弓の対応する領域の光画像を示している。 別の表示を示す図であり、歯列弓の３Ｄ画像の上又は隣に単一の大きな画像ウィンドウが示されている。図１４Cでは、画像ウィンドウは、歯列弓の対応する領域の近赤外画像を示している。 図１４Ａと同様に、歯列弓の外側表面の３Ｄモデル、及び歯列弓に対するビューウィンドウの一例を示す図である。画像表示ウィンドウのペアが歯列弓の３Ｄモデルに近接している。ユーザは、歯列弓の上でビューウィンドウを動かすことにより（且つ／又は歯列弓をビューウィンドウに対して動かすことにより）２つの表示ウィンドウに示される画像を変化させることが可能である。上部表示ウィンドウは、ビューウィンドウの平面の位置及び角度における歯列弓に対応する近赤外画像を示しており、下部表示ウィンドウは、（色付きであってよい）対応する光画像を示している。 図１５Ａに示された歯列弓の別の画像を示す図であり、歯列弓はビューウィンドウに対して舌側に回転されており、歯列弓の３Ｄモデルに近接する、対応する近赤外画像（右上）及び可視光画像（右下）は、若干回転されたビューを示すように更新されており、これによって、ユーザは、歯列弓を仮想スキャンして、外部ビュー及び内部ビューの両方をリアルタイム（又は近リアルタイム）で表示させることが可能になる。 歯列弓の３Ｄモデルを表示する方法の別の例を示す図であり（この例では（例えば、ユーザインタフェースの左上の下顎歯列弓表示制御部を選択することにより）下顎歯列弓として表示されており）、患者の歯列弓のモデルの上／端から端まで、且つ周囲（舌側－咬合－頬側）を動かされてよいビューウィンドウ領域に対応する近赤外画像及び可視光画像のフォーカスされたビューが示されている。 図１６Ａと同様の単一ウィンドウ（歯内の、ビューウィンドウループに対応する領域の拡大近赤外ビュー）の一例を示す図である。 図１６Ａと同様の単一ウィンドウ（歯内の、ビューウィンドウループに対応する領域の拡大可視光ビュー）の一例を示す図である。 検出及び／又は治療の恩恵がありそうな１つ以上の治療可能歯特徴の識別、確認、及び／又は特性化を自動又は半自動で行う方法の一例を概略的に示す図である。
本明細書では、歯の外部構造及び／又は内部構造の両方をスキャンする方法及び装置（例えば、デバイス及びシステム）について記載している。これらの方法及び装置は、被験者の口腔（例えば、歯、顎、口蓋、歯肉等）のモデルを生成及びマニピュレートすることが可能であり、このモデルは、表面トポグラフィ特徴及び内部特徴（例えば、象牙質、歯科充填物（ベース及びライニングを含む）、亀裂、及び／又はカリエス）の両方を含むことが可能である。歯の表面スキャン及び浸透スキャンの両方を実施する装置は、被験者の口腔の内部又は周囲をスキャンする口腔内スキャナを含んでよく、この口腔内スキャナは、２つ以上のスペクトル範囲、即ち、表面特徴を照明するスペクトル範囲（例えば、可視光）、及び浸透性のスペクトル範囲（例えば、赤外範囲、及び特に「近赤外」（８５０ｎｍを含み、これに限定されない））で照明することが可能な１つ以上の光源を備える。スキャン装置は更に、発光された光を検出する１つ以上のセンサと、１つ以上のプロセッサとを含んでよく、これらのプロセッサは、スキャンの動作を制御することと、第１のスペクトル範囲及び第２のスペクトル範囲の両方で受け取られた光を分析して、歯の表面と（エナメル質（及び／又はエナメル質状の修復）及び象牙質の中を含む）歯の中の特徴とを含む、被験者の歯のモデルを生成することと、を行う。生成されるモデルは、３Ｄボリュメトリックモデル又はパノラマ画像であってよい。
本明細書では、ボリュメトリックモデルは、物体の３次元の仮想表現を包含してよく、そこでは内部領域（構造等）が、物理的な３次元のボリューム内で、モデル化される物体の他の内部特徴及び表面特徴との比例関係及び相対関係において配置されている。例えば、歯のボリュメトリック表現は、歯に対して比例的に配置される外部表面並びに歯の中の（歯の表面下の）内部構造を含んでよく、これによって、ボリュメトリックモデルの断面が、内部構造の位置及びサイズを示す歯の断面にほぼ一致し、ボリュメトリックモデルは、いずれの（例えば、任意の）方向からの断面であってもよく、モデル化される物体の等価な断面に相当してよい。ボリュメトリックモデルは、電子的又は物理的であってよい。物理的なボリュメトリックモデルは、例えば、３Ｄ印刷等によって形成されてよい。本明細書に記載のボリュメトリックモデルは、ボリューム内部に完全に延びてよく（例えば、ボリューム（例えば、歯のボリューム）全体にわたって延びてよく）、或いはボリューム内部に部分的に延びてよい（例えば、ある最小深度（例えば、２ｍｍ、３ｍｍ、４ｍｍ、５ｍｍ、６ｍｍ、７ｍｍ、８ｍｍ、９ｍｍ、１０ｍｍ、１２ｍｍ等）にわたって、モデル化されるボリュームの内部に延びてよい）。
本明細書に記載の方法は、典型的には、被験者の歯のモデルを生成する方法を含み、この方法は、典型的には、表面特徴及び内部特徴の両方を含む、歯の３Ｄモデル又はレンダリングを生成する。内部構造を画像化及び／又は検出する非イオン化方法が用いられてよく、例えば、１つ以上の浸透性スペクトル範囲（波長）を使用して歯の中の構造を照明して浸透波長による画像を取得することにより歯の中の構造を観察することが行われてよく、これは、徹照（一方の側から照明し、物体を通過した後に、反対側から光を捕捉する）を用いること、及び／又は小角度浸透画像化（例えば、反射画像化。浸透波長で照明したときに内部構造から反射／散乱した光を捕捉する）を用いることを含む。特に、同じ相対位置から複数の浸透画像が取得されてよい。発光器の照明方向と検出器（例えば、カメラ）の視野角との間の角度が９０度又は１８０度である従来の浸透画像化手法（例えば、徹照）が用いられてよいが、本明細書では又、その角度が格段に小さい（例えば、０～２５度、０～２０度、０～１５度、０～１０度等である）方法及び装置についても記載している。角度が小さいほど（例えば、０～１５°）、照明（光源）と検知（検出器（例えば、カメラ等））とが互いに近接できることから特に有利である可能性があり、又、口腔内スキャナ用スキャンワンドを患者の歯の周囲でより容易に配置したり動かしたりできる。このような小角度浸透画像及び画像化手法を、本明細書では、反射照明及び／又は画像化、或いは反射／散乱画像化と呼ぶこともある。一般に、浸透画像化は、特に断らない限り、徹照、小角度浸透画像化等を含む、任意のしかるべきタイプの浸透画像化を意味してよい。しかしながら、小角度は物体（例えば、歯）の表面からの直接反射を引き起こす可能性もあり、これによって内部構造を不明瞭になるおそれがある。
本明細書に記載の方法及び装置は、表面特徴及び内部特徴の両方を別々に、しかし同時に（又はほぼ同時に）検出するように適合された口腔内スキャナを使用することにより、１つ以上の歯の３Ｄ表面モデルと、浸透画像化を用いることによって検出可能な損傷（カリエス、亀裂等）のような画像化された内部特徴とを組み合わせることにおいて特に有効である。表面スキャンと浸透画像化とを組み合わせることは、これらの異なるモダリティを、両者が同じ座標系を使用することを可能にするように交番させるか切り換えることによって実施可能である。代替として、表面スキャンと浸透スキャンは両方が同時に観察されてよく、これは、例えば、画像化波長を選択的にフィルタリングして赤外光（近赤外光）を可視光と分離することによって行われてよい。従って、３Ｄ表面データによって、内部構造にとって重要な基準及び角度情報が得られ、他の方法では解釈が困難又は不可能な場合がある浸透画像の解釈及び分析が可能になりうる。
本明細書に記載の浸透スキャンは、例えば、被験者の口腔内領域（例えば、１つ以上の歯、歯肉、顎等）の３次元（３Ｄ）モデル（これは歯の内部特徴を含んでよく、更に表面のモデルを含んでよい）を生成する口腔内スキャナ（例えば、図１Ａ～１Ｂに示された口腔内スキャナ）で収集されてよく、本明細書ではそのようなスキャナの使用方法についても記載している。（色付きスキャンを含む）表面スキャンは様々な場合に助けになり役に立ちうるが、本明細書に記載の変形形態の幾つかでは、浸透（赤外線）スキャンで十分な場合がある。
図１Ａでは、例示的口腔内スキャナ１０１は、表面特徴及び内部特徴の両方、又は内部（浸透）スキャンのみを有する３Ｄモデルを生成するように構成又は適合されてよい。図１Ｂに概略的に示されるように、一例示的口腔内スキャナがハンドル又はワンド１０３を含んでよく、これは、操作者（例えば、歯科医、歯科衛生士、技師等）が手で保持して、被験者の１つ以上の歯の上で動かして表面構造及び内部構造の両方をスキャンすることが可能である。ワンドは、１つ以上のセンサ１０５（例えば、ＣＭＯＳ等のカメラ、ＣＣＤ、検出器等）と１つ以上の光源１０９、１１０、１１１とを含んでよい。図１Ｂでは３つの光源、即ち、第１の光源１０９、第２の光源（色付き光源）、及び第３の光源１１１が示されており、第１の光源１０９は、表面特徴の検出の為の第１のスペクトル範囲の光（例えば、可視光、単色可視光等。この光は可視光でなくてもよい）を発光するように構成されており、第２の光源（色付き光源）は、例えば、４００～７００ｎｍ（例えば、約４００～６００ｎｍ）の白色光であり、第３の光源１１１は、（例えば、総称して（例えば、近赤外線での）浸透画像化と呼ばれてよい徹照、小角度浸透画像化、レーザ蛍光等による）歯の内部特徴の検出の為の第２のスペクトル範囲の光を発光するように構成されている。図１Ｂには複数の照明光源が別々に示されているが、変形形態によっては、切り換え可能な光源が使用されてよい。光源は、ＬＥＤ、光ファイバ等を含め、任意の適切な光源であってよい。ワンド１０３は、制御（例えば、ワンドのオンオフ等）を支援する１つ以上の制御手段（ボタン、スイッチ、ダイヤル、タッチスクリーン等）を含んでよく、代替又は追加として、図示されていない１つ以上の制御手段が口腔内スキャナの別の部分に存在してよく、例えば、フットペダル、キーボード、コンソール、タッチスクリーン等が存在してよい。
一般に、任意の適切な光源が使用されてよく、特に、検出されるモードに適合する光源が使用されてよい。例えば、これらの装置はいずれも、（例えば、６８０ｎｍ又はその前後の、或いは他の適切な波長での）表面検出の為の可視光源又は他の（非可視光源を含む）光源を含んでよい。色付き画像化の為の色付き光源、典型的には可視光源（例えば、「白色光」光源）も含まれてよい。更に、浸透画像化の為の浸透性光源（例えば、赤外光源、例えば、具体的には、近赤外光源）も含まれてよい。
口腔内スキャナ１０１は、１つ以上のプロセッサを含んでもよく、これらのプロセッサは、リンクされたプロセッサ又はリモートプロセッサを含み、スキャンの調整を含むワンド１０３の動作を制御し、レビュー時及び処理時には、表面特徴及び内部特徴を含む３Ｄモデルのスキャン及び生成を制御する。図１Ｂに示されるように、１つ以上のプロセッサ１１３は、スキャンデータ（表面データ、内部特徴データ等）を記憶するメモリ１１５を含んでよく、或いは、メモリ１１５と結合されてよい。システムのコンポーネント（ワンドを含む）又は外部コンポーネント（外部プロセッサを含む）と通信する為の、無線又は有線の通信回路を含む通信回路１１７も含まれてよい。例えば、システムは、スキャン又は３Ｄモデルの送受信を行うように構成されてよい。情報を出力又は提示する為に、１つ以上の追加出力１１９も含まれてよく、例えば、表示画面、プリンタ等が含まれてよい。上述のように、入力１２１（ボタン、タッチスクリーン等）が含まれてよく、この装置は、スキャン及び他の動作を制御する為のユーザ入力を可能にでき、或いは、そのようなユーザ入力を要求できる。
図２は、使用可能なスキャナの一例を示す。図示されたスキャナは、図１Ａ～１Ｂに示されたシステムのようなシステムの一部として使用されてよい。例えば、図２は、表面スキャン（例えば、可視光、非浸透性）と、近赤外（ＮＩＲ）波長（この例では８５０ｎｍ）を使用する浸透スキャンの両方を行うように構成された口腔内スキャナの概略を示す。図２では、スキャナは、歯２９０の表面から反射される近赤外光（Ｐ偏光光）を遮り、その一方で、内部歯構造／領域から散乱される近赤外光（Ｓ偏光光）を収集する為に、近赤外照明光源２８９及び第１の偏光子２８１、並びに画像センサ２８５の前に第２の偏光子２８３を含む。近赤外光は歯をＰ偏光で照明し、歯の表面（例えば、エナメル質）から反射される鏡面光は、そのＰ偏光状態が保存されることから鏡面反射で反射される。象牙質等の内部歯特徴に浸透する近赤外光は、散乱してランダム偏光（Ｓ及びＰ）を引き起こす。波長選択的４分の１波長板２９３は、近赤外光の偏光を変更しないが（例えば、送達された近赤外光の偏光状態を不変のままにするが）、表面反射だけがスキャン波長で捕捉されるように、戻りスキャン光の偏光をＰからＳに変更する。戻り近赤外光は、Ｓ偏光とＰ偏光とが混合しており、最初に偏光ビームスプリッタ（ＰＢＳ）２９４及び偏光フィルタ２８３を通ってフィルタリングされて、Ｓ偏光だけが画像センサに送られる。従って、歯内部構造から到来する近赤外Ｓ偏光光だけが画像センサで捕捉され、元のＰ偏光を有する鏡面光は遮られる。他の口腔内スキャナ構成も、図２に示されたような偏光フィルタの有無にかかわらず、プローブの一部として使用されてよい。
図２では、表面スキャンは、（スキャナ照明ユニット２９７を使用して）表面を照明することによって実施されてよく、この照明はＰ偏光で行われ、偏光は、（Ｓ偏光光を画像センサまで透過させる）波長選択的４分の１波長板２９３によって反転される。
浸透波長又は浸透波長のスペクトル範囲を使用してスキャンを実施して内部構造を検出する為に、様々な浸透スキャン手法（浸透画像化）が用いられてよく、或いは本明細書に記載の装置に組み込まれてよく、そのような手法として徹照及び小角度浸透画像化があり、これらに限定されず、これらは両方とも、組織からの、又は組織を透過する（例えば、１つ以上の歯からの、又はそれらの歯を透過する）浸透波長の光の経路を検出する。従って、これらの装置及び手法は、歯又は１つ以上の歯、歯肉、口蓋等のような口腔内構成要素のスキャンに使用されてよく、スキャンされた領域のモデルの生成に使用されてよい。これらのモデルは、リアルタイムで、又はスキャン後に生成されてよい。これらのモデルは、歯の３Ｄボリュメトリックモデルと呼ばれてよいが、口蓋、歯肉、及び歯を含む顎の他の領域を含んでよい。本明細書に記載の方法及び装置は、典型的には３Ｄボリュメトリックモデルに関連するが、本明細書に記載の手法及び方法は、３Ｄ表面モデルを有する何らかのインスタンスでも使用されてよい。表面モデル情報は、典型的には３Ｄボリュメトリックモデルの一部である。
図３は、口腔内スキャナで歯をスキャンして内部構造を含む３Ｄモデルを構築するデータフローの一例を示す。図３では、図示された例示的方法は３つのパートを含んでよい。第１に、歯は、口腔内スキャナ１７０１（又は他の任意のスキャナ）でスキャンされてよく、このスキャナは、光学（例えば、赤外、近赤外等の）波長又は光学波長範囲を使用する浸透スキャンを歯の内部に対して行うように構成される。これらのスキャナはいずれも、上述のように、表面特徴（例えば、１つ以上の非浸透波長で）、色等を特定する為のスキャンを同時に行うことも可能である。スキャン時には複数の浸透スキャン１７０３、１７０３’が行われてよく、センサ（例えば、カメラ）の位置１７０５、１７０５’（例えば、ｘ、ｙ、ｚ位置及び／又はピッチ、ロール、ヨー角度）が各浸透画像ごとに特定及び／又は記録されてよい。幾つかの変形形態では、上述のように、歯の表面の画像化も同時に行われてよく、歯の３Ｄ表面モデル１７０７も同時に決定されてよい。この例では、患者の歯のスキャンが、例えば、（例えば、近赤外画像化による）内部歯構造の画像化を行うことが可能な口腔内３Ｄスキャナ１７０２で行われてよい。カメラの位置及び向きは、１つには、３Ｄスキャンデータ及び／又は３Ｄ歯表面モデル１７０７から特定可能である。
その後、浸透画像はセグメント化されてよい（１７１１）。この例では、セグメント化は、２つある方法のいずれかで行われてよい。内部歯構造画像上では、画像は、輪郭発見１７１３、１７１３’によりセグメント化されてよい。このプロセスを更に自動化する為に、機械学習方法が適用されてよい。代替又は追加として、エナメル質のようなセグメントを正確に位置特定する為に、（カメラ位置が近い）近接画像を使用して、近接特徴を特定し、更に３Ｄモデルからの特徴を画像に逆投影することが行われてよい。本方法は更に、内部歯画像の画素を歯に逆投影して、内部歯反射係数の密度マップを計算することを含んでもよい。様々なセグメントの包囲面を発見又は推定することが、密度マップの等値面又は閾値を使用することにより、且つ／又は機械学習方法により可能である。更に、画像をセグメント化し、それらのセグメントをモデル（例えば、（例えば、世界に逆投影される）３Ｄ表面モデル）に逆投影することにより、セグメントの投影と歯の表面との交点からセグメントを発見することが可能である。
結果は、表示（１７１７）、伝送、及び／又は記憶されてよい。例えば、結果は、口腔内スキャン処置中にスキャンシステムによって表示されてよい。結果は、様々なセグメントの包囲輪郭、３Ｄ密度マップ等により画像で示されてよい。図３に示された例では密度マップ１７１５が示されており、これは外部表面のエナメル質の下の象牙質を表している。この画像は、それぞれ異なるセグメントを示す為に色分けされてよい。この例では、（透明で示されている）３Ｄ表面モデルの中に内部セグメント（構造）が示されているが、全ての歯がスキャンされたわけではない浸透画像なので、示されているのは一部の歯だけである。代替のビュー、断面、スライス、投影等が与えられてよい。図３の例示的画像は、歯の外側に存在するアーチファクト１７１６を含み、これらは、表面モデル１７１８に基づいて除去又はトリミングされてよい。
セグメントによって画像の各画素にマークが付けられてよい。象牙質、エナメル質、亀裂、損傷等のような内部構造は、セグメント化によって自動で特定されることが可能であり、（例えば、３Ｄ構造等の機械学習に基づいて）手動又は自動で識別されることが可能である。各セグメントは、表面モデル（例えば、３Ｄ表面モデル）の有無にかかわらず、別々に、又は一緒に（例えば、異なる色、濃淡等で）表示されてよい。
従って、図３では、患者は最初に、表面スキャン及び浸透スキャン（例えば、近赤外画像化）の両方が可能な３Ｄスキャナでスキャンされ、カメラの向き及び／又は位置は、（ワンド及び／又は表面スキャンの位置及び／又は向きに基づいて）認識される。この位置及び向きは、歯表面に対して相対的であってよい。従って、本方法及び本装置は、カメラ位置（カメラがある場所。例えば、カメラのｘ、ｙ、ｚ位置、及びその回転位置）の推定を有してよい。
一般に、浸透画像（例えば、近赤外画像又は赤外画像）は自動的にセグメント化されてよい。
ユーザインタフェース及びボリュメトリック情報の表示
口腔内からボリュメトリックデータを収集して分析することにより、以前は非ボリュメトリックスキャンからの識別が困難又は不可能であった歯の特徴及び情報を識別することが可能である。しかしながら、３次元ボリュメトリック情報を分析することは歯科開業医（及び／又は患者）にとって困難又は非直感的である可能性がある。本明細書では、患者の口腔の３Ｄボリュメトリックデータを観察及び解釈する方法及び装置について記載している。
例えば、図９Ａ～９Ｇは、３Ｄボリュメトリックデータを表示する方法の一例を示す。図９Ａは、上顎歯列弓の、上方視点からの表面モデル（ボリュメトリックモデルの表面モデル部分であってよい）を示しており、ここでは外部特徴（例えば、表面特徴）が可視である。このビューは、（例えば、可視光で取得された）色付きであってよい表面スキャンビューとよく似ている。内部構造は、スキャンの外部表面の下の、モデルの中に存在しており、図９Ａでは見えにくい。図９Ｂでは、近赤外光に対する内部構造の相対的な透明度に基づいて内部構造が示されている。図９Ｂでは、エナメル質は象牙質より透明であり（従って、象牙質より透明であるように示されており）、象牙質はあまり透明でないように示されている。図９Ｂ～９Ｆは、図９Ａの表面ビューと図９Ｂの浸透内部３Ｄビューとの間の移行の様子を、図示された副領域（丸で囲まれた領域「Ｃ」）について示す。例えば、内部ビューに対する相対的な表面が変化することによって、表面構造に対して相対的な、歯列弓内の内部構造の様子が分かるようなユーザ向け表示が提供されてよい。例えば、図９Ｃ～９Ｇのような一連の画像を循環させるアニメーションビューが得られる。代替として、ユーザは、スライダ９０３をスライドさせて、表面ビューと内部ビューとを切り換えてよい。これら２つのビューの間の移行（これは任意の角度から作成可能である）は、ユーザ及び／又は患者が歯の表面下を観察して豊富な内部データを視覚的に評価することに役立ちうる。３Ｄボリュメトリックモデルは、内部構造及び／又は表面構造を示す任意のビュー（断面ビューを含む）を表示するようにマニピュレートされてよい。図９Ａ～９Ｇでは上面ビューが示されている。図９Ｃ～９Ｇは、図９Ａの３Ｄボリュメトリックモデルの一領域（「Ｃ」）の、次第に透明になるビューを示しており、領域Ｃに関して、図９Ｂの内部ビューのパーセンテージが次第に大きくなり（０％から１００％）、表面ビューのパーセンテージが次第に小さくなる（１００％から０％）様子が示されている。
図１１Ａ～１１Ｃは別の例を示しており、これらは（図９Ｅのように）表面画像スキャン（例えば、図１１Ａに示されたような可視光スキャン）と、図１１Ｂに示されたように浸透（例えば、近赤外）波長を使用して取得されたボリュメトリックモデルとの両方を結合及び混合した混成画像を示している。歯のエナメル質及び象牙質の中に存在する特徴がボリュメトリック再構築（図１１Ｂに示された画像）では見えており、これは、図１１Ａに示された表面だけの画像（これも再構築であってよい）でははっきり見えていない。例えば、図１１Ｂではカリエス領域１１０３がはっきり見えており、これは図１１Ａでは見えていない。同様に、図１１Ｂではエナメル質の泡立ち領域１１０５が見えるが、図１１Ａでは見えていない。図１１Ｃは、３Ｄボリュメトリックモデルと表面モデル（表面画像）の混成画像を示しており、ここではこれらの構造、カリエス領域及び泡立ち領域の両方が見えている。
全般的には、本明細書では、患者の口腔（例えば、歯、歯肉、口蓋等）から取得されたボリュメトリックデータを、ユーザ（例えば、歯科開業医）及び／又は患者が容易に理解できる様式で簡略化して表示する方法及び装置について記載している。更に本明細書では、患者の口腔から取得されたボリュメトリックデータを、ユーザ及び／又は患者が理解する上でなじみがあるであろう様式で表示する方法について記載している。第１の例では、データは、１つ又は一連のＸ線タイプの画像として与えられてよく、これは歯科Ｘ線で生成されるものとよく似ている。図４は、（例えば、浸透性の光（例えば、赤外光）の波長を使用して）上述のように取得されるボリュメトリックデータセットからＸ線（又は疑似Ｘ線）画像を生成する一方法を示す。
図４に示されるように、患者の口腔の３Ｄボリュメトリック画像を表示する一方法は、３Ｄボリュメトリックデータを受け取るステップ４０１を含んでよく、３Ｄボリュメトリックデータは、例えば、上述のようにスキャンから直接、又は記憶されたデジタルスキャン等から受け取ってよい。幾つかの変形形態では、ボリュメトリックデータから個別歯又は歯群が識別されてよい（４０３）。幾つかの変形形態では、ボリュメトリックデータから個々の歯又は歯群が識別されてよい（４０３）。或いは、ボリューム全体が使用されてよい。次に、個々の歯に対応するボリューム又はボリュームのサブセットから疑似Ｘ線画像が生成されてよい（４０５）。例えば、１つ以上の歯の「前面」からボリュームの画像が取得されてよく、そのボリュメトリックデータからエナメル質（及び／又はエナメル質状の修復）、象牙質、又は他の特徴の透明度が取得される。このボリュメトリックデータは、使用される光の浸透波長における口腔内での物質の吸収係数に基づいてよい。従って、ボリュメトリックデータからの投影をボリュメトリックデータから固定方向に生成して、Ｘ線によく似た画像を取得することが可能であるが、変形形態によっては、投影を反転して、（吸収性が高い）象牙質の密度を、（吸収性が低く、従って、より透明である）エナメル質の密度より「暗く」示すことが可能であり、カリエスを吸収性がより高い（より暗い）領域として目立たせることも可能である。従って、画像は反転されて、高密度の領域ほど明るい（例えば、高輝度である）Ｘ線画像に似ることが可能である。これらの疑似Ｘ線画像は、標準的な歯科Ｘ線と同じ位置から生成されて、ユーザに提示されてよい。例えば、患者の歯のそれぞれのボリュメトリックモデルから疑似Ｘ線画像のパネルが生成されてよい。光（例えば、近赤外光）の波長の浸透は従来のＸ線ほど深くはない場合があるが、この方法で生成される画像は、十分にＸ線の代わりになることが可能であり、特に、歯肉の上方の歯冠領域及び歯中間領域において十分代わりになることが可能である。
他の簡略化又は修正された表示がユーザに提示されてよく、或いは患者に対する表示の為にユーザによってカスタマイズされてよい。例えば、幾つかの変形形態では、ボリュメトリックデータに疑似色付けして特定領域をハイライトすることによって簡略化された歯の画像がボリュメトリックデータから生成されてよい。例えば、既にマークを付けられたかフラグを立てられた（後で詳述）領域が赤色で色付けされてよく、エナメル質がより自然な白色又はややオフホワイト色で示されてよい。幾つかの変形形態では、エナメル質状の材料（例えば、充填材等の材料）が個別に表現されてよく、且つ／又は色、模様等でマークを付けられてよい。
幾つかの変形形態では、本方法及び／又は装置は、歯列弓の歯の断面を表示することが可能である。同様に、個々の歯又は歯群を（例えば、標準的な命名／番号付け規則によって）個別に表示したり、且つ／又はラベル付けしたりすることが可能である。この表示は、他の表示に加えて、又は他の表示の代わりとして行うことが可能である。幾つかの変形形態では、歯及び／又は内部構造が疑似色付けされてよく、或いは色付き画像への投影が行われてよい。
例えば、図５Ａ及び５Ｂは、口腔内スキャンから生成された、近赤外情報を含む、上述の、患者の歯のボリュメトリックモデルの取得された仮想断面を示す。図５Ａの断面図は、エナメル質を含む歯内の関心領域を表示する為に自動的に生成されてよく、或いは（例えば、ユーザによって）手動で生成されてよい。この断面は、密度断面化及び／又は表面断面化の両方を表示することが可能である。これらの画像は、外側表面、エナメル質、象牙質等を含む別々の領域を示す為に疑似色付けされてよい。内部構造（例えば、エナメル質及び／又は象牙質の中の内部構造）は、歯内での近赤外光の作用を反映することが可能であり、例えば、歯内での１つ以上の近赤外／可視波長における光の吸収率及び／又は反射率を反映することが可能である。図５Ｂでは、内部特徴を示す為に断面がヒートマップで疑似色付けされており、図示されるようにキーが与えられてよい。これらの変形形態のいずれにおいても、ボリュメトリック情報から、１つ及び／又は複数の歯の１つ以上の特徴を示す歯の２Ｄ投影が生成されてよい。後で詳述するが、損傷（例えば、カリエス／穴、亀裂、摩耗、歯垢の蓄積等）を含む追加特徴も同様に表示されてよく、これらは、色、テクスチャ等で示されてよい。これらは３Ｄボリュメトリックモデルの断面として図示されているが、別の実施形態では、２Ｄ断面自体を表示してよく、それによって、２ＤのＸ線画像によって得られるビューと同様の、１つ以上の歯の断面図が得られる。
それらを実施する、本明細書に記載の方法及び装置のいずれにおいても、患者の歯列弓の３Ｄモデル、好ましくは３Ｄボリュメトリックモデルの１つ以上の（又は連続的な）断面を表示することが含まれてよい。例えば、患者の歯列弓の３次元（３Ｄ）ボリュメトリックモデルからの画像を表示する一方法は、歯列弓の内部構造の近赤外透明度値を含む、患者の歯列弓の３Ｄボリュメトリックモデルを収集するステップと、３Ｄボリュメトリックモデルの中に、患者の歯列弓を含み、内部構造の近赤外透明度を含む２次元（２Ｄ）ビューを生成するステップと、その２Ｄビューを表示するステップと、を含んでよい。これらの方法のいずれにおいても、（必須ではなく）任意選択で、患者の歯列弓を口腔内スキャナでスキャンするステップが含まれてよい。
２Ｄビューを生成するステップは、３Ｄボリュメトリックモデルを横切る平面で３Ｄボリュメトリックモデルを断面化するステップを含んでよい。ユーザは、この平面の位置及び／又は向きを選択してよく、これを連続的に行ってよい。例えば、これらの方法はいずれも、表示する３Ｄボリュメトリックモデルの断面をユーザが選択するステップを含んでよく、この選択するステップは、ユーザが３Ｄモデルをスキャンしていって、各断面に対応する２Ｄビューを連続的に表示させながら、３Ｄボリュメトリックモデルの断面を連続的に選択することを含む。２Ｄビューを生成するステップは、２Ｄビューの向きをユーザが選択するステップを含んでよい。
これらの方法のいずれにおいても、表面が包含されてよい。例えば、上記で説明及び図示されたように、患者の歯列弓の３次元（３Ｄ）ボリュメトリックモデルからの画像を表示する一方法は、患者の歯列弓の３Ｄボリュメトリックモデルを収集するステップであって、この３Ｄボリュメトリックモデルは表面値と歯列弓の内部構造の近赤外透明度値とを含む、上記収集するステップと、３Ｄボリュメトリックモデルの中に、患者の歯列弓を含み、表面値と内部構造の近赤外透明度との両方を含む２次元（２Ｄ）ビューを生成するステップと、その２Ｄビューを表示するステップと、を含んでよい。表面値は表面色値を含んでよい。表面は、内部（ボリュメトリック）構造に対して重み付けされてよい。例えば、３Ｄボリュメトリックモデルの中に２次元（２Ｄ）ビューを生成するステップは更に、表面値の重み付け部分と、内部構造の近赤外透明度の重み付け部分とを２Ｄビューに含めることを含んでよい。表面値の重み付け部分は、表面値のフル値に対するパーセンテージを含んでよく、内部構造の近赤外透明度の重み付け部分は、内部構造の近赤外透明度のフル値に対するパーセンテージを含み、表面値のフル値に対するパーセンテージと内部構造の近赤外透明度のフル値に対するパーセンテージとを合計すると１００％になる。例えば、ユーザは、１つ以上の表面値及び内部構造の近赤外透明度の重み付け部分を調節してよい。
例えば、患者の歯列弓の３次元（３Ｄ）ボリュメトリックモデルからの画像を表示する一方法は、表面色値と歯列弓の内部構造の近赤外透明度値とを含む、患者の歯列弓の３Ｄボリュメトリックモデルを収集するステップと、表示する３Ｄボリュメトリックモデルのビューの向きをユーザが選択するステップと、３Ｄボリュメトリックモデルの中に、選択された向きを使用し、患者の歯列弓を含み、表面色値の重み付け部分及び内部構造の近赤外透明度の重み付け部分を含む２次元（２Ｄ）ビューを生成するステップと、その２Ｄビューを表示するステップと、を含んでよい。
本明細書に記載の方法及び装置は、歯の定性的な画像を表示することに加えて、内部特徴及び／又は外部特徴に関して定量化を行ってよく、定量的な情報を提供してよい。例えば、１つ以上の損傷の、寸法（ピーク又は平均の長さ、奥行、幅等）、体積等を含むボリュメトリック測定値が（選択可能に、又は自動的に）提供されてよい。これは、ボリュメトリックモデルを手動又は自動でセグメント化して、歯特徴（エナメル質、象牙質等）及び／又は不規則物（例えば、カリエス、亀裂等）の一方又は両方を含む関心領域を画定することによって実施されてよい。任意の適切なセグメント化手法が用いられてよく、例えば、メッシュセグメント化（メッシュ分解）、多面体セグメント化、スケルトン化等が用いられてよく、これらに限定されない。ボリュームがセグメント化された後、これらの領域は個別に、又はまとめて表示及び／又は測定されてよい。後述のように、それらは、今後の分析、表示、及びスキャンの方法及びシステムの修正の為に、マークを付けられるかフラグを立てられて使用されてもよい。
本明細書に記載のユーザインタフェースの幾つかの変形形態では、ボリュメトリックデータからサマリレポートが生成又は作成されて、ユーザ及び／又は患者に対して表示されてよい。例えば、患者の歯のモデルにサマリデータが投影されてよい。このモデルは、エナメル質が不透明であって、マークを付けられているか選択されている内部特徴（自動選択された内部特徴を含む）が歯の中で赤色又は他の何らかの対比色（及び／又は閃光、点滅等）で表示されるように簡略化されてもよい。例えば、カリエスがこのように表示されてよい。サマリレポートは患者のカルテに自動入力されてよい。
ボリュメトリック画像を含むいずれの画像もアニメーション化されてよい。例えば、患者の歯列のスキャン断面又は移動断面を示す、患者の歯の仮想断面が、場合によっては、ボリュームを貫通する１つ以上のカッティング軸を示す３Ｄモデルで表示されてよい。ユーザインタフェースは、ユーザが、１つ以上の平面による断面で、ボリュメトリックスキャンに基づく外部特徴及び内部特徴の両方を示すことを可能にしうる。
全般的には、本明細書に記載の装置は、患者よりもユーザ（例えば、内科医、歯科医、歯科矯正医等）に対して別々のビューを生成してよい。ユーザは、別個の「患者ビュー」には表示されない情報を含んでよい「臨床ビュー」を提供されてよい。臨床ビューは、より技術的であってよく、場合によっては、ボリュメトリックデータからのロー画像により近くてよい。ユーザは、どの階層の情報を患者ビューに含めるかを選択してよく、その患者ビューがスキャン中又はスキャン後、或いは歯科スキャンのレビュー中又はレビュー後にユーザに提示されてよい。患者ビューには患者教育資料が付加されてよい。
例えば、幾つかの変形形態では、ボリュメトリックデータのユーザ向け表示がボリュメトリックデータのオーバレイを含んでよく、このオーバレイには、ボリュメトリックデータ内の３Ｄコンポーネントが疑似色付けで表示されている。後で詳述するように、これらの表示／画像のいずれにおいても、潜在的問題領域（例えば、カリエス、薄いエナメル質、亀裂等）が注目されるようにマーク又はハイライトされた領域が表示されてよい。２次元（２Ｄ）色付きデータと３Ｄ近赤外データ（例えば、表面領域とボリュメトリック領域）が、両者の間の移行を含めて表示されてよい。
全般的には、ボリュメトリック情報に注釈を付けること（例えば、マークを付けること、フラグを立てること等）は自動で、又は手動で、又は半自動で行われてよく、この注釈は表示されてよい。更に注釈は、その後の更なるスキャンに注釈を付けること、並びに同じ患者に対するその後のスキャンの実施方法及び表示方法を修正することの両方の為に使用されてよい。注釈は、例えば、関心領域上のマーカ又はフラグであってよい。関心領域は、１つ以上の特徴（亀裂、カリエス、エナメル質の薄化、歯垢又は歯石の蓄積等）が観察された特定の領域に対応してよい。代替又は追加として、関心領域は、（例えば、あるスキャンから更なるスキャンにかけて）経時変化があった領域であってよい。
上述のように、これらの方法はいずれも、患者の歯のボリュメトリックモデル上に１つ以上のマーカを配置することを含んでよい。マーカ（例えば、フラグ、ピン等）は、ユーザによって手動で配置されてよく、又は装置によって自動で配置されてよく、或いは半自動で配置されてよい（例えば、システムによって提案される、ユーザによって構成される等）。これについては後で詳述する。
マーカは、システムによるアテンション及び／又は処理をボリュメトリックモデルの１つ以上の特定領域にフォーカスさせる為に使用されてよく、これは表示の為、且つ／又は今後の（例えば、その後のスキャンにおける）フォローアップの為である。マーカは、その後のスキャンの実施方法を修正してよく、例えば、マークを付けられた領域のその後のスキャンの実施方法をより細かく修正してよい（例えば、分解能を高くする、波長を変更する、スキャンの頻度又は繰り返しを多くする等）。マークを付けられた領域は、その変化を示す為に経時的に表示されてよい。
例えば、ユーザは、患者の歯のデジタル表現（又は患者の実際の歯）に、注釈を付けることが可能なマーカ（例えば、ピン、フラグ等）でマークを付けてよい（例えば、このマーカは歯に関連するメモを有してよい）。このマーカは、その後、異なるスキャンの間を経時追跡する為に使用されてよい。その後のスキャンは、対応する場所にマークを付けられてよく、マークを付けられたその後のスキャンは、マークを付けられた領域に基づいて修正されてよい。マークを付けられたこれらの領域は詳細にスキャンされてよく、分析が自動で実施及び／又は表示されてよく、過去の１つ以上のスキャンと比較しての変化が測定及び／又は表示される。従って、本明細書に記載のシステムはいずれも、マークを付けられた１つ以上の領域を過去のスキャンから追跡して、新たなスキャン中及び／又はスキャン後にフィードバックを与えて、更なる詳細を提供することが可能である。これは、表面情報及び／又はボリュメトリック情報の両方について行われてよく、特にエナメル質の特性に関して行われてよく、且つ／又は、エナメル質、１つ以上の歯の外側表面、及び／又は象牙質との比較によって行われてよい。
例えば、過去のスキャンにある１つ以上の注釈マーカによって、同じ患者のその後のスキャンが修正されてよい。スキャンの前に、ユーザはスキャン対象患者の識別子を入力してよい（或いはシステムが、過去のスキャンのデータベースに基づいて患者を自動で識別してよい）。システムは、過去のスキャンの注釈に基づいて新たなスキャンに注釈を自動で付けてよい。
幾つかの変形形態では、システムが過去のスキャンと現在のスキャンとの差異を識別することによって、その後のスキャンに自動で注釈を付けられてよい。例えば、過去のスキャンとの比較で閾値を超える変化を示した領域にフラグを立てられて、ユーザに提示されてよい。注釈付けは、ユーザの監視無しで（全自動で）行われてよく、或いは、ある程度ユーザの監視下で行われてよく、例えば、注釈にフラグを立て、注釈にフラグを立てられた理由をユーザに示し、その後、ユーザがマーク付けを保持、変更、又は棄却することを可能にすることによって行われてよい。歯にマークを自動で付けることの理由として、エナメル質の厚さが変化すること、表面の滑らかさが変化すること、歯のエナメル質と象牙質の相対比率が変化すること、歯（例えば、咬合）の位置が変化すること等が挙げられる。更に、天然歯の外側の構造が変化すること（例えば、歯垢や歯石の蓄積が増減すること）、又は歯を取り巻く歯肉構造が変化することも挙げられる。従って、システムがこれらの条件のうちの１つ以上を検出した場合、システムはボリュメトリックモデルの当該領域にフラグを自動で立ててよい。
その後のスキャンの修正が、過去のスキャンにあるフラグによって、又は過去のスキャンとの比較で領域（マークを付けられていない領域であってもよい）の変化を検出することによって、動的に行われてよい。例えば、スキャンパラメータについて、スキャンの分解能を高くすること（例えば、スキャンドウェル時間を変更する、この領域のスキャンを複数回行うことをユーザに要求する等）、スキャンに使用される波長を変更すること等の変更が行われてよい。
例えば、図６は、マークを付けるか且つ／又は使用する領域を自動で選択する方法を示す。患者の歯のスキャンから患者の歯の第１のボリュメトリックモデルが生成される（６０１）。ボリュメトリックモデルの生成は任意の適切な方法で行われてよく、例えば、上述の方法や、参照によって完全な形で本明細書に組み込まれている、２０１７年７月２７日に出願された米国特許出願第１５／６６２，２３４号、件名「歯科診断機能を有する口腔内スキャナ（ＩＮＴＲＡＯＲＡＬ ＳＣＡＮＮＥＲ ＷＩＴＨ ＤＥＮＴＡＬ ＤＩＡＧＮＯＳＴＩＣＳ ＣＡＰＡＢＩＬＩＴＩＥＳ）」で議論されている方法で行われてよい。第１のボリュメトリックモデルは、患者の歯科レコードの一部として記憶（デジタル記憶）されてよい。第１のボリュメトリックモデルは、フラグを立てるべき全ての領域を識別する為に、同時又は順次（ただちに、又は多少時間が経ってから）（例えば、本明細書に記載のように動作するように構成されたプロセッサを有する装置を含む装置によって）分析されてよい（６０３）。この分析は、従って自動で実施されてよく、患者の歯の１つ以上の特性をスキャンから調べてよい。自動分析（又は、自動ではあるが検証／確認の為の手動支援を伴う半自動分析等）はマイクロプロセッサによって実施されてよく、マイクロプロセッサは、歯の外側ボリューム及び／又は内部ボリュームにある不規則物の領域を識別することを（例えば、機械学習によって）トレーニングされたシステムを含む。例えば、本装置は、デジタルモデルを調べることによって、患者の歯に起こりうる欠陥を識別することが可能であり、そのような欠陥として、亀裂、カリエス、空洞、咬合関係の変化、不正咬合等がある（これらに限定されない）。これは、起こりうる亀裂、カリエス、咬合等を示す光学的（近赤外）コントラストが歯の表面近くにある領域を識別すること（６０５）を含んでよい。近赤外波長においてエナメル質の他の部分より透明度が低く（例えば、吸収性が高く）、（全般的に、又は特定の近赤外波長の範囲で）表面により近い領域が欠陥に相当する可能性がある。代替又は追加として、歯の表面特性が調べられて、閾値から外れていればフラグを立てられてよい（６０７）。例えば、歯の表面が粗い（例えば、滑らかさがエナメル質の外側表面から決定されてよい場合に滑らかさが設定閾値を下回る）歯の表面の領域にフラグを立ててよい。領域にマークを付けるかどうか、或いはマークを付けることを確認するようにユーザに対して表示するかどうかを決定する為に他の表面特性が分析及び使用されてもよく、そのようなものとして、（色付き光又は白色光／表面スキャンに基づく）変色、（歯の外側表面に対して相対的な）歯肉位置がある。患者のエナメル質の分布及びサイズも調べられてよい（６０９）。光学的特性（例えば、吸収／反射特性の比較）からエナメル質の厚さが特定可能である。閾値の厚さを下回るか、歯の寸法（例えば、直径、幅等）に対する厚さの比が閾値を下回ると推定されるエナメル質の領域にマークを付けるか、マークを付けることを確認するようにユーザに対して表示してよい。
幾つかの変形形態では、ボリュメトリックモデルの自動分析中及び／又は自動分析後に、ユーザは、患者の歯のボリュメトリックモデルの１つ以上の領域に手動でフラグを立ててもよい（６１５）。ボリュメトリックモデルの自動分析によって、識別されたボリュメトリックモデルに自動でフラグを立てられる場合は、ユーザが手動で追加した領域が追加されてよい。幾つかの変形形態では、ユーザは、自動分析によって識別及び提案された領域にフラグを立てるように促されてよい。これらの領域にはマークが付けられてよく、それらの領域が識別された理由が示されてよい（例えば、不規則なエナメル質、潜在的亀裂、潜在的カリエス、エナメル質の潜在的薄化等）。概して、内側境界（例えば、歯のボリューム内の境界）が、本明細書に記載の方法及び装置のいずれにおいても画定されてよい。例えば、エナメル質の一領域が薄化している変形形態では、本明細書に記載の方法及び装置は、定性的且つ／又は定量的な情報の為に識別及び使用されてよい全階層（例えば、エナメル質の層、歯の内部構造の領域等）に対して使用されてよい。
幾つかの変形形態では、本方法でフラグを立てられた領域が、その後、患者の歯のデジタルモデル上に表示されてよい（６１７）。この表示は、フラグを立てられた領域を強調してよく、例えば、色、アニメーション（例えば、閃光）、アイコン（例えば、矢印、フラグ等）等を、これらの組み合わせを含めて適用することによって強調してよい。この表示は更に、それらのいずれについても拡大図を示してよい。ユーザはこの表示を修正してよく、例えば、フラグを立てられた領域を回転したり、区分したり、拡大したりするなどしてよい。代替又は追加として、フラグを立てられた領域は、デフォルトで、表示装置上で拡大されてよい。フラグを立てられた領域のインデックス又はキーが与えられてよく、患者の歯のデジタルボリュメトリックモデルとともに表示及び／又は記憶されてよい。
幾つかの変形形態では、図６の右側に示されるように、本方法は、上述のように、フラグを立てられた領域を使用して今後のスキャンを修正することを含んでよい。例えば、本方法は、フラグを立てられた領域を使用してスキャン（「再スキャン」）を、第１の期間（例えば、約１日、１週間、１か月、２か月、３か月、４か月、５か月、６か月、７か月、８か月、９か月、１０か月、１１か月、１年、１．２年、１．５年、２年等）と第２の期間（例えば、約１か月、２か月、３か月、４か月、５か月、６か月、７か月、８か月、９か月、１０か月、１１か月、１年、１．５年、２年、３年、４年、５年、６年、７年、８年、９年、１０年、１１年、１２年、１３年、１４ 年、１５年以上等）との間のある程度の中間期間、又は第２の期間より長い中間期間の後に行うことを含んでよい。フラグを立てられた領域を使用してスキャンを修正することは、スキャン中にスキャン領域の分解能を上げることによって行われてよく、例えば、スキャンレートを上げること、この領域のドウェル時間を長くすること、別の波長で領域をスキャンすること、この領域のスキャンを複数回行うこと等によって行われてよい。スキャン装置は、（例えば、これらの領域で口腔内スキャナのワンドをよりゆっくり動かすこと、これらの領域の上でスキャナを複数回後退させること等により）スキャンを調節するようユーザに伝えてよく、且つ／又は動作中にスキャンパラメータを自動で調節してよい。従って、スキャン装置は、フラグを立てられた領域のキー又はインデックス、及び／又は患者の過去の口腔内スキャンにマークを付けた（フラグを立てた）ものを受け取ってよい。スキャン装置でスキャンする前に、ユーザは、スキャン対象患者の識別情報を提示してよく、これは、過去のスキャンをルックアップすることに使用されてよい。代替又は追加として、本装置は、現在のスキャンに基づいて患者を識別して、患者を識別（又は患者の識別情報を確認）してから、過去の注釈を付けられた（フラグを立てられた）スキャンを確認又は呼び出ししてよい。代替として、第２の、又は後続のスキャンは、フラグを立てられた過去の領域を使用せずに行われてよい。
後続の（例えば、第２の、その後の、又はフォローアップの）１つ以上のスキャンの後に、本方法、又は本方法を実施するように構成された装置は、後続スキャンのうちのフラグを立てられた領域と、過去のスキャンのうちの対応する領域とを比較してよい（６２１）。更に、後続スキャンで得られたボリュメトリックモデルが自動で分析されて（例えば、既述の自動又は半自動分析ステップ６０３～６１５が繰り返されて）、新たな（後続の）スキャンにおいて、マークを付けられること又はフラグを立てられることが可能又は必要な領域があればこれが識別されてよい（６２１）。後続スキャンのうちの新たに識別された領域は、過去のボリュメトリックモデルのうちの、以前にはフラグを立てられていない対応する領域と比較されてよい。
フラグを立てられた領域は経時分析されてよい（６２３）。フラグを立てられた領域を含むボリュメトリックモデルから特定の副領域が、表示及び分析の為に生成されてよい。その結果が出力されてよい（６２５）。例えば、これらの領域は、スキャンされた領域についての説明的な分析情報とともにユーザに対して表示されてよい。これらの領域は、経時変化を示すようにマークを付けられてもよい。データはアニメーションで表示されてよく、例えば、経時変化を示すように表示されてよい。幾つかの変形形態では、画像は、変化を示すタイムラプス画像（ビデオ、ループ等）として表示されてよい。タイムラプス画像は、内部構造及び／又は外部構造の経時変化を示してよい。変化を示す為に断面（ボリュメトリックモデルから生成された疑似断面）が使用されてよい。色、テクスチャ、模様、及び他の任意のハイライト可視化手法が用いられてよい。フラグを立てられた領域の表示の代替又は追加として、これらの領域（及びこれに伴う全ての分析結果）が他の適切な方法で出力されてよく、例えば、デジタル出力（例えば、患者の歯科レコード）、フラグを立てられた領域の説明の印刷等によって出力されてよい。
本明細書に記載の、患者の歯列弓の一領域を追跡する方法はいずれも、後で詳述するように、経時追跡すること、及び／又は異なる画像化モダリティ（例えば、レコード）にまたがって追跡することを含んでよい。更に、これらの方法はいずれも自動化されてよく、且つ／又は自動化されたエージェントを含んでよく、これは、例えば、１つ以上の関心領域（例えば、特徴、欠陥（治療可能歯特徴を含む））を識別すること（それらにスコアを付けることを含む）、及び／又はそのような領域の識別、スコア付け、及び／又は表示を自動化することの為である。これらの方法はいずれも、（例えば、断面を表示すること、内部構造を表示すること、仮想Ｘ線を表示すること、複数の画像化モダリティにまたがって表示すること等の為の）任意の表示方法又はエージェントを含んでもよい。
例えば、患者の歯列弓の一領域を経時追跡する一方法は、患者の歯列弓の第１の３次元（３Ｄ）ボリュメトリックモデルを収集するステップであって、この３Ｄボリュメトリックモデルは表面値と歯列弓の内部構造の近赤外透明度値とを含む、上記収集するステップと、３Ｄボリュメトリックモデルの一領域を識別するステップと、識別された領域にフラグを立てるステップと、患者の歯列弓の第２の３Ｄボリュメトリックモデルを収集するステップと、フラグを立てられた領域において第１の３Ｄボリュメトリックモデルと第２の３Ｄボリュメトリックモデルとの間に差異があれば、その差異に１つ以上の画像の上でマークを付けた、その１つ以上の画像を表示するステップと、を含んでよい。
これらの方法はいずれも、異なるレコード（例えば、異なる画像化モダリティ）にまたがって追跡及び／又は比較を行うことを含んでもよく、それによって、識別するステップは、複数のレコードのうちの第１のレコードから患者の歯列弓の一領域を識別することを含み、各レコードは、それぞれが画像化モダリティを使用して取得された患者の歯列弓の複数の画像を含み、更に、複数のレコードの各レコードは異なる画像化モダリティにおいて取得され、更に、フラグを立てることは、患者の歯列弓の３Ｄボリュメトリックモデルの対応する領域にある識別された領域にフラグを立てることを含む。それらを実施する方法及び装置は、フラグを立てられた領域と複数のレコードの各レコードとを相互に関連付けることを、患者の歯列弓の３Ｄボリュメトリックモデルと複数のレコードの各レコードとを相互に関連付けることによって行うことを含んでもよい。幾つかの変形形態では、相互に関連付けることは、識別された領域が関心領域（例えば、特徴、欠陥（治療可能歯特徴を含む）等）に対応するかどうかを判定する為に、識別された領域に重み又は等級を付ける為に行われてよい。例えば、患者の歯列弓の領域は、亀裂、歯肉凹部、酒石、エナメル質の厚み、ピット、カリエス、ピット、割れ目、歯ぎしりの形跡、及び隣接歯間空隙のうちの１つ以上を含む歯特徴を含んでよい。領域を識別することは、３Ｄモデル内の一領域の近赤外透明度値を閾値と比較することを含んでよい。
表面値が使用される場合、表面値は表面色値を含んでよい。これらの方法は、記憶されているデータ、及び／又はリアルタイムで収集されたデータとともに用いられてよい（従って、例えば本方法は、必須ではなく任意選択で、患者の歯列弓をスキャンして３次元（３Ｄ）ボリュメトリックモデルを生成することによって３Ｄボリュメトリックモデルを収集してよい）。
領域を識別することは、プロセッサを使用して識別を自動で行うことを含んでよい。例えば、識別を自動で行うことは、閾値範囲から外れた表面色値を識別することを含んでよい。識別を自動で行うことは、３Ｄボリュメトリックモデルをセグメント化してエナメル質領域を識別することと、エナメル質の厚さが閾値を下回る領域を識別することと、を含んでよい。
識別された領域にフラグを立てることは、識別された領域に自動でフラグを立てること、又は識別された領域を、フラグを立てることに関して手動で確認することを含んでよい。
領域にフラグが立てられるこれらの方法のいずれにおいても、患者の歯列弓を再スキャンするステップが含まれてよく、フラグを立てられた領域のスキャンは、フラグを立てられていない領域より高分解能で行われてよい。
患者の歯列弓の一領域を経時追跡する一方法は、第１の時点で取得された、患者の歯列弓の第１の３次元（３Ｄ）ボリュメトリックモデルを収集するステップであって、この３Ｄボリュメトリックモデルは表面色値と歯列弓の内部構造の近赤外透明度値とを含む、上記収集するステップと、自動プロセスを用いて、３Ｄボリュメトリックモデル内の、複数のレコードのうちの第１のレコードからフラグを立てられるべき領域を識別するステップであって、各レコードは、それぞれが画像化モダリティを使用して取得された患者の歯列弓の複数の画像を含み、更に、複数のレコードの各レコードは異なる画像化モダリティにおいて取得される、上記識別するステップと、識別された領域にフラグを立てるステップと、フラグを立てられた領域と複数のレコードの各レコードとを相互に関連付けることを、患者の歯列弓の３Ｄボリュメトリックモデルと複数のレコードの各レコードとを相互に関連付けることによって行うステップと、別の時点で取得された、患者の歯列弓の第２の３Ｄボリュメトリックモデルを収集するステップと、フラグを立てられた領域において第１の３Ｄボリュメトリックモデルと第２の３Ｄボリュメトリックモデルとの間に差異があれば、その差異をステップと、を含んでよい。
同様に、既に要約及び説明されたように、異なる画像化モダリティにまたがって歯特徴を追跡する一方法は、患者の歯列弓の第１の３次元（３Ｄ）ボリュメトリックモデルを収集するステップであって、患者の歯列弓の３Ｄボリュメトリックモデルは表面値と歯列弓の内部構造とを含む、上記収集するステップと、患者の歯列弓の一領域を、複数のレコードのうちの第１のレコードから識別するステップであって、各レコードは、それぞれが画像化モダリティを使用して取得された患者の歯列弓の複数の画像を含み、更に、複数のレコードの各レコードは異なる画像化モダリティにおいて取得される、上記識別するステップと、患者の歯列弓の３Ｄボリュメトリックモデルの対応する領域にある識別された領域にフラグを立てるステップと、フラグを立てられた領域と複数のレコードの各レコードとを相互に関連付けることを、患者の歯列弓の３Ｄボリュメトリックモデルと複数のレコードの各レコードとを相互に関連付けることによって行うステップと、患者の歯列弓の上記領域を含む画像を保存、表示、及び／又は伝送するステップと、を含む。これらの方法はいずれも、やはり経時追跡することを、例えば、同じ領域を異なる複数の時点の３Ｄボリュメトリックモデルと比較することによって行うことを含んでよい。
図１０Ａ及び１０Ｂは、患者の口腔の３Ｄボリュメトリックスキャンのうちの関心領域にマークを付けることを示すユーザインタフェースを示す。図１０Ａでは、ユーザインタフェースは、上述の図９Ｂと同様の（例えば、歯の近赤外線の吸収に基づく）内部特徴の画像１００１を含む。このビューはユーザコントロール１０１５によってマニピュレートされてよく、ユーザコントロール１０１５は、断面化、回転、移動等のツールを含む。図１０Ａでは、２つの上部ウィンドウが、同じ領域に対応する表面ビュー１００３及びボリュメトリック（内部）ビュー１００５を示す。この領域は選択可能である。図１０Ｂは、図１０Ａの同じ特徴を示すが、マークを付けられた、又はフラグを立てられた領域１０１１をともに示す。上述のように、フラグを立てられるべき領域を識別することは、自動又は手動、或いは半自動（例えば、ユーザが確認する）であってよく、後で監視する領域を選択するように行われてよい。図１０Ｂでは、その領域は、例えば、起こりうるカリエスに対応してよい。
本明細書に記載の装置で取得された患者の歯のボリュメトリックモデルを使用して歯の１つ以上の内部領域を経時監視することは、カリエス、亀裂、歯欠損、歯肉退縮等をはじめとする歯の問題を予測することに特に役立ちうる。具体的には、これらの方法及び装置は、より深刻な問題が発現する前に患者が推奨処置を実施することが可能なように、ユーザ（例えば、歯科医、歯科技工士、歯科矯正医等）が患者を教育及び啓発することに役立ちうる。歯の経時変化を表示すること、並びに、より複雑で場合によってはより痛みを伴う問題の発現を防ぐべく早期にアクションを起こす為に必要な情報を患者に提供することの為の効果的な方法が必要とされる。そのような方法がない場合、多くの患者は予防的処置を受けることに気が進まず、特に、現時点で関連する痛みや不快感が全くないのであれば気が進まない。例えば、う窩形成前カリエスは現行の画像化技術では識別が困難であり、たとえ識別されていても通常は痛みが無い為、治療することを患者に納得させるのが特に難しい場合がある。しかしながら、後でより複雑且つ危険な治療を行わない為には早い段階での治療が非常に重要となる場合がある。
カリエスは、本明細書に記載の方法及び装置で識別可能なタイプの問題の１つである。既に図示及び説明されたように、カリエスは、非電離放射線の一種である光（例えば、近赤外光）を使用して歯に浸透する３Ｄボリュメトリックモデル（例えば、本明細書に記載の３Ｄボリュメトリックモデル）から識別可能である。本明細書に記載のように（例えば、近赤外光を、典型的には表面スキャン（例えば、白色光）との組み合わせで使用して）生成された３Ｄボリュメトリックモデルでは、歯の内部領域の吸収係数は、象牙質とエナメル質との区別を示すことが可能であり、内部構造、並びに亀裂、カリエス等を含むきずを明らかにすることが可能である。例えば、近赤外波長において透明度が予想より低いエナメル質の領域は赤外線光学特性が異なっている可能性があり、特に、ボリュメトリックモデルにおいて歯の表面まで延びているように見えるエナメル質の領域は、手動又は自動で空洞又はカリエスとして識別されることが可能である。エナメル質及び／又は象牙質の他の不規則物が（例えば、ボリュメトリックモデルからの歯の内部特徴に基づいて）識別される可能性があり、歯の別の問題の特性である可能性がある。従って、本明細書に記載の技術は、カリエスのような歯の問題の予後診断に用いられてよい。
上述のように、本明細書に記載の装置及び方法はいずれも、患者の歯の１つ以上のボリュメトリックモデルを使用して内部歯特徴を表示する改良された方法を含んでよい。例えば、本明細書に記載の方法及び装置は、患者の歯の１つ以上についてエナメル質の厚さの推定を生成することに用いられてよい。これらの推定は、視覚的に表示されて、複数の歯、又は特定の歯の外側表面を示してよく、又、（例えば、エナメル質の厚さを含めて、エナメル質を）断面ビュー又は３Ｄ内部ビューで示すことを含めて、内部構造を示してよい。この情報は、ベニア、クラウン等を含む歯科補綴物の必要性の判断、デザインの支援、及び適用の支援の為に臨床的に使用されてよい。本明細書に記載の方法及び装置はいずれも、例えば、特定の１つ以上の歯の歯科インプラントのデザインの準備を支援する為に使用されてよい。
歯垢及び歯石の検出及び可視化
本明細書に記載の方法及び装置は、患者の歯の歯垢及び歯石の検出及び可視化（定量化を含む）に使用されてもよい。本明細書に記載の口腔内スキャナはいずれも、患者の歯の歯垢又は歯石の検出に使用されてよく、これは、蛍光画像化を、浸透（例えば、近赤外）画像化を含む他の画像化／スキャンモダリティとともに用いることにより使用されてよい。例えば、口腔内スキャナが、異なる画像化モダリティの間で循環されてよく、例えば、白色光と近赤外光との間で循環されてよく、これには蛍光（例えば、レーザ蛍光等）のような更なるモダリティが含まれてよい。
口腔内スキャナにおいて蛍光機能を使用すること（及び／又は現有機能を使用すること）により、歯の表面の歯垢及び歯石を検出することが可能になりうる。口腔内スキャナからのデータを使用する３Ｄモデリングとの組み合わせで、歯垢／歯石の状態は、歯の３Ｄモデル上にモデル化及び可視化されることが可能であり、これには歯の３Ｄボリュメトリックモデリングが含まれる。歯垢及び／又は歯石は、上述のように検出されてよく、表示及びハイライトされてよく、これらは治療の前、途中、又は後に行われてよい。例えば、歯科技術者（例えば、歯科衛生士）が、口腔内スキャナで患者の状態を検出及び監視して、クリーニング処理を行うことが可能である。又、本明細書に記載のいずれの装置も、歯垢及び歯石のデータを使用して、歯垢及び歯石（酒石）の発生率及び／又は発生場所を示すことが可能な予測モデルを決定して提供することが可能である。
幾つかの変形形態では、歯垢及び歯石の識別が、少なくとも部分的には蛍光情報を使用して行われてよい。歯垢は（例えば、約４０５ｎｍ前後の）青色光の下で蛍光を発しうることが観測されている。本明細書に記載のいずれの口腔内スキャナも蛍光情報を含んでよく、この情報のうちの歯垢及び歯石に関する情報が使用されて、患者の歯の３Ｄモデルに組み込まれてよい。例えば、歯垢及び／又は歯石は、患者の歯の３Ｄモデル上の色及び／又はテクスチャとして視覚表示されてよい。
例えば、蛍光信号のアパーチャ拡大率が大きいダイクロイックフィルタを使用して、口腔内スキャナから蛍光信号を取得することが可能である。この拡大率によって蛍光を強調することが可能であり、それによって、ＲＧＢの照明、センサ、及び画像を使用して歯垢及び歯石の領域を検出、可視化、及びセグメント化することが可能になる。代替又は追加として、本装置は、歯垢及び歯石を検出する為に、蛍光光源（例えば、４０５ｎｍで発光するＬＥＤ）、及びこれに対応するフィルタを含んでよい。これは、口腔内スキャナに組み込まれてよく、或いは、スキャナとともに使用されるように（例えば、スリーブ、アクセサリ等として）増設されてよい。
代替又は追加として、幾つかの変形形態では、使用される近赤外光の波長次第で、歯垢及び歯石の吸収率／反射率をエナメル質と異なるようにすることが可能である。これにより、ボリュメトリックモデルにおいて歯石及び／又は歯垢とエナメル質とを区別することが可能になりうる。更に、ボリュメトリックモデルを使用して、歯石及び歯垢を含む歯上の物質を、表面の滑らかさ及びジオメトリに基づいて検出することが可能である。使用される近赤外周波数に対して歯石及び／又は歯垢が透明でない変形形態では、本装置は、ボリュメトリックモデルを使用して、歯石及び／又は歯垢とエナメル質とを区別することが可能である。従って、歯石及び／又は歯垢はセグメント化されてエナメル質と区別されることが可能である。
口腔内スキャナを使用して歯垢及び／又は歯石を検出することにより、定量的情報及びデジタルモデリングを提供することが可能である。これにより、３Ｄモデルとの位置合わせ（リアルタイムの位置合わせ及び／又は表示を含む）に基づいて、歯垢／歯石の監視及び比較を経時的に行うことが可能になりうる。
蛍光画像及び３Ｄスキャンの両方の取得を、口腔内スキャナ（例えば、スキャンワンド）の同じ時点及び同じ位置において行うことにより、歯垢／歯石の領域と３Ｄモデルとの非常に正確な位置合わせが可能になる。同時スキャンについては、例えば、２０１７年７月２７日に出願された米国特許出願第１５／６６２，２３４号、件名「歯科診断機能を有する口腔内スキャナ（ＩＮＴＲＡＯＲＡＬ ＳＣＡＮＮＥＲ ＷＩＴＨ ＤＥＮＴＡＬ ＤＩＡＧＮＯＳＴＩＣＳ ＣＡＰＡＢＩＬＩＴＩＥＳ）」に詳細な記載がある。異なるスキャンモダリティ（例えば、白色光／可視光、浸透（近赤外）光、及び／又は蛍光）の間の位置合わせを正確に行うことにより、本装置が歯石及び／又は歯垢の境界を画定することが可能になりうるとともに、本装置が体積／厚さを高分解能で特定することが可能になりうる為、厳密な現在の状況の測定、及び過去のスキャンとの相対的な比較／追跡の両方が可能になる。
本明細書に記載の方法及び装置は、歯の３Ｄスキャンの取得と同時／ほぼ同時に、歯のＲＧＢ画像を取得することが可能である。そして、これらのスキャンを使用して、歯／顎の３Ｄモデルを構築することが可能であり、これはボリュメトリック情報（３Ｄボリュメトリックモデル）を含んでよい。例えば、ＲＧＢ画像は、蛍光表面、特に歯垢及び歯石の領域の、上述のようにそのような表面の色及び輝度の固有の特性により強調された信号を示すことが可能である。例えば、歯の外側表面（及び場合によってはボリュメトリックモデル）の画像は、歯石及び／又は歯垢を表す光学特性（蛍光、輝度、色等）を有する領域を示すことが可能である。幾つかの変形形態では、この強調された信号は、歯垢及び歯石に対して可視光の反射は引き起こさないが有意の蛍光信号を発生させるスペクトル照明によって得られる。例えば、（一般的なＲＧＢセンサを使用する）典型的なＲＧＢ照明を、歯の外側表面で（例えば、近赤外領域の）蛍光信号が拡大されるように修正してよい。この拡大は、非限定的な例として、赤外信号を通す大きいアパーチャと、普通のＲＧＢ（可視）スペクトルを通す小さいアパーチャとによって達成可能である。この組み合わせにより、蛍光表面を特に強調した色付き画像の生成が可能になる。そのような蛍光は、歯の歯石及び／又は歯垢を表す、所望領域の特徴的な色及び輝度で表れうる。
蛍光信号を含むＲＧＢ画像が（例えば、歯垢又は歯石が蛍光を発する波長において）取得可能である、記載された方法及び装置のいずれにおいても、蛍光領域のセグメント化が画像上で実施されてよい。例えば、ＲＧＢ及び３Ｄスキャンを（例えば、口腔内スキャナから）取得する間のカメラ位置を使用して、蛍光領域が患者の歯の３Ｄモデル（ボリュメトリックモデル及び／又は単に表面モデルを含む）と位置合わせされてよい。この結果として、最終３Ｄモデル上に当該の歯垢及び歯石の領域が画定されることが可能であり、これによって更に、これらの領域、例えば、歯上の歯石の境界や歯垢の３Ｄ表面及び厚さの画定が可能になりうる。
上述のように、３Ｄモデル上の領域を、同じ患者の過去／未来のスキャンと比較してよく、これにより、歯石の経時成長、及び患者の歯に対する歯石の作用を示すことが可能である。本装置は、これらの領域に監視用のマークを付けること（例えば、フラグを立てること）を自動又は半自動で行うことが可能である。従って、各歯の歯石のサイズ及び形状が監視可能である。代替又は追加として、歯石の厚さ／深さを過去のスキャンと比較することが可能である。この情報はいずれも、上述のように、定量的且つ／又は定性的に提供されてよい。歯石の厚さ／深さは、クリーンな歯の過去のスキャン（歯科医療従事者によるクリーニングの後の１回以上の過去のスキャンを含む）と比較されてよい。これにより、その後のスキャンでの歯石の厚さを推定することが可能になる。上述のように、歯垢、特に歯石の経時変化が測定されてよく、このデータは、患者の歯の歯垢及び歯石の進行を監視することに使用されてよく、成長を可視化することも可能である。
概して、本明細書に記載の方法及び装置による患者の歯の監視及び可視化は、歯科及び／又は歯列矯正の治療計画の一環として行われてよい。上述のように、歯石及び／又は歯垢の監視は、歯のクリーニングを含む治療の為に行われてよい。クリーニング前、クリーニング中、及び／又はクリーニング後にスキャンが実施されてよく、これにより、強調すべき領域、フォーカスすべき領域、又は戻るべき領域についてのガイダンスを歯科開業医に提供することが可能である。歯垢及び／又は歯石の経時進行に基づいて、他の治療（コーディング、キャップ等）が提案されることもある。更に、他の任意の関心特徴又は関心領域（例えば、上述のように、カリエス、亀裂等を含む）の監視から治療計画情報が得られることもある。上述のように、亀裂及び／又はカリエスの情報を使用することにより、潜在的な問題が更に進行する前に修復等の治療を提案することが可能である。幾つかの変形形態では、歯のデジタルモデル（例えば、表面モデル及び／又はボリュメトリックモデル）を、ボリュメトリック情報を使用して修正することが可能であり、修正されたモデルは、歯列矯正器具又は治療計画をデザインすることに使用されてよい。例えば、ユーザは、治療前又は治療中に取得されたボリュメトリックスキャンから歯垢及び／又は歯石をデジタル的に除去することが可能である。この修正されたスキャンは、歯の更なるクリーニングを含む治療を必要に応じて提言することや、器具（例えば、歯科アライナ）のフィット性が向上するように器具を形成又は修正することに使用されてよい。
歯科ツールとの組み合わせ
本明細書に記載の口腔内スキャナ及びボリュメトリックモデリングは、他の歯科ツール（ドリル、プローブ等）とともに使用されてよく、且つ／又はそれらのツールと組み合わされてよい。ツールを組み合わせることで数々の利点が得られる。
例えば、本明細書では、口腔内スキャナとの併用又は組み合わせで使用可能なドリル、及び３Ｄボリュメトリックモデルの使用について記載している。幾つかの変形形態では、歯科ドリルと口腔内スキャナとが組み合わされてよく、例えば、レーザドリル又はレーザ加速水ドリルが口腔内スキャナに組み込まれてよい。この組み合わせにより、歯科医療従事者がそのツールを使用して、ドリリング中又はドリリング前の歯を直接可視化してユーザにリアルタイムフィードバックを提供することを可能にすることができる。一例では、ドリル（例えば、レーザドリル）のプローブヘッドに近赤外光を当てて歯内を画像化することが可能であり、これによって、ドリリング前及び／又はドリリング中の直接フォワードルッキング画像化が可能になる。ドリルの通り道にあるエナメル質及び象牙質が画像化されることが可能である。歯の象牙質層、又は象牙質内のある深さに達したこと、或いは罹病領域が除去されたことを、臨床医は密度情報から知ることが可能である。例えば、密度情報を使用して操作者に触覚フィードバックを与えることが可能であり、これは、従来のヘッドピースに対して歯科レーザを使用すると触覚フィードバックが格段に制限される為である。
本明細書に記載のように口腔内スキャナ及びボリュメトリックモデリングを含む方法及び装置は、図７に示されるように、歯科用のコンピュータ支援設計／コンピュータ支援製造技術に組み込まれてもよい。例えば、クラウン（例えば、セラミッククラウン）等の歯科インプラントは、コンピュータ支援設計及びコンピュータ支援製造（ＣＡＤ／ＣＡＭ）の装置及び手続きを使用して、個々の患者に合わせて製作されることが可能である。例えば、従来、ＣＡＤ／ＣＡＭラボ製造（図７の「現行ワークフロー」）は、患者の歯の治療前スキャン７０１、又は患者の歯の印象（例えば、顎の、カリエスのないスキャン）を含んでよい。歯は、次にクラウンの為の前処理７０３が行われてよく、次に再スキャン７０５及び評価７０７が行われてよい。最後に、ＣＡＤ／ＣＡＭによりクラウンが作られてよい。ＣＡＤ／ＣＡＭのソフトウェアは、スキャン情報をスキャナから受け取ってよく、そのスキャン情報を、デザインの形成及び製造の実施に使用されるように処理してよい。ＣＡＤ／ＣＡＭソフトウェアの使用は、美観を含むあらゆる態様において従来の修復に匹敵する修復を可能にするが、現行の方法は、図７に示されるように歯の評価ステップと前処理ステップとを繰り返すことを必要とする場合があり、典型的にはユーザがこれらのステップを手動で実施することを必要とする場合がある。
図７の下側の「新ワークフロー」に示されるように、本方法は、患者の歯のＣＡＤ／ＣＡＭを簡略化及び改良する為に、本明細書に記載の３Ｄボリュメトリックモデリングを組み込んでよい。例えば、前処理はデジタルでデザインされてよく、このプロセスは自動化されてよい（完全自動化又は半完全自動化されてよく、それによってユーザはプロセスを承認及び／又は修正してよい）。例えば、図７では、治療前スキャン７１１は、ＣＡＤ／ＣＡＭ装置と直接通信している口腔内スキャナを使用して実施されてよく、或いは口腔内スキャナはＣＡＤ／ＣＡＭ機能を含んでよい。この例では、歯の前処理７１３は、実施されたスキャンに基づいて完全にデジタルでデザインされてよく、スキャナは歯の前処理をガイドすること（７１５）が可能であるこれは、スキャナが組み込まれてよい装置からの直接フィードバック及び／又はガイダンスにより、リアルタイムで行われてよい。次にスキャナは前処理の評価７１７に使用されてよく、場合によっては、このステップは、ガイドされた前処理のステップ７１５と完全に一体化されてよく、その場合、前処理後の評価は不要になる。最後に、ＣＡＤ／ＣＡＭは、正しく前処理された歯の為のクラウン（又は他の歯科器具）の前処理に使用されてよい（７１９）。
歯根管
患者の口腔の３Ｄボリュメトリックモデリング（例えば、歯の３Ｄボリュメトリックモデリング）の方法及び装置は、歯根管処置の修正にも使用されてよい。典型的には、歯根管処置は、処置前、処置中、且つ／又は処置後に歯内の画像を取得する為に多くのＸ線を必要とする。本明細書に記載の方法及び装置は、歯根管処置の特定の例においてＸ線の必要性を無くすか減らすことが可能である。具体的には、本明細書に記載のように、処置中に歯根内を調べることを含めて歯内を調べることに、浸透波長（例えば、近赤外波長）を含む口腔内スキャナが使用されてよい。これにより、歯根管の識別及び位置特定が可能になりうる。例えば、歯根管の為の歯の前処理は、例えば、歯冠を貫通して歯内に至る穴をドリルで開けることによって行われてよい。この穴は、ドリリング中、又はドリリングの合間の、本明細書に記載のボリュメトリック画像化のガイダンスにより、ドリルで開けられてよい。例えば、歯（例えば、臼歯）の内部に至る初期穴をドリルで開けて、歯の内腔を露出させてよい。近赤外波長を含む口腔内スキャナを使用して、歯を画像化して（これは、ドリルで開けられた穴から歯内を画像化することを含む）歯髄腔内を可視化してよい。スキャナは自動又は手動で方向付けられて腔の奥まで画像化することが可能であり、これによって、腔内の歯根の可視化が可能になりうる。歯内への最初のドリリングは、エナメル質に貫入して内腔を露出させ、腔内を可視化するまでに制限されてよく、これによって、（特定の近赤外波長を含む任意の波長において）光学特性が異なる領域が石灰化及び／又は感染にかかわらず腔内に浸透することが可能になり、それによって、歯自体の内側からの歯根の画像化が可能になる。歯根の神経腔は、象牙質及びエナメル質内の周辺領域より密度が高いか低いように識別可能である。腔の屋根を除去して歯の内部歯髄領域を露出させることにより、口腔内スキャナは、ドリルで開けられた開口部内を可視化することによって、歯根の位置、曲率、及び経路を含む更なるボリュメトリック情報を提供することが可能である。この更なる可視化情報によって、隠れた歯根管及び副根管の検出が容易になりうる。そして、この情報を使用して治療をガイドすることが可能である。
例えば、幾つかの変形形態では、本方法は、本明細書に記載のように口腔内スキャナを使用して、ドリリングの前又は後に患者の歯の３Ｄボリュメトリックモデルを取得して、（例えば、歯根管処置が行われる）ターゲット歯の内部に至る開口を形成することを含んでよい。ドリリングは、口腔内スキャナからのガイダンスの有無にかかわらず、上述のように行われてよい。歯の内腔は、（例えば、歯冠からドリルで開けられた開口を通して）口腔内スキャナで可視化されることが可能になる。そして本装置は、歯髄腔の角の位置を特定することが可能である。本明細書に記載の方法はいずれも、Ｘ線情報と組み合わせて使用されてよい。治療計画の立案は、本装置が髄角、髄腔、及び歯根の形状及び／又は位置を特定して、歯の側面を薄くしすぎたり破ったりしないドリリング／組織除去の処置を緻密に計画することによって行われてよい。そして、この治療計画は、歯のドリリングにおいてユーザをガイドすること、及び／又はドリリングを自動化することに使用されてよい。幾つかの変形形態では、ドリルは、（例えば、上述のドリル／口腔内スキャナの混成物を使用する）画像化によって直接ガイドされてよい。代替又は追加として、治療計画を使用したロボット支援が行われてよい。幾つかの変形形態では、処置は手動で行われてよく、ドリリングは少しずつ段階的に行われてよく、ドリリング段階の合間に、処置経路の確認、穴の開けすぎの回避、並びに全領域がドリリングされて感染歯髄が除去されたことの確認の為の可視化が行われてよい。（コントラスト剤の使用を含む）更なる可視化が行われてよい。
概して、上述の歯根管の方法を含む、本明細書に記載の方法はいずれも、画像化中に１つ以上のコントラスト剤とともに使用されてよい。例えば、コントラスト剤は、歯の外側（又は歯にドリルで開けられた穴を含む、歯の穴又は開口の中）に塗布される物質を含んでよい。口腔内スキャナで使用される近赤外波長又は他の波長を吸収又は反射するコントラスト剤が使用されてよい。好ましくは、識別画像化を実現する為に、画像化波長の全てではないが幾つかの波長において区別可能であるコントラスト剤が使用されてよい。例えば、コントラスト剤は、近赤外光ではなく白色光の下で可視化可能であってよく、或いは、白色光ではなく近赤外光の下で可視化可能であってよく、或いは、画像が取得される幾つかの近赤外波長（他の、画像が取得される近赤外波長ではない）の下で可視化可能であってよい。好ましくは、歯内又は口腔内で１つ以上のターゲットとくっついて混ざり合うか、これらに塗布されるコントラスト剤が使用されてよい。例えば、バクテリア、歯垢、歯石、歯肉、歯髄等のうちの１つ以上と選択的に結合するコントラスト剤が使用されてよい。コントラスト剤は、使用時には、歯／口腔に塗布されて、すすぎ洗いされて、可視化されてよい（又はすすぎ洗いされずに可視化されてよい）。例えば、本明細書に記載のようにスキャンされた場合に容易に可視化されることが可能な赤外線コントラスト充填材を生成する為に、赤外光を吸収するコントラスト剤が、例えば、歯科インプラント（例えば、空洞を埋めること、歯にキャップをかぶせること、又は歯根管を埋めること等の為の歯科インプラント）を形成する材料にその一部として含まれるように使用されてよく、又はその材料と混合されてよい。
本明細書では更に、歯の３Ｄボリュメトリックモデルを生成する装置及び方法を本明細書に記載のように使用して、歯の周囲の軟組織の改善を特定する方法についても記載している。例えば、歯肉退縮が監視及び／又は定量化されてよく、これらの方法及び装置を用いて経時観測されてよい。上述のような歯垢及び／又は歯石の直接可視化に加えて、本明細書に記載の方法及び装置は、更に、又は代替として、歯垢及び歯石に起因する骨の後退を含む、歯に対する影響を検出することが可能である。罹病領域が直接可視化されてよい。幾つかの変形形態では、口腔内スキャナのコントラストを増強して罹病領域を検出する為にコントラスト剤が使用されてよい。歯肉の表面をスキャンすることにより、歯周病を示している可能性がある炎症領域及び／又は変色領域を識別することが可能である。この情報は、上述のように、歯垢及び／又は歯石の位置を含む、歯の３Ｄボリュメトリックモデリングと組み合わされてよい。
図８Ａ及び８Ｂは、歯肉退縮の経時監視の一例を示す。この例では、表示は、歯の３Ｄモデルを示してよく、最初のスキャンと、２～３年後に取得された後続のスキャンとの比較を示してよい。図８Ａでは、２つのスキャンが位置を揃えられて比較されており、違いが色指標（例えば、ヒートマップ）で示されている。図８では、（色付き（例えば、赤色）で示されることがある）色が暗いほど、歯肉の後退の程度が大きいことを示す。図８Ａの丸で囲まれた領域Ｂが、図８Ｂでは、その後のスキャンに関してより詳細に示されている。図８は主に表面特徴（例えば、歯肉位置）を示しているが、ボリュメトリック情報は、この情報を生成して、例えば、歯肉の厚さ及び／又は血管新生、エナメル質の厚さ等の変化を示すことに使用されてよい。
これらの方法及び装置は、（例えば、特に歯垢、歯石、及び／又は炎症を示す）スキャンに基づいてユーザ及び／又は歯科技術者をガイドすることに加えて、歯垢及び／又は歯石の除去を治療直後又は経時的に評価、格付け、又は定量化するように歯科医療従事者によって使用されてよい。これは、治療を評価する為の尺度を提供しうる。スキャン情報は更に、在宅治療の為のマップ又はガイド（歯磨き、デンタルフロス掃除等の際にどの場所にフォーカスすべきか等）を含む情報を患者に提供することに使用されてよい。このガイドは、例えば、３Ｄボリュメトリックモデルからの１つ以上の画像を含んでよい。家庭での歯の手入れ（例えば、歯磨き）を歯又は口腔のどの領域にフォーカスさせるかについてのガイダンス情報を電動歯ブラシに与えることが可能であり、それによって電動歯ブラシが、識別された領域に基づく歯磨きを患者にガイドすることに役立ちうる。
本明細書に記載の方法及び装置は、患者が既に歯に歯科器具（ブレース、ブリッジ等を含む）を装着している場合にも使用されてよい。例えば、幾つかの変形形態では、患者は、歯科器具の３Ｄ表現を含んでよく、今後の歯科器具（例えば、リテーナ、アライナ、ブレース等）のデザイン又は修正に役立つ情報を提供することが可能である。
特に本明細書に記載の方法及び装置は、任意のタイプの歯科治療の治療計画に役立ちうる、患者の歯の非常に正確なボリュメトリック情報及び表面情報を提供することに使用可能である。幾つかの変形形態では、本明細書に記載の方法及び装置は、患者の歯に極めて接近して最適に装着される器具（例えば、アライナやリテーナ）の治療計画に役立ちうる。例えば、３Ｄスキャン時に存在しうる歯垢、歯石、及び／又は食べかすを歯の３Ｄモデルから全て取り去るか除去する為に、患者の歯の３Ｄボリュメトリックスキャンを含む方法及び／又は装置が使用されてよい。存在する歯垢、歯石、及び／又は食べかすを全てデジタル的に取り去ることにより、ボリュメトリック情報をアライナ、リテーナ、ナイトガード等の器具の仮想表現とともに使用することが可能になり、器具の製作、適用、又は装着の前にフィット性を向上させることが可能である。
歯を取り巻く歯肉組織は、密度（又は光学的吸収／反射特性）がエナメル質と異なっており、より正確に識別及び特性化されることも可能である為、内部輪郭と歯の表面との境目が識別可能である。これを行うことにより、歯肉組織の下の歯の表面の形状が正確に特性化されることが可能になり、それによって、歯の移動の予測モデルによる歯の表現をより正確にすることが可能である。これは、最初は見えなかった歯の部分が、歯並びが整うにつれて徐々に露出する為である。言い換えると、歯の一部が最初は歯肉組織で覆い隠されている場合があるが、歯がまっすぐになるにつれて、歯肉組織が移動して、覆われていた領域が露出する。歯肉組織の下の歯領域を正確に検出することにより、歯肉が移動した後の歯の今後の状態をより正確にモデル化することが可能である。
本明細書に記載の方法及び装置は、口腔の不調の検出、診断、及び／又は治療にも使用されてよい。
例えば、本明細書に記載の３Ｄボリュメトリックスキャン及びモデリングの方法及び装置は、唾石（例えば、唾液管の閉塞）の検出及び／又は治療に使用されてよい。このような腺は、患者の舌の下の臼歯の近くに位置している場合があり、本明細書に記載の口腔内スキャナでスキャンされることが可能である。このようなスキャンは、軟組織に浸透可能であり、唾液腺又は唾液管の内側に形成されて口内への唾液の流れを妨げる可能性がある石灰化構造である固い石状の形成物（即ち、唾石、唾液腺石、又は管結石）を検出することが可能である。本明細書に記載の方法及び装置は、これらの構造を識別する為に使用されてよく、且つ／又は、これらの石の除去をガイド及び／又は確認することが可能である。
う窩形成前カリエス、亀裂等を含む領域の識別、診断、及び／又は追跡に本明細書に記載の装置及び方法を使用することに加えて、又はその代わりに、本明細書に記載の方法及び装置は更に、又は代替として、既に修正されている領域を識別及びマニピュレートする為に使用されてよい。例えば、充填材、アタッチメント（例えば、アングラ、ブレース等を取り付ける為の）、ブレース、リテーナ等、並びに他の任意の構造が、ボリュメトリックモデル内で識別され、且つ／又は表示されることが可能である。例えば、エナメル質及び／又はエナメル質状の修復の領域が、ボリュメトリックモデルにおいて別々に表示されることが可能である。これらの領域は、典型的には光学特性が異なっており、例えば、近赤外光（そして場合によっては可視光）の散乱／吸収特性が、相互比較で、且つ／又は、象牙質を含む口腔の他の領域との比較で異なっている。そのような領域は、手動、自動、又は半自動で識別されてよく、セグメント化され、且つ／又は別々にマニピュレートされてよい。例えば、幾つかの変形形態では、歯上のこれらの領域（例えば、アライナ又は他の器具の為のアタッチメント／セメント等）が、除去されるものとして歯科開業医によって識別されてよく、３Ｄボリュメトリックモデル又は３Ｄボリュメトリックモデルから取得されたデータ（画像）が、そのような治療をガイドする為に提供されてよい。これらは更に、又は代替として、一旦取り外された新しい器具のフィット性を高める為にデジタル的に取り去られてよい。取り去られたビューは更に、又は代替として、患者に提供されてよい。
幾つかの変形形態では、本明細書に記載のボリュメトリックモデルを使用して、人工の歯科構造物又は修正物（例えば、歯科ボンド、充填材等）の内部構造完全性を調べることが可能である。例えば、ボリュメトリックモデルは人工歯科構造物（例えば、充填材、ボンド等の中の構造詳細）の内部詳細、又は天然歯（エナメル質、象牙質等）との境目の内部詳細を含んでよく、この情報はユーザに対して詳細に提示又は図示されてよく、それによって、そのような人工歯科構造物の状態の評価が可能になる（或いは自動評価が可能になる）。これによって、それらの除去、修復、及び／又は交換が容易になりうる。
歯の３Ｄボリュメトリックモデル（及びこれを生成する方法及び装置）は、将来的な歯の過敏症の診断又は検出のツールとしても使用されてよい。例えば、アブフラクションは、典型的には歯肉縁に沿って発生する、カリエスがない歯組織の欠損の一形態である。アブフラクション損傷は、歯の象牙質及びエナメル質の両方で起こりうる歯の老朽化によって引き起こされるのではない、歯構造の機械的欠損でありうる。これらは、患者の咬合による応力サイクルの繰り返しによって引き起こされ、強すぎる歯磨きによって悪化すると考えられている。歯肉腺の近くのエナメル質及び象牙質の密度分析によって強化された、歯の３Ｄボリュメトリックモデルは、これらの損傷の早期指標を提供しうる。例えば、一装置は、ボリュメトリックモデルを調べて、これらの三日月形の損傷の形成の初期段階を識別することが可能である。経時的に取得された複数の３Ｄボリュメトリックモデルが、これらの損傷の進行速度を示すことが可能である。それらを自動又は手動で識別するようにシステムが構成されてよく、上述のように、それらは自動又は半自動でフラグを立てられてよい。
従って、本装置及び方法は、そのような、将来的な歯の過敏症につながる「ホットスポット」が発生している可能性があることをユーザに対して明らかにすることが可能であり、損傷の進行を遅らせるか、止めるか、逆行させる治療計画を提供することが可能である。歯の過敏症は、これらの小さい割れや象牙質の露出が原因となる可能性がある。検出は、損傷がより進んだ状態で発現する特徴的な三日月形を識別することによってトリガされることが可能であるが、（例えば、歯肉線の近くの）エナメル質及び／又は象牙質の薄化（これは経時的に進行しうる）が起きている領域を識別することによって、より早期の検出が可能である。本装置及び方法は、実際の厚さ、及び／又は厚さの変化の進行に基づいて、フラグを立てること及び／又はリスクを割り当てることが可能である。
本明細書に記載の方法及び装置は、胃酸逆流の発症の検出を、１つには特徴的な摩耗パターン及び／又は患者のエナメル質の厚さの（例えば、経時的な）変化に基づいて行うことにも使用されてよい。例えば、患者が睡眠中の胃酸逆流が、患者の歯を（例えば、舌側の歯の後方から）特徴的なパターンで徐々に腐食させる可能性がある。過食症の場合にも同様のパターンが発現することがある。（例えば、近赤外線で）取得された患者の歯のボリュメトリックモデルは、患者の全ての歯のエナメル質の密度及び厚さの正確なマッピングを提供することが可能である。従って、胃酸逆流（又は過食症）を検出する一方法が、患者の歯の、後方の舌側の領域のエナメル質の特徴的な薄化を検出すること（経時的に検出することを含む）を含んでよい。歯の、より近位の舌側領域は、患者の歯の、反対側の頬側のより前部（前方）の領域に比べて、エナメル質の厚さが異常に薄い（薄化している）場合がある。
本明細書に記載の方法及び装置は、患者の常習的な歯ぎしりに起因する咬耗によるエナメル質領域の薄化を検出すること、及び／又はこの歯ぎしりの結果として起こりうる歯の過敏症を予測することにも使用されてよい。患者の歯の３Ｄボリュメトリックモデルが、患者のエナメル質の咬合厚さ、及び象牙質が咬合面に近いことのスナップショットを示す場合がある。更に、経時的に取得された複数のスキャンが、咬合面におけるエナメル質の欠損を示す場合がある。これについては既に、自動、手動、マッピング半自動でマークを付けられるかフラグを立てられることが可能な一指標として述べた。例えば、０．５ｍｍの象牙質の中に０．５ｍｍ２より大きい領域が発現した場合には必ずフラグが立てられてよく、デジタルモデルの当該領域がハイライトされてよい。これによって、フラグ条件を満たす全ての領域を可視化及び／又は監視することが可能になる。患者の年齢と、変形形態によっては性別と、更にエナメル質の厚さの経時変化とが与えられると、摩耗率の経時推定が、象牙質領域への近さとともに与えられてよく、それによって、歯の過敏症又は痛みの推定又は予測が行われてよい。歯ぎしりは、睡眠時無呼吸を含む他の問題の指標でもある場合がある。例えば、睡眠時無呼吸は、患者の歯の３Ｄボリュメトリックモデルから、特に経時的に検出されることも可能である。多くの睡眠時無呼吸患者は歯ぎしりをしており（例えば、前後方向及び／又は左右方向にしており）、これによって歯の侵食パターンが発生する場合がある。従って、本明細書に記載の方法及び装置は、睡眠時無呼吸の診断又は確認を支援することに使用されてよい。
概して、本明細書に記載の方法及び装置はいずれも、人間でない患者にも使用されてよい。例えば、本明細書に記載の方法及び装置はいずれも、獣医の患者（例えば、動物）の、例えば、歯の状態（歯の摩耗等）を調べる場合に使用されてよい。
本明細書に記載の方法及び装置は、患者の歯に割れが発現するリスク、及び／又は歯の過敏症が発現するリスクを推定することにも使用されてよい。例えば、本明細書に記載の歯の３Ｄボリュメトリックモデルは、歯の厚さ及び摩耗パターンの機械的推定に基づいて、歯の不正咬合、及びその結果である歯の摩耗及び／又は割れを識別することに使用されてよい。咀嚼パターンや咬合力等の機能情報も評価に組み込まれてよい。摩耗パターンが識別されて「ホットスポット」として表示されてよく、これは、例えば、患者の歯の３Ｄ表現から生成された画像の上に表示されてよい。これは、情報として、患者に対して表示されてよく、例えば、潜在的リスクを警告する情報として表示されてよい。リスクが高い領域は、潜在的リスクの説明とともに、患者に対して明らかにされてよい。
概して、本方法及び装置、具体的には、歯の内部構造（例えば、歯内のエナメル質及び象牙質の分布）の情報を含む３Ｄボリュメトリックモデルの経時的な監視及び比較が、上述の不調に加えて様々な不調の識別、監視、診断、及び治療ガイドに用いられてよい。例えば、象牙質異形成、エナメル質異形成等である。これらの方法は更に、患者の歯の中の異なる複数のタイプのエナメル質を識別することを可能にし、それらのエナメル質は、ヒドロキシアパタイト、アメロゲニン、及び／又はエナメリンの量がそれぞれ異なる領域、或いは、編成が異なる、これらの領域（これは、均質でも不均質でもよく、画像化に使用される近赤外波長に対する光学特性がそれぞれ異なりうる領域を含む）を含む。
患者の歯列弓の３Ｄモデルのインタラクティブ表示
既に述べたように（且つ図示したように）、本明細書に記載の方法及び装置は、ユーザが患者の歯列弓を仮想スキャンすることを可能にしうる。具体的には、患者の歯列弓の３Ｄモデル（これはボリュメトリックモデル、表面モデル、又はその両方（又は幾つかの変形形態では抽象化モデル又は汎用モデル）であってよい）が、歯列弓の周囲の様々な位置から（例えば、口腔内スキャナを使用して）取得された画像とともに使用されてよい。これらの画像は、歯列弓の３Ｄモデルの生成に使用された画像であってよい。これらの画像は、それぞれの対応する、３Ｄ歯列弓モデルに対する位置又は領域又は角度が分かるようにタグ付けされたり、且つ／又はデータ構造として配列されたりしてよい。幾つかの変形形態では、３Ｄモデル及び取得された画像は、データ構造として保持されてよいが、３Ｄモデルが画像に付属して単一データ構造とされることは必須ではない。
例えば、図１３はデータ構造の一例を示しており、このデータ構造は、１つ以上の歯列弓モデル１３０５を含み、更に、１つ以上の（例えば、複数のセットの）、患者の歯列弓の周囲の各位置から取得された画像を複数個（例えば、５０個超、１００個超、２００個超、５００個超、７５０個超、１０００個超、１０，０００個超等）を含む。幾つかの変形形態では、可視光及び近赤外光（又は近赤外光及び他のモダリティ）の両方の画像１３０１が示されてよく、位置情報を共有してよい。位置情報は、典型的には、歯列弓のうちの、画像が取得された領域（例えば、その画像の中心点の、歯列弓に対する座標（例えば、ｘ、ｙ、ｚ座標で））と、平面に対する歯列弓の角度（例えば、ロール、ピッチ及び／又はヨー、又は動径座標等）と、を含む（「位置情報」１３０１）。幾つかの変形形態では、スキャンは、複数のスキャンの複合物（例えば、平均、混合等）がデータ構造としてまとめられて記憶されたものであってよい。３Ｄモデルは、それらのスキャンを仮想的に「縫い」合わせることによって形成されてよい。
データ構造は圧縮形態で記憶されてよい。データ構造は大量のデータを含みうるが、データ構造を圧縮して編成することにより、データ構造をマニピュレートして表示することが可能になりうる。例えば、図１２は、図１３に概略的に示されたようなデータ構造を使用して、患者の歯列弓の３Ｄモデルをインタラクティブに表示する一方法を示す。
図１２では、本方法は、患者の歯列弓の３Ｄモデルを表示するステップ１２０１と、３Ｄモデル上にビューウィンドウを表示するステップ１２０３とを含む。そしてユーザは、それら２つ（例えば、ビューウィンドウ及び３Ｄモデルの一方又は両方）を連続的に動かすことを可能にされてよく、これによって、歯列弓の各歯を仮想的に、ビューウィンドウを「通して」近接ビューとして詳細に観察することが可能になる（１２０５）。ビューウィンドウの角度、並びに歯列弓に沿ってのビューウィンドウの位置は、ユーザが（例えば、歯列弓の３Ｄモデルの上及び／又は周囲で連続的に動かすことによって）変化させてよい（１２０７）。ビューウィンドウ／歯列弓が互いに対して動くにつれて、歯列弓に対してビューウィンドウの位置に対応する位置で取得された１つ以上の対応する画像（例えば、近赤外画像）がデータ構造／データセット（例えば、図１３）から識別されてよい（１２０９）。そして対応する画像が表示されてよい（１２１１）。このプロセスは、ビューウィンドウが３Ｄ歯列弓モデルの上をモデルに沿って動くにつれて、反復的に繰り返されてよい。
幾つかの変形形態では、データ構造は、トポグラフィカルに、又はインデックスを付けられたトポグラフィックな様式で構成又は配列されてよく、従って、近接した領域の画像がデータ構造においてリンク又は順序付けされてよく、これにより、本方法が簡略化される。
図１４Ａ～１６Ｃは、ユーザインタフェースの一変形形態の例を示しており、このユーザインタフェースは、図１２で説明されたように、ユーザが歯列弓の３Ｄモデルを仮想スキャンして、対応する画像（例えば、近赤外画像）を表示することを可能にしうる。上述のように、ユーザは、それらの近赤外画像を観察して、１つ以上の構造／欠陥及び／又は治療可能歯特徴（歯のカリエス、亀裂、摩耗等を含む）を手動で（又は幾つかの変形形態では自動で）識別することが可能である。同じ領域の対応する３Ｄ歯列弓モデル及び可視光画像の表示は、両方とも遠近感を与えることが可能であり、患者の歯との直接比較を可能にできる為、歯科分析が簡略化され、且つ強力に強化される。
例えば、図１４Ａでは、ユーザインタフェース１４００として示されている表示は歯列弓モデル１４０３（３Ｄ歯列弓モデル）を含み、これは、患者の歯のスキャンから再構成されており、これらのスキャンの多数又は全てとともにデータ構造として記憶される。上述のように、３Ｄ歯列弓モデルを複数の画像とともにデータ構造に含めることは必須ではないが役立ちうる。更に、この例の３Ｄ歯列弓モデルは患者の歯のスキャンから構築されているが、３Ｄ歯列弓モデルは、代表的でない場合があり、それでも、本明細書に記載のように、表示する２Ｄビューの選択に使用されてよいことは明らかであろう。ループ又は円として示されているビューウィンドウ１４０１を歯列弓の３Ｄモデルの上で、又はこのモデルに沿って動かすことが可能であり、ビューウィンドウが動くにつれて、２つの画像表示１４０５、１４０７のそれぞれが、ビューウィンドウの平面に対する位置（歯列弓の領域と歯列弓の角度の両方）に対応する画像で更新される。図１４Ａでは、第１の（上側の）画像１４０５は近赤外画像であり、これに対応する（ほぼ同時刻／同位置で取得された）可視光（例えば、色付き）画像が下側の画像１４０７に示される。代替として、図１４Ｂ及び１４Ｃに示された表示では、それぞれ１つの画像だけが示されており、図１４Ｂでは拡大された近赤外表示画像が示されており、図１４Ｃでは、画像化ウィンドウビューに対応する領域の拡大された可視光表示画像が示されている。
ユーザインタフェースは、表示をマニピュレートするツール１４０９を含んでもよい（例えば、歯列弓及び／又はビューウィンドウを回転させたり、動かしたりするツール、画像及び／又は３Ｄモデルを修正したり、マークを付けたりする等のツール、画像を保存したり、開いたり、再度呼び出したりするツール等）。
図１５Ａ～１５Ｂは、歯の上でビューウィンドウを動かし、対応する画像を変更／更新することの一例を示す。図１５Ａは、歯列弓の画像と、歯列弓の中程の領域にあるビューウィンドウを通して「見られる」対応する近赤外画像及び可視光画像とを示す。図１５Ｂでは、歯列弓がユーザによって回転されており（或いは代替として、ビューウィンドウが歯列弓に対して舌側に回転されており）、それによって、ビューウィンドウが図１５Ａに比べて若干舌側に位置しており、対応するビュー（近赤外及び可視光）は、この、ビューウィンドウの相対位置の変化を示す為にリアルタイムで更新されている。
同様に、図１６Ａ～１６Ｃは、図１４Ａ～１４Ｃに示されたビューと同様の、患者の下側歯列弓の３Ｄモデルの一例を示す。使用時には、ユーザがビューウィンドウを（且つ／又はビューウィンドウに対して歯列弓を）動かすことによって歯列弓の上を歯列弓に沿ってスキャンするにつれて、表示画像はほぼ連続的に変化することが可能であり、それによって、表示画像はリアルタイム又は近リアルタイムで更新されることが可能である。ユーザは、近赤外画像中の特徴を識別することが可能であり、これには、通常は赤外線に対して透明なエナメル質の領域の密度変化が含まれ、これはエナメル質中のカリエス、亀裂、又は摩耗を表している場合がある。
図１Ａ～１Ｂに示された口腔内スキャンシステムは、一口腔内スキャンシステムとして構成されてよい。図１Ａに戻ると、口腔内スキャンシステム１０１は、少なくとも１つの画像センサと近赤外波長範囲内のスペクトル範囲で発光するように構成された光源とを有する手持ち式ワンド１０３と、表示出力（画面１０２）と、を有する。画面は、ユーザ入力装置として動作するタッチスクリーンであってよく、或いは本システムは、別個のユーザ入力装置（例えば、キーボード、タッチパッド、ジョイスティック、マウス、トラックボール等）を含んでよい。図１Ｂに示されるように、本システムは、手持ち式ワンド、表示装置、及びユーザ入力装置に作用的に接続された１つ以上のプロセッサを含んでもよい。１つ以上のプロセッサは、表示出力上に患者の歯列弓の３次元（３Ｄ）モデルを表示することと、表示出力上の患者の歯列弓の３Ｄモデルの一部分の上にビューウィンドウを表示することと、ユーザ入力装置からの入力に基づいて、ビューウィンドウと患者の歯列弓の３Ｄモデルとの間の相対位置を変化させることと、患者の歯列弓の３Ｄモデルと、患者の歯列弓に対する様々な角度及び位置から取得された、患者の歯列弓の複数の画像との両方から、ビューウィンドウと患者の歯列弓の３Ｄモデルとの間の相対角度及び相対位置を近似する角度及び位置で取得された近赤外画像を識別することと、ビューウィンドウと患者の歯列弓の３Ｄモデルとの間の相対角度及び相対位置を近似する角度及び位置で取得されて識別された近赤外画像を（図１４Ａ～１６Ｃに示されたように）表示することと、を行うように構成された回路及び／又はソフトウェア及び／又はファームウェアを含んでよい。
歯特徴の自動特性化
本明細書では更に、患者の歯列弓の全て又は一部分の３Ｄモデル（ボリュメトリック３Ｄモデルを含むがこれに限定されない）を使用して、１つ以上の歯特徴の識別、確認、及び／又は特性化を自動又は半自動で行うように構成された方法及び装置（例えば、ソフトウェアを含むシステム）について記載している。具体的には、これらの方法及び装置は、検出及び／又は治療の恩恵がありそうな１つ以上の治療可能歯特徴の識別、確認、及び／又は特性化を行うように構成されてよい。治療可能歯特徴としては、亀裂、歯肉退縮、酒石、硬組織及び軟組織の口腔状態等が挙げられ、これらに限定されない。別の治療可能歯特徴としてエナメル質の厚さがありうる。例えば、本明細書に記載の方法及び装置は、エナメル質の厚さを自動でマッピングしてよい（例えば、エナメル質の厚さがｘミクロンより薄い場所に色マッピングを適用してよく、ｘはあらかじめ設定されてよく、且つ／又はユーザ調節可能であってよい）。エナメル質が薄い領域は、潜在的にカリエスが存在しうる領域である。他の潜在的な治療可能歯特徴として、変色（例えば、色の不連続）、ピット、割れ目、歯ぎしりの形跡（薄化（経時的な薄化を含む））、隣接歯間空隙等、又は他の任意の同様の、カリエスが形成されそうな場所を表しているか示唆している可能性のある特徴が挙げられる。
本明細書に記載の方法及び装置はいずれも、異なる画像化モダリティで取得された、患者の歯の異なる複数の画像又は画像セットを使用して、歯特徴（特に治療可能歯特徴）の検出、分析、及び／又は特性化を行うことが可能である。異なる画像化モダリティで取得された、患者の歯の異なる複数の画像又は画像セットは、それぞれが「レコード」と呼ばれてよい。各レコードは、様々な画像化モダリティであってよく、例えば、歯科円錐ビームコンピュータ断層撮影（ＣＢＣＴ）スキャン、３次元（３Ｄ）口腔内スキャン、色スキャン（３Ｄ色スキャン、表面色スキャン等のうちの１つ以上）、２次元（２Ｄ）色スキャン、近赤外スキャン（ボリュメトリック近赤外画像化、徹照、及び／又は反射スキャンのうちの１つ以上を含み、これらに限定されない）、Ｘ線（頭蓋計測分析Ｘ線スキャン、パノラマＸ線スキャン等を含み、これらに限定されない）等であってよく、患者のテキスト又はグラフィックのカルテ情報を含んでよい。
例えば、各レコードは、最初は個別に処理されてよい。この最初のスキャンで１つ以上の歯特徴、特に１つ以上の治療可能歯特徴が識別されてよい。最初に単一レコード（例えば、単一画像化モダリティ）が使用されて、１つ以上の治療可能歯特徴が識別されてよく、或いは、全てのレコード、又はそれらのレコードのサブセットが最初に処理されて、１つ以上の治療可能歯特徴が識別されてよい。１つ以上の治療可能歯特徴の最初の識別は、手動又は自動又は半自動で行われてよい。例えば、１つ以上の治療可能歯特徴は自動で識別されてよく、本明細書に記載のシステムが、（患者の歯の１つ以上の画像を含む）レコードをレビューして、治療可能歯特徴に関連する特性を有する領域にフラグを立てるか、その領域を識別してよい。機械学習手法、例えば、教師あり学習手法（例えば、分類、回帰、類似度等）、教師なし学習手法（例えば、密度推定、クラスタ分析等）、強化学習(例えば、マルコフ決定過程手法等）、表現学習手法、及び／又は主成分分析を使用して、指定されたモダリティにおける特定スキャンの、治療可能歯特徴に（たとえ疎な関連であっても）関連する領域を識別するか、その領域にフラグを立てるようにシステムがトレーニングされてよい。代替又は追加として、ユーザ（歯科医療従事者、歯科技術者等）が、（それぞれが特定の画像化モダリティにある）１つ以上のレコードを手動でレビューしてよく、治療可能歯特徴を示すことが疑われる領域にフラグを立てるか、その領域を識別してよい。半自動化された構成では、本システムは最初に、レコード中の１つ以上の領域にフラグを立ててよく、その後にユーザがレビューして確認／却下を行ってよい。
その１つ以上の領域が識別されたら、それらにフラグが立てられてよく、且つ／又は、それらが潜在的な治療可能歯特徴のコレクションに記憶されてよい。その場所は、起点となるレコード（例えば、そのレコード上の場所）に対して相対的であってよく、或いは、基準モデル（例えば、３Ｄボリュメトリックモデル（後で詳述する））に対して相対的であってよい。幾つかの変形形態では、コレクション（例えば、アレイ、データ構造、ファイル等）は、潜在的な治療可能歯特徴のタイプ、潜在的な治療可能歯特徴の範囲、潜在的な治療可能歯特徴のグレード及び／又は程度、起点となるレコード、及び／又は起点となるレコードの画像化モダリティ等のうちの１つ以上を含んでもよい。幾つかの変形形態では、データ構造は、起点となるレコード（又はそのコピー）に組み込まれてよく、起点となるレコードの画像を修正してよい。この修正は、例えば、識別された潜在的な治療可能歯特徴、及び／又はグレード及び／又は程度等のような任意のメタテキストの場所にフラグ又はマーカを含めることによって行われる。グレード及び／又は程度は、潜在的な治療可能歯特徴に関する信頼度のレベル又はスコアを意味してよく、これは、識別された潜在的な治療可能歯特徴が「本当」にありそうな信頼度のレベル又はスコアを含む。
潜在的な治療可能歯特徴を識別する、この最初の識別プロセスは、複数のレコードにまたがって実施されてよく、或いは、上述のように、（例えば、レコードのうちの１つだけを含む）レコードのサブセットに限定されてよい。幾つかの変形形態では、このプロセスは繰り返し実施されてよい。
１つ以上の潜在的な治療可能歯特徴が識別されたら、他の画像化モダリティを使用するその他の１つ以上のレコードと相互参照されてよい。従って、その１つ以上の潜在的な治療可能歯特徴の場所を特に詳しく調べることにより、これらの１つ以上の他のレコードでも同じ潜在的な治療可能歯特徴が識別できるかどうかを判定できる。幾つかの変形形態では、手続きのこの確認部分の間に更なるレコードの全体が調べられてよく、これらの１つ以上の更なるレコードに更なる潜在的な治療可能歯特徴があれば、それも同様に、潜在的な治療可能歯特徴としてフラグを立てられてよく、歯列弓の同じ領域がこれらの他の潜在的な治療可能歯特徴について調べられてよい（これは、既にレビューされているレコード（例えば、最初の、又は起点となったレコード）に戻ることを含む）。
他のレコードにまたがる比較は、歯特徴（潜在的な治療可能歯特徴を含み、これに限定されない）の場所を異なるレコード間で変換することによってガイドされてよい。特に、調べられた個々の歯科レコードを患者の歯列弓のモデル（例えば、上述の３Ｄモデル（特に３Ｄボリュメトリックモデル）のいずれか）と連係させることが有用であろう。歯列弓の３Ｄモデルは、従って、１つ以上の潜在的な治療可能歯特徴の場所を変換する為のキーとして動作可能であり、様々なレコード、例えば、様々な画像化モダリティの間で高速且つ効率的な比較を行うことを可能にしうる。
従って、潜在的な治療可能歯特徴に関する最初のスキャンの前又は後に、異なる複数のレコードのそれぞれの間の相関、特に、異なる複数のレコードの全て又は一部と、歯列弓の３Ｄモデル（例えば、３Ｄボリュメトリックモデル）との間の相関が確立されることが可能である。あるレコードと、他のレコード及び／又は患者の歯列弓（又は歯列弓の一部分）の３Ｄモデルとを相互に関連付ける任意の方法が用いられてよい。例えば、１つ以上の容易に認識可能な特徴（例えば、歯のエッジ、形状、セグメント化等）を使用して、１つ以上のレコードの間、且つ／又は１つ以上のレコードと患者の歯列弓の３Ｄモデルとの間で変換可能なランドマークを決定してよい。幾つかの変形形態では、レコード間の変換、及び／又は各レコードと患者の歯列弓の３Ｄボリュメトリックモデルとの間の変換を含む変換データセットが作成されてよい。例えば、歯列弓の全て又は一部分の３Ｄボリュメトリックモデルが１つ以上のレコードのそれぞれに関する変換情報を含んでよく、この情報は、１つ以上のレコードの画像の変換（例えば、レコード画像に対する画像化モダリティの距離及び／又は向きの推定）を可能にする。これにより、各レコードと３Ｄモデル（例えば、ボリュメトリックモデル）との間の位置の順方向変換及び逆方向変換の両方が可能になる。
従って、変換データセットは３Ｄモデルと各レコードの変換情報とを含んでよく、それによって、１つ以上のレコード画像の一部分又は一領域が３Ｄ（変換）モデル上に投影されることが可能であり、その後、同じ領域が、別の画像化モダリティで取得された第２の（又はそれ以降の）レコードに戻って投影され、これによって、同じ領域が調べられることが可能である。幾つかの変形形態では、このプロセスは、全てのレコードを収集すること、及び／又は全てのレコードの間の位置合わせを自動、手動、又は半自動で行うことから開始されてよい。例えば、歯、口蓋、歯肉等の個々の領域の識別は、様々な画像化モダリティ及び／又は３Ｄモデルの間で相互相関を行うことに使用されてよい。一例では、Ｘ線画像を含むレコードが、患者の歯の3Ｄボリュメトリックモデルと相互に関連付けられてよく、これは、そのレコードに対応するＸ線画像を取得したＸ線カメラの位置及び／又は向きを（手動又は自動で）解決することによって行われる。ボリュメトリックモデルは、各レコードの画像化ソースの位置及び向きを特定及び／又は確認することに使用されてよい。幾つかの変形形態では、レコードは、画像の取得に使用される、位置及び／又は向き及び／又は画像化パラメータについての明示された（例えば、記録された）情報を含み、代替又は追加として、この情報は導出されてよい。上述のように、１つの疑似Ｘ線画像が生成されて、レコードの実際のＸ線画像と比較されてよい。
潜在的な治療可能歯特徴の領域に対応する領域が別のレコードから識別されたら、本システム又は方法は、この別のレコードに同じ潜在的な治療可能歯特徴が存在するかどうかを判定してよい。存在する場合は、スコア（例えば、潜在的な治療可能歯特徴が本当に存在する可能性を示す信頼度スコア）が調節されてよく、例えば、同じ又は同様の潜在的な治療可能歯特徴が存在する場合には増やされてよい。レコードのタイプ、及び潜在的な治療可能歯特徴のタイプに応じて、潜在的な治療可能歯特徴が存在しない場合には結果として信頼度スコアが調節されてよい。例えば、典型的にはＸ線で検出できない表面特徴（例えば、変色、歯垢、歯肉退縮等）がなければ、結果として、その１つ以上の潜在的な治療可能歯特徴の信頼度スコアを減らさなくてよい。様々なレコードの間の対応する場所において（従って、様々なモダリティにおいて）潜在的な治療可能歯特徴が見つかることが多いほど、潜在的な治療可能歯特徴が本当に存在する可能性が高い。
１つ以上の潜在的な治療可能歯特徴の対応する場所を比較する場合、上述のオリジナルの識別手法と同様に、手動、自動、又は半自動で領域が調べられてよい。例えば、別のレコードにある潜在的な治療可能歯特徴の場所に対応する更なるレコードの領域が自動で調べられて、潜在的な治療可能歯特徴のタイプと相互に関連付けられた特徴が識別されてよい。本システムは、更なる特徴を認識するようにトレーニングされてよく、潜在的な治療可能歯特徴がこの場所に存在する可能性を表すスコアを提供してよい。幾つかの変形形態では、ユーザ（例えば、技術者、歯科医療従事者等）が、更なるレコードからの画像を提示されてよく、１つ以上の更なるレコードに潜在的な治療可能歯特徴が存在する可能性（はい／いいえ、グラデーションスケール、数値スケール等）を手動で示してよい。
潜在的な治療可能歯特徴のそれぞれについて決定された最終的な信頼度値が本システムによって使用されてよい。即ち、記憶、伝送、及び／又は表示されてよい。例えば、潜在的な治療可能歯特徴は、任意の適切な方法で歯科開業医に提示されてよく、例えば、一覧として、或いは表示上の、例えば、マークを付けられた歯列弓の３Ｄモデル（変換３Ｄ歯モデルを含む）等の上で提示されてよい。例えば、本システムは、閾値を上回る信頼度レベルである（それほど「本当に」ありそうな）潜在的な治療可能歯特徴のいずれか又は全ての場所に、色、形状等による表示ハイライトを出力してよく、表示は更に、それらの潜在的な治療可能歯特徴の（１つ以上のレコードからの）１つ以上のビューを含んでよい。ユーザは、信頼度レベルの閾値の設定又は調節を、例えば、オンザフライで行ってよく、例えば、閾値をより厳格にしたり緩めたりして、それに応じて、潜在的な治療可能歯特徴の表示を増やしたり減らしたりしてよい。
図１７は、ここまで論じられたように様々な画像化モダリティにまたがって歯特徴を特性化する方法の一例１７００を示す。図１７では、本方法（又は本方法を実施するように構成されたシステム）は、１つ以上のレコード（例えば、様々な画像化モダリティで取得された、患者の歯の１つ以上の画像又は画像セット）から１つ以上の治療可能歯特徴を識別してよい（１７０１）。例えば、１つ以上の治療可能歯特徴は、１つ以上の治療可能歯特徴を自動で検出するように構成されたエージェント又はエンジンによって識別されてよい。例えば、図１７の方法を実施する一システムは、治療可能歯特徴分析エンジンを含んでよく、或いは、それそれが１つ以上のタイプの治療可能歯特徴又は１つ以上のタイプの画像化モダリティを識別するように構成された複数の治療可能歯特徴分析エンジンを含んでよい。このエンジン（例えば、治療可能歯特徴分析エンジン）は、コンピュータシステムの一部であってよい。本明細書では、エンジンは１つ以上のプロセッサ、又はそれらの一部分を含む。１つ以上のプロセッサの一部分は、与えられた任意の１つ以上のプロセッサを含むハードウェアの全てより少ないいくらかのハードウェア部分、例えば、レジスタのサブセットを含んでよく、この、プロセッサの一部分はマルチスレッドプロセッサの１つ以上のスレッドの専用であり、１つのタイムスライスの間に、プロセッサは全体として、又は部分的にエンジンの機能性等の一部を実施することの専用になる。従って、第１のエンジンと第２のエンジンが１つ以上の専用プロセッサを有してよく、或いは、第１のエンジンと第２のエンジンが１つ以上のプロセッサを互いに共有してよく、又は他のエンジンと共有してよい。実装固有の検討又は他の検討に応じて、エンジンが集中化されたり、その機能性が分散されたりしてよい。エンジンは、ハードウェア、ファームウェア、又は、コンピュータ可読媒体の形で実施された、プロセッサによって実行されるソフトウェアを含んでよい。プロセッサは、実装されたデータ構造及び方法、例えば、本明細書において図面を参照して説明されたようなデータ構造及び方法を使用して、データを別のデータに変換する。
本明細書に記載のエンジン、又は本明細書に記載のシステム及び装置の実装に使用されるエンジンは、クラウドベースのエンジンであってよい。本明細書では、クラウドベースのエンジンは、クラウドベースのコンピュータシステムを使用してアプリケーション及び／又は機能性を実行することが可能なエンジンである。それらのアプリケーション及び／又は機能性の全て又は一部が、複数のコンピューティング装置にまたがって分散されてよく、１つのコンピューティング装置だけに限定される必要はない。幾つかの実施形態では、クラウドベースのエンジンは、エンドユーザがウェブブラウザ又はコンテナアプリケーションを通してアクセスする機能性及び／又はモジュールを実行することが可能であり、これらの機能性及び／又はモジュールは、エンドユーザのコンピューティング装置にはローカルインストールされない。
図１７に戻ると、１つ以上の治療可能歯特徴は、１つ以上のレコードから手動又は半手動で識別されてよい。例えば、治療可能歯特徴分析エンジンが最初に１つ以上の治療可能歯特徴を識別してよく、それをユーザ（例えば、歯科技術者）が検証又は診察してよい。
識別された各治療可能歯特徴は、その後、フラグを立てられてよく、且つ／又は（例えば、潜在的な治療可能歯特徴のコレクションに）記録されてよい（１７０３）。例えば、潜在的な治療可能歯特徴のコレクションがデータ構造の一部であってよい。潜在的な治療可能歯特徴をコレクション（例えば、データ構造）に追加することは、（例えば、起点となるレコード上の）治療可能歯特徴の場所、及び／又は、治療可能歯特徴のタイプ、治療可能歯特徴の信頼度のグレード／程度等のうちの１つ以上を記録することを含んでよい。本明細書では、データ構造（これはデータストアの一部として含まれてよい）は、任意の適用可能なデータ編成を有するリポジトリを含むものとし、そのようなデータ編成として、表、カンマ区切り値（ＣＳＶ）ファイル、従来式データベース（例えば、ＳＱＬ）、又は他の適用可能な既知の、又は便利な編成フォーマットが挙げられる。データストアは、例えば、特定用途マシン上の物理的コンピュータ可読媒体、ファームウェア、ハードウェア、これらの組み合わせ、又は適用可能な既知の、又は便利な装置又はシステムにおいて実施されるソフトウェアとして実装されてよい。データストア関連コンポーネント（例えば、データベースインタフェース）は、データストア「の一部」、他の何らかのシステムコンポーネントの一部、又はこれらの組み合わせと見なされてよいが、データストア関連コンポーネントの物理的な位置及び他の特性は、本明細書に記載の手法を理解する上では重要ではない。
データ構造は、データをコンピュータに記憶させて編成する特定の方法に関連付けられてよく、それによって、所与のコンテキストで効率的に使用可能である。データ構造は、一般に、コンピュータのメモリの、アドレスで指定される任意の場所にデータをフェッチして記憶させるコンピュータの能力に基づいており、アドレスは、それ自体がメモリに記憶されてプログラムによってマニピュレートされることが可能なビット列である。従って、データアイテムのアドレスを算術演算で計算することに基づくデータ構造もあれば、データアイテムのアドレスを構造自体に記憶させることに基づくデータ構造もある。多くのデータ構造は両方の原理を使用し、時には両方の原理を自明でない方法で組み合わせて使用する。データ構造の実装は、通常、その構造のインスタンスを生成してマニピュレートする一連のプロシージャを書くことを必然的に伴う。本明細書に記載のデータストアは、クラウドベースのデータストアであってよい。クラウドベースのデータストアは、クラウドベースのコンピューティングシステム及びエンジンに適合するデータストアである。
識別された「想定される」治療可能歯特徴（例えば、「潜在的な治療可能歯特徴」）は、１つ以上の別のレコードにある、対応する物理的な位置にマッピングされてよい（１７０５）。上述のように、幾つかの変形形態では、これは３Ｄボリュメトリックモデルを使用して行われてよく、３Ｄボリュメトリックモデルは（画像化モダリティが異なる）多種多様なタイプのレコードの間で変換されてよく、これは、第１のレコードを３Ｄモデル上に投影し、その後、第２の領域上に戻すことを含む。
従って、他の領域にある同じ対応する領域がレビューされて、潜在的な治療可能歯特徴が更なるレコードにおいて存在するかどうか、又は示唆されるかどうかが判定されることが可能である。幾つかの変形形態では、本方法は、対応する様々な領域の全てを、記憶、伝送、及び／又はユーザ（例えば、歯科医療従事者）への提示の為にシンプルに収集してよく、例えば、任意選択でここで止まって、これらのフラグを立てられた領域を、ユーザが異なる複数の画像化モダリティ（レコード）から同時にレビューすることを可能にしてよい。例えば、潜在的な治療可能歯特徴は、横並び（例えば、タイル状）又は一連のビューの全ての対応するビューに関して示されてよい。
代替又は追加として、本方法及び／又はシステムは、識別された潜在的な治療可能歯特徴のそれぞれについての信頼度スコアを自動又は半自動で調節することが可能である。従って、本システムは、更なるレコードが、潜在的な治療可能歯特徴の存在する可能性がより高いことを示しているのか、より低いことを示しているのかを判定することが可能であり、潜在的な治療可能歯特徴のそれぞれについて、更なるレコード内の対応する位置に出現しているかどうかに基づいて、信頼度スコアを調節（又は決定）することが可能である（１７０７）。
調節された信頼度レベルは、その後、潜在的な治療可能歯特徴を絞り込むことに使用されてよい。例えば、本方法又はシステムは、その後、潜在的な治療可能歯特徴のそれぞれについての調節された信頼度レベルに基づいてフィルタリング及び／又は閾値適用を行ってよい（１７０９）。幾つかの変形形態では、閾値は固定されてよい（例えば、ｘより大きい信頼度レベル。ｘは、信頼度ゼロと信頼度１（絶対的信頼）との中間の数値。例えば、０．１、０．２、０．３、０．４、０．５、０．６、０．７、０．８等）。幾つかの変形形態では、閾値は、ユーザが手動で調節してよく、且つ／又は、レコードの１つ以上の特徴（例えば、各レコード固有の品質尺度等）に基づいてよい。
その後、信頼度レベルが閾値を上回る潜在的な治療可能歯特徴が記憶、提示、及び／又は伝送されてよい（１７１１）。例えば、フラグを立てられた潜在的な治療可能歯特徴を含む最終的なリスト及び／又は（例えば、３Ｄモデルを使用する）表示がユーザに提示されてよい。
本明細書に記載の方法及び装置（例えば、システム）はいずれも、複数のレコードの全て又は一部を含むデータ構造を構築するように構成されてよい。例えば、データ構造は、上述のように、３Ｄボリュメトリックモデルと、これを構築するのに使用された関連する２Ｄ画像の全て又は一部とを含んでよい。更に、データ構造は、更なるレコード、例えば、Ｘ線（例えば、パノラマＸ線）及び／又はＣＢＣＴで取得された画像等を含んでよい。メタデータ（例えば、患者及び／又は画像に関する情報（テクスチャ情報等））も含まれてよく、これには、任意選択で、患者の健康状態／歯レコードからの患者カルテ情報が含まれてよい。代替又は追加として、任意の識別された潜在的な治療可能歯特徴（例えば、レコードから識別された発見）も含まれてよい。潜在的な治療可能歯特徴は、その他のレコードに対する検索／発見／マーク付けに使用されてよい。
典型的には、画像（例えば、２Ｄ近赤外画像）を集約して３Ｄ（例えば、ボリュメトリック）モデルを構築する場合は、情報を提供した２Ｄ画像に、３Ｄモデルに対する有意性を示すマークが付けられてよい。例えば、２Ｄ画像は、関連性が低いこと又は高いことを示すマークを付けられてよい。
上述のように、潜在的な治療可能歯特徴のコレクションが、複数のレコードにおける潜在的な治療可能歯特徴の存在に基づく、潜在的な治療可能歯特徴の信頼度レベルを含む場合、このコレクションは、３Ｄモデルを含む同じデータ構造の一部として含まれてよく、或いは独立であってよい。潜在的な治療可能歯特徴を含む３Ｄモデルは、直接マークを付けられてよい（フラグを立てられてよい、コード化されてよい等）。従って、データ構造は、様々なレコードの全てを集約したものであってよい。結合／集約されたデータ構造は、マークを付けられたデータ構造、又は治療可能歯特徴のデータ構造と呼ばれてよい。
近赤外２Ｄ画像を含むいずれのレコードも、潜在的な治療可能歯特徴を識別する為に使用／スキャンされてよい。上述のように、いずれかのレコードにおいて疑わしい領域が自動で、半自動／半手動で、又は手動で（例えば、ユーザによって）識別された場合、本方法又はシステムは、その他のレコードの全て又は幾つかに対して、歯列弓の対応する領域を検索して、発見があったかどうかを結論付けてよい。幾つかの変形形態では、本方法又は装置は、本明細書に記載の分析に基づいて、レコードの全て又は幾つかにある画像（及び／又は結合されたデータ構造にある画像）を更新してよい。
本明細書に記載の方法及びシステムのいずれにおいても、性能及び使いやすさを向上させるために、レコード及び／又は３Ｄモデルの全て又は幾つかにおいて歯のセグメント化が行われてよい。歯のセグメント化は、ボリュメトリック結果及びモデル品質を支援し向上させる為に、ボリュメトリックモデリングの前に追加されてよい。例えば、ボリュメトリック３Ｄモデルは、セグメント化の情報を使用して、性能を潜在的に強化することが可能であり、これは、更なる表面３Ｄ情報が追加される為である。セグメント化情報は更に、エナメル質－象牙質損傷のセグメント化を支援して、自動検出及び疑わしい領域のマーク付けを強化することも可能である（これには、例えば、潜在的な治療可能歯特徴を識別する自動エージェントを使用する場合が含まれ、これに限定されない）。代替又は追加として、歯のセグメント化は、エナメル質－象牙質損傷のセグメント化を支援して、自動検出及び疑わしい領域のマーク付けを強化する為に、ボリュメトリックモデリングの後処理に追加されてよい。例えば、セグメント化は更に、又は代替として、様々な画像化モダリティの間で構造を相互に関連付けることに役立ちうる。これには、ボリュメトリックモデル上の発見を他のモダリティと位置合わせして相互モダリティ可視化を実現することが含まれる。歯のセグメント化は、臨床的発見及び注釈のレコード及び相互モダリティ可視化を改善する為に使用されてよい。
本明細書に記載の方法及び装置のいずれにおいても、示される信頼度レベルは、定量的且つ／又は定性的なインデックスであってよい。例えば、定量的な信頼度レベル「スコア」が提供されてよい（これは、例えば、数（例えば、０～１００、０～１．０、－１００～１００の間の数、又は任意の数値範囲にスケーリングされた数）を使用して行われてよい）。定性的なインデックスとしては、「高い」、「中程度に高い」、「中程度」、「中程度に低い」、「低い」等があってよい。定性的な信頼度レベル、及び定量的な信頼度レベルの両方が使用されてよい。本明細書に記載の複数のレコードに基づく信頼度レベルの格付けシステムが、保険金請求及び／又は患者との意思疎通に対して影響が大きい場合がある。
本明細書に記載の方法及びシステムのいずれにおいても、可能性のある関心領域又は潜在的問題の識別を支援する為に歯列弓のモルフォロジが使用されてよい。従って、一般に、潜在的な治療可能歯特徴の領域を含める為には、３Ｄモデル（ボリュメトリックモデル）が、本明細書に記載のように使用及び／又は修正されてよい。修正された３Ｄモデルが、リスク評価の為の領域を視覚的に示すマップとして動作してよく、これは、例えば、患者の治療をガイドすることに使用されてよく、これは、シーラント、歯列矯正処置、又はナイトガード等の使用を推進することを含む。幾つかの変形形態では、修正された３Ｄモデルは、更なるスキャンが必要な場合（例えば、リスク領域におけるスキャン回数が少ない場合）にユーザをガイドすることに使用されてよい。本明細書では、修正された３Ｄモデルは、潜在的な治療可能歯特徴の場所及び／又はタイプ及び／又は信頼度レベルを示す為にマークを付けられた３Ｄモデル（例えば、ボリュメトリックモデル及び／又は表面モデル）を含んでよい。従って、一般に、（例えば、潜在的関心領域がレコード中、特に近赤外／近赤外イメージングスキャン以外のレコード中に出現した場合に）更なるデータソースを使用して、ユーザが潜在的関心領域をキャプチャすることをガイドすることは、潜在的な治療可能歯特徴の発見の確認に役立ちうる。上述のように、修正された３Ｄモデルを含む結果は、ユーザがユーザの歯列をスキャン又は（将来の一時点に）再スキャンすることをガイドすることに役立ちうる。例えば、スキャン中のターゲティングマップとして（且つ、それらの領域でのカバレッジが十分であることを確認する為に）履歴スキャンが行われてよい。追加又は代替として、１つ以上の導出された画像／プレゼンテーションが使用されてよい。例えば、歯のセグメント化によって（例えば、３Ｄボリュメトリックモデルから）歯のチャートマップが生成されてよく、これを使用して、歯科医療管理ソフトウェア（ＤＰＭＳ）へのフォローアップ及び自動インポートが行われてよい。例えば、指定された問題を歯のマップに合わせるように個別レコードが並べられてよい。
本明細書に記載の方法（ユーザインタフェースを含む）はいずれも、ソフトウェア、ハードウェア、又はファームウェアとして実装されてよく、プロセッサ（例えば、コンピュータ、タブレット、スマートフォン等）によって実行可能な一連の命令を記憶する非一時的なコンピュータ可読記憶媒体として記載されてよく、それらの命令は、プロセッサによって実行された場合に、表示するステップ、ユーザと通信するステップ、分析するステップ、（タイミング、周波数、強度等を含む）パラメータを修正するステップ、判定するステップ、アラートするステップ、などのステップを含んでこれらに限定されないステップのうちの任意のステップの実行をプロセッサに制御させる。
本明細書において、ある特徴又は要素が別の特徴又は要素の「上に（ｏｎ）」あると言及された場合、その特徴又は要素は、直接その別の特徴又は要素に接していてよく、或いは、介在する特徴及び／又は要素が存在してもよい。これに対し、ある特徴又は要素が別の特徴又は要素の「直接上に（ｄｉｒｅｃｔｌｙ ｏｎ）」あると言及された場合、介在する特徴及び／又は要素は存在しない。又、当然のことながら、ある特徴又は要素が別の特徴又は要素に「接続されている（ｃｏｎｎｅｃｔｅｄ）」、「取り付けられている（ａｔｔａｃｈｅｄ）」、又は「結合されている（ｃｏｕｐｌｅｄ）」と言及された場合、その特徴又は要素は、直接その別の特徴又は要素に接続されているか、取り付けられているか、結合されていてよく、或いは、介在する特徴又は要素が存在してもよい。これに対し、ある特徴又は要素が別の特徴又は要素に、「直接接続されている（ｄｉｒｅｃｔｌｙ ｃｏｎｎｅｃｔｅｄ）」、「直接取り付けられている（ｄｉｒｅｃｔｌｙ ａｔｔａｃｈｅｄ）」、又は「直接結合されている（ｄｉｒｅｃｔｌｙ ｃｏｕｐｌｅｄ）」と言及された場合、介在する特徴又は要素は存在しない。そのように記載又は図示された特徴及び要素は、１つの実施形態に関して記載又は図示されているが、他の実施形態にも当てはまってよい。又、当業者であれば理解されるように、ある構造又は特徴が別の特徴に「近接して（ａｄｊａｃｅｎｔ）」配置されていて、その構造又は特徴が言及された場合、その言及は、近接する特徴と部分的に重なり合うか、近接する特徴の下層となる部分を有してよい。
本明細書において使用された術語は、特定の実施形態を説明することのみを目的としており、本開示の限定を意図したものではない。例えば、本明細書において使用される単数形「ａ」、「ａｎ」、及び「ｔｈｅ」は、文脈上明らかに矛盾する場合を除き、複数形も同様に包含するものとする。更に、当然のことながら、「ｃｏｍｐｒｉｓｅｓ（含む）」及び／又は「ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ（含む）」という語は、本明細書で使用された際には、述べられた特徴、手順、操作、要素、及び／又は構成要素の存在を明記するものであり、１つ以上の他の特徴、手順、操作、要素、構成要素、及び／又はこれらの集まりの存在又は追加を排除するものではない。本明細書では、「及び／又は（ａｎｄ／ｏｒ）」という用語は、関連付けられて列挙されたアイテムのうちの１つ以上のアイテムのあらゆる組み合わせを包含するものであり、「／」と略記されてよい。
「下に（ｕｎｄｅｒ）」、「下方に（ｂｅｌｏｗ）」、「下方の（ｌｏｗｅｒ）」、「上方の（ｏｖｅｒ）」、「上方の（ｕｐｐｅｒ）」などのような空間的に相対的な語句は、本明細書では、図面に示されるような、１つの要素又は特徴と別の要素又は特徴との関係を説明する場合に説明を簡単にする為に使用されてよい。当然のことながら、この空間的に相対的な語句は、使用時又は操作時の器具の、図面で描かれる向きに加えて、それ以外の向きも包含するものとする。例えば、図面内の器具が反転された場合、別の要素又は特徴の「下に（ｕｎｄｅｒ）」又は「真下に（ｂｅｎｅａｔｈ）」あると記載された要素は、その別の要素又は特徴の「上に（ｏｖｅｒ）」方向づけられることになる。従って、例えば、「下に（ｕｎｄｅｒ）」という語句は、「上に（ｏｖｅｒ）」及び「下に（ｕｎｄｅｒ）」の両方の向きを包含しうる。本装置は、他の方向づけ（９０度回転又は他の方向づけ）が行われてよく、それに応じて、本明細書で使用された空間的に相対的な記述子が解釈されてよい。同様に、「上方に（ｕｐｗａｒｄｌｙ）」、「下方に（ｄｏｗｎｗａｒｄｌｙ）」、「垂直方向の（ｖｅｒｔｉｃａｌ）」、「水平方向の（ｈｏｒｉｚｏｎｔａｌ）」などの用語は、本明細書では、特に断らない限り、説明のみを目的として使用される。
「第１の」及び「第２の」という語句は、本明細書では様々な特徴／要素（手順を含む）を説明する為に使用されてよいが、これらの特徴／要素は、文脈上矛盾する場合を除き、これらの語句によって限定されるべきではない。これらの語句は、ある特徴／要素を別の特徴／要素と区別する為に使用されてよい。従って、本発明の教示から逸脱しない限り、第１の特徴／要素が後述時に第２の特徴／要素と称されてもよく、同様に、第２の特徴／要素が後述時に第１の特徴／要素と称されてもよい。
本明細書及び後続の特許請求の範囲の全体を通して、別段に記述しない限りは、「含む（ｃｏｍｐｒｉｓｅ）」という後、及びその変形である「含む（ｃｏｍｐｒｉｓｅｓ）」、「含む（ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ）」などは、方法及び物品（例えば、装置（ｄｅｖｉｃｅ）及び方法を含む構成及び装置（ａｐｐａｒａｔｕｓ））において様々な構成要素が相互連帯して使用されてよいことを意味する。例えば、「含む（ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ）」という語は、述べられた全ての要素又はステップの包含を意味するものであって、他のあらゆる要素又はステップの排除を意味するものではないことを理解されたい。
一般に、本明細書に記載の装置及び方法はいずれも、包括的であると理解されるべきであるが、構成要素及び／又はステップの全て又は一部が代替として排他的であってよく、且つ、様々な構成要素、ステップ、副構成要素、又は副ステップで「構成される（ｃｏｎｓｉｓｔｉｎｇ ｏｆ）」、或いは代替として「本質的に構成される（ｃｏｎｓｉｓｔｉｎｇ ｅｓｓｅｎｔｉａｌｌｙ ｏｆ）」と表現されてよい。
実施例において使用される場合も含め、本明細書及び特許請求の範囲において使用されているように、且つ、特に断らない限り、あらゆる数値は、「約（ａｂｏｕｔ）」又は「およそ（ａｐｐｒｏｘｉｍａｔｅｌｙ）」という語句が前置されているものとして読まれてよく、たとえ、その語句が明示的に現れていなくても、そのように読まれてよい。「約（ａｂｏｕｔ）」又は「およそ（ａｐｐｒｏｘｉｍａｔｅｌｙ）」という語句は、大きさ及び／又は位置を示す場合に、記載された値及び／又は位置が、妥当な予想範囲の値及び／又は位置に収まっていることを示す為に使用されてよい。例えば、数値は、述べられた値（又は値の範囲）の±０．１％の値であってよく、述べられた値（又は値の範囲）の±１％の値であってよく、述べられた値（又は値の範囲）の±２％の値であってよく、述べられた値（又は値の範囲）の±５％の値であってよく、述べられた値（又は値の範囲）の±１０％の値であってよく、他のそのような値であってよい。本明細書で与えられるいかなる数値も、文脈上矛盾する場合を除き、その値の前後のおおよその値も包含するものと理解されたい。例えば、値「１０」が開示されている場合は、「約１０」も開示されている。本明細書に記載のいかなる数値範囲も、そこに包含される全ての副範囲を包含するものとする。又、当然のことながら、当業者であれば適正に理解されるように、ある値が開示されていれば、その値「以下の」値、その値「以上の」値、及びそれらの値の間の可能な範囲も開示されている。例えば、値「Ｘ」が開示されていれば、「Ｘ以下の」値、及び「Ｘ以上の」値（例えば、Ｘが数値の場合）も開示されている。又、本出願全体を通して、データが幾つかの異なるフォーマットで与えられていること、並びにこのデータが終点及び始点を表していて、これらのデータ点の任意の組み合わせにわたる範囲を有することも理解されたい。例えば、特定のデータ点「１０」及び特定のデータ点「１５」が開示されていれば、１０と１５の間の値だけでなく、１０及び１５より大きい値、１０及び１５以上の値、１０及び１５より小さい値、１０及び１５以下の値、及び１０及び１５に等しい値も開示されていると見なされる。２つの特定の単数の間の各単数も開示されていることも理解されたい。例えば、１０及び１５が開示されていれば、１１、１２、１３、及び１４も開示されている。
ここまで様々な例示的実施形態について記載してきたが、特許請求の範囲によって示される本発明の範囲から逸脱しない限り、様々な実施形態に対して、幾つかある変更のいずれが行われてもよい。例えば、記載された各種方法ステップが実施される順序は、代替実施形態では変更されてよい場合が多く、代替実施形態によっては、１つ以上の方法ステップがまとめてスキップされてもよい。装置及びシステムの様々な実施形態の任意選択の特徴が、実施形態によっては含まれてよく、実施形態によっては含まれなくてよい。従って、上述の説明は、主に例示を目的としたものであり、特許請求の範囲に明記されている本発明の範囲を限定するように解釈されるべきではない。
本明細書に含まれる実施例及び具体例は、本発明対象が実施されうる具体的な実施形態を、限定ではなく例示として示す。言及されたように、他の実施形態が利用されたり派生したりしてよく、本開示の範囲から逸脱しない限り、構造的な、或いは論理的な置換又は変更が行われてよい。本発明対象のそのような実施形態は、本明細書においては、個別に参照されてよく、或いは、「本発明」という言い方でまとめて参照されてよく、「本発明」という言い方で参照することは、あくまで便宜上であって、本出願の範囲を、実際には２つ以上が開示されていても、いずれか１つの発明又は発明概念に自発的に限定することを意図するものではない。従って、本明細書では特定の実施形態を図示及び説明してきたが、この、示された特定の実施形態を、同じ目的を達成するように作られた任意の構成で置き換えてよい。本開示は、様々な実施形態のあらゆる翻案又は変形を包含するものである。当業者であれば、上述の説明を精査することにより、上述の複数の実施形態の組み合わせ、及び本明細書に具体的な記載がない他の実施形態が明らかになるであろう。
〔付記１〕
患者の歯列弓の３次元（３Ｄ）モデルを表示するステップと、
前記患者の歯列弓の前記３Ｄモデルの少なくとも一部分の上にビューウィンドウを表示するステップと、
前記ビューウィンドウと前記患者の歯列弓の前記３Ｄモデルとの間の相対位置の変化をユーザから受け取るステップと、
前記患者の歯列弓の前記３Ｄモデルと、前記患者の歯列弓に対する様々な角度及び位置から取得された前記患者の歯列弓の複数の画像との両方から、前記ビューウィンドウと前記患者の歯列弓の前記３Ｄモデルとの間の相対角度及び相対位置を近似する角度及び位置で取得された近赤外画像を識別するステップと、
前記ビューウィンドウと前記患者の歯列弓の前記３Ｄモデルとの間の相対角度及び相対位置を近似する角度及び位置で取得された前記識別された近赤外画像を表示するステップと、
を含む方法。
〔付記２〕
前記近赤外画像を識別する前記ステップ、及び前記識別された近赤外画像を表示する前記ステップは、前記ビューウィンドウと前記患者の歯列弓の前記３Ｄモデルとの間の相対位置を前記ユーザが変化させるにつれて連続的に実施される、付記１に記載の方法。
〔付記３〕
前記ビューウィンドウと前記患者の歯列弓の前記３Ｄモデルとの間の相対位置を前記ユーザが変化させることを可能にすることは、前記ビューウィンドウの平面と前記患者の歯列弓との間の角度と、前記歯列弓のうちの前記ビューウィンドウに近接する部分と、のうちの１つ以上を前記ユーザが変化させることを可能にすることを含む、付記１に記載の方法。
〔付記４〕
前記識別するステップは、前記ビューウィンドウと前記患者の歯列弓の前記３Ｄモデルとの間の相対角度及び相対位置を近似する複数の画像を決定することと、前記複数の画像を平均して前記識別された近赤外画像を形成することと、を含む、付記１に記載の方法。
〔付記５〕
前記患者の歯列弓の前記３Ｄモデルと、前記患者の歯列弓に対する様々な角度及び位置から取得された前記患者の歯列弓の前記複数の画像と、の両方を含むデータセットをプロセッサにおいて収集するステップを更に含む、付記１に記載の方法。
〔付記６〕
前記患者の歯列弓の前記３Ｄモデルの一部分の上に前記ビューウィンドウを表示する前記ステップは、前記患者の歯列弓の前記３Ｄモデルの前記一部分をビューすることが可能なループを表示することを含む、付記１に記載の方法。
〔付記７〕
前記ビューウィンドウと前記患者の歯列弓の前記３Ｄモデルとの間の相対位置を前記ユーザが変化させることを可能にすることは、患者の歯列弓の前記３Ｄモデルの角度と、患者の歯列弓の前記３Ｄモデルの回転と、前記歯列弓のうちの前記ビューウィンドウに近接する前記部分と、のうちの１つ以上を独立に制御することを含む、付記１に記載の方法。
〔付記８〕
前記ビューウィンドウと前記患者の歯列弓の前記３Ｄモデルとの間の相対位置を前記ユーザが変化させることを可能にすることは、前記ユーザが前記ビューウィンドウを前記歯列弓の前記３Ｄモデルの上で動かすことを可能にすることを含む、付記１に記載の方法。
〔付記９〕
前記患者の歯列弓の前記３Ｄモデルと、前記患者の歯列弓に対する様々な角度及び位置から取得された前記患者の歯列弓の前記複数の画像との両方から、前記ビューウィンドウと前記患者の歯列弓の前記３Ｄモデルとの間の相対角度及び相対位置を近似する、可視光画像及び蛍光画像のいずれかである第２の画像を識別するステップと、前記第２の画像を前記近赤外画像と同時に表示するステップと、を更に含む、付記１に記載の方法。
〔付記１０〕
前記表示された３Ｄモデルに対する前記ビューウィンドウの角度及び位置を近似する前記識別された近赤外画像を表示する前記ステップは、前記識別された近赤外画像を、前記患者の歯列弓の前記３Ｄモデルの前記表示に近接するウィンドウに表示するか、前記患者の歯列弓の前記３Ｄモデルの前記表示と部分的に重ねて表示することを含む、付記１に記載の方法。
〔付記１１〕
患者の歯列弓の３次元（３Ｄ）モデルを表示するステップと、
前記患者の歯列弓の前記３Ｄモデルの一部分の上にビューウィンドウを表示するステップと、
前記ビューウィンドウと前記患者の歯列弓の前記３Ｄモデルとの間の相対位置をユーザが変化させることを可能にするステップであって、相対位置は、前記患者の歯列弓と前記ビューウィンドウの平面との間の相対角度と、前記歯列弓のうちの前記ビューウィンドウに近接する部分と、のうちの１つ以上を含む、前記可能にするステップと、
前記ビューウィンドウと前記患者の歯列弓の前記３Ｄモデルとの間の相対位置を前記ユーザが変化させるにつれて、連続的に、
前記患者の歯列弓の前記３Ｄモデルと、前記患者の歯列弓の複数の画像ペアであって、前記複数のペアの各ペアは、それぞれが前記患者の歯列弓に対して同じ角度及び位置で取得される第１の画像化波長及び第２の画像化波長を含む、前記複数の画像ペアとの両方から、前記ビューウィンドウと前記患者の歯列弓の前記表示された３Ｄモデルとの間の相対角度及び相対位置を近似する角度及び位置で取得された画像ペアを識別し、
前記患者の歯列弓の前記表示された３Ｄモデルに対する前記ビューウィンドウの角度及び位置を近似する角度及び位置で取得された前記識別された画像ペアのうちの少なくとも一方の画像を表示するステップと、
を含む方法。
〔付記１２〕
前記表示するステップは、前記画像ペアを、前記患者の歯列弓の前記３Ｄモデルに近接するウィンドウに表示することを含む、付記１１に記載の方法。
〔付記１３〕
前記識別するステップは、前記ビューウィンドウと前記患者の歯列弓の前記３Ｄモデルとの間の相対角度及び相対位置を近似する複数の画像ペアを決定することを含み、前記複数の画像ペアの前記第１の画像化波長画像を平均し、前記第２の画像化波長画像を平均して、前記識別された画像ペアを形成することを更に含む、付記１１に記載の方法。
〔付記１４〕
前記患者の歯列弓の前記３Ｄモデルと、前記患者の歯列弓に対する様々な角度及び位置から取得された前記患者の歯列弓の前記複数の画像と、を含むデータセットをプロセッサにおいて受け取るステップを更に含む、付記１１に記載の方法。
〔付記１５〕
前記患者の歯列弓の前記３Ｄモデルの一部分の上に前記ビューウィンドウを表示する前記ステップは、前記患者の歯列弓の前記３Ｄモデルの前記一部分をビューすることが可能なループを表示することを含む、付記１１に記載の方法。
〔付記１６〕
前記ビューウィンドウと前記患者の歯列弓の前記３Ｄモデルとの間の相対位置を前記ユーザが変化させることを可能にすることは、前記ビューウィンドウに対する前記患者の歯列弓の前記３Ｄモデルの位置と、前記患者の歯列弓に対する前記ビューウィンドウの位置と、を独立に制御することを含む、付記１１に記載の方法。
〔付記１７〕
前記ビューウィンドウと前記患者の歯列弓の前記３Ｄモデルとの間の相対位置を前記ユーザが変化させることを可能にすることは、前記ユーザが前記ビューウィンドウを前記歯列弓の前記３Ｄモデルの上で動かすことを可能にすることを含む、付記１１に記載の方法。
〔付記１８〕
前記第１の画像化波長は近赤外波長を含み、前記第２の画像化波長は、可視光波長、蛍光波長、Ｘ線波長のうちの１つ以上を含む、付記１１に記載の方法。
〔付記１９〕
前記識別された画像ペアを表示するステップは、前記識別された画像ペアを、前記患者の歯列弓の前記３Ｄモデルの表示に近接するか部分的に重なるウィンドウに表示することを含む、付記１１に記載の方法。
〔付記２０〕
患者の歯列弓の３次元（３Ｄ）モデルを表示するステップと、
前記患者の歯列弓の前記３Ｄモデルの一部分の上にビューウィンドウを表示するステップと、
前記ビューウィンドウと前記患者の歯列弓の前記３Ｄモデルとの間の相対位置をユーザが変化させることを可能にするステップであって、相対位置は、前記ビューウィンドウと前記患者の歯列弓との間の角度と、前記歯列弓のうちの前記ビューウィンドウに近接する部分と、のうちの１つ以上を含む、前記可能にするステップと、
前記ビューウィンドウと前記患者の歯列弓の前記３Ｄモデルとの間の相対位置を前記ユーザが変化させるにつれて、連続的に、
前記患者の歯列弓の前記３Ｄモデルと、各近赤外画像が前記患者の歯列弓に対する様々な角度及び位置から取得された、前記患者の歯列弓の複数の近赤外画像との両方から、前記ビューウィンドウと前記患者の歯列弓の前記３Ｄモデルとの間の相対角度及び相対位置を近似する角度及び位置で取得された近赤外画像を識別し、
前記患者の歯列弓の前記表示された３Ｄモデルに対する前記ビューウィンドウの角度及び位置を近似する角度及び位置で取得された前記識別された近赤外画像を表示するステップと、
を含む方法。
〔付記２１〕
少なくとも１つの画像センサと近赤外波長範囲内のスペクトル範囲で発光するように構成された光源とを有する手持ち式ワンドと、
表示出力と、
ユーザ入力装置と、
前記手持ち式ワンド、前記表示出力、及び前記ユーザ入力装置に作用的に接続された１つ以上のプロセッサであって、
患者の歯列弓の３次元（３Ｄ）モデルを前記表示出力上に表示するステップと、
前記表示出力上で前記患者の歯列弓の前記３Ｄモデルの一部分の上にビューウィンドウを表示するステップと、
前記ユーザ入力装置からの入力に基づいて、前記ビューウィンドウと前記患者の歯列弓の前記３Ｄモデルとの間の相対位置を変化させるステップと、
前記患者の歯列弓の前記３Ｄモデルと、前記患者の歯列弓に対する様々な角度及び位置から取得された前記患者の歯列弓の複数の画像との両方から、前記ビューウィンドウと前記患者の歯列弓の前記３Ｄモデルとの間の相対角度及び相対位置を近似する角度及び位置で取得された近赤外画像を識別するステップと、
前記ビューウィンドウと前記患者の歯列弓の前記３Ｄモデルとの間の相対角度及び相対位置を近似する角度及び位置で取得された前記識別された近赤外画像を表示するステップと、
を実施するように構成された前記１つ以上のプロセッサと、
を含む口腔内スキャンシステム。
〔付記２２〕
前記１つ以上のプロセッサは、前記患者の歯列弓に対する様々な角度及び位置から取得された前記患者の歯列弓の前記複数の画像を受け取るように構成されている、付記２１に記載の口腔内スキャンシステム。
〔付記２３〕
前記１つ以上のプロセッサは、前記ビューウィンドウと前記患者の歯列弓の前記３Ｄモデルとの間の相対位置を前記ユーザが変化させるにつれて、前記近赤外画像を識別することと、前記識別された近赤外画像を表示することと、を連続的に行うように構成されている、付記２１に記載の口腔内スキャンシステム。
〔付記２４〕
前記１つ以上のプロセッサは、前記ビューウィンドウと前記患者の歯列弓の前記３Ｄモデルとの間の相対位置を、前記ユーザ入力装置からの入力に基づいて変化させることを、前記ビューウィンドウの平面と前記患者の歯列弓との間の角度と、前記歯列弓のうちの前記ビューウィンドウに近接する部分と、のうちの１つ以上を変化させることによって行うように構成されている、付記２１に記載の口腔内スキャンシステム。
〔付記２５〕
前記１つ以上のプロセッサは、前記ビューウィンドウと前記患者の歯列弓の前記３Ｄモデルとの間の相対角度及び相対位置を近似する角度及び位置で取得された前記近赤外画像を識別することを、前記ビューウィンドウと前記患者の歯列弓の前記３Ｄモデルとの間の相対角度及び相対位置を近似する複数の画像を決定することと、前記複数の画像を平均して前記識別された近赤外画像を形成することと、によって行うように構成されている、付記２１に記載の口腔内スキャンシステム。
〔付記２６〕
前記１つ以上のプロセッサは、前記患者の歯列弓の前記３Ｄモデルの一部分の上に前記ビューウィンドウを表示することを、前記患者の歯列弓の前記３Ｄモデルの前記一部分をビューすることが可能なループを表示することによって行うように構成されている、付記２１に記載の口腔内スキャンシステム。
〔付記２７〕
前記１つ以上のプロセッサは、前記ビューウィンドウと前記患者の歯列弓の前記３Ｄモデルとの間の相対位置を、前記ユーザ入力装置からの入力に基づいて変化させることを、前記ビューウィンドウに対する前記患者の歯列弓の前記３Ｄモデルの角度と、前記ビューウィンドウに対する前記患者の歯列弓の前記３Ｄモデルの回転と、前記歯列弓のうちの前記ビューウィンドウに近接する部分と、のうちの１つ以上を変化させることによって行うように構成されている、付記２１に記載の口腔内スキャンシステム。
〔付記２８〕
前記１つ以上のプロセッサは、前記ビューウィンドウと前記患者の歯列弓の前記３Ｄモデルとの間の相対位置を、前記ユーザ入力装置からの入力に基づいて変化させることを、前記歯列弓の前記３Ｄモデルの上の前記ビューウィンドウの位置を変化させることによって行うように構成されている、付記２１に記載の口腔内スキャンシステム。
〔付記２９〕
前記１つ以上のプロセッサは、前記患者の歯列弓の前記３Ｄモデルと、前記患者の歯列弓に対する様々な角度及び位置から取得された前記患者の歯列弓の前記複数の画像との両方から、前記ビューウィンドウと前記患者の歯列弓の前記３Ｄモデルとの間の相対角度及び相対位置を近似する、可視光画像及び蛍光画像のうちの１つ以上である第２の画像を識別するように構成されており、前記１つ以上のプロセッサは、前記第２の画像を前記近赤外画像と同時に表示するように構成されている、付記２１に記載の口腔内スキャンシステム。
〔付記３０〕
患者の歯列弓の一領域を経時追跡する方法であって、
前記患者の歯列弓の第１の３次元（３Ｄ）ボリュメトリックモデルを収集するステップであって、前記３Ｄボリュメトリックモデルは、表面値と前記歯列弓の内部構造の近赤外透明度値とを含む、前記収集するステップと、
前記３Ｄボリュメトリックモデルの一領域を識別するステップと、
前記識別された領域にフラグを立てるステップと、
前記患者の歯列弓の第２の３Ｄボリュメトリックモデルを収集するステップと、
前記フラグを立てられた領域において前記第１の３Ｄボリュメトリックモデルと前記第２の３Ｄボリュメトリックモデルとの間で異なる部分にマークを付けた１つ以上の画像を表示するステップと、
を含む方法。
〔付記３１〕
患者の歯列弓の一領域を経時追跡する方法であって、
第１の時点で取得された前記患者の歯列弓の第１の３次元（３Ｄ）ボリュメトリックモデルを収集するステップであって、前記３Ｄボリュメトリックモデルは、前記歯列弓の内部構造の表面色値及び近赤外透明度値を含む、前記収集するステップと、
自動プロセスを用いて、前記３Ｄボリュメトリックモデル内の、フラグを立てられるべき一領域を、複数のレコードのうちの第１のレコードから識別するステップであって、各レコードは、それぞれが画像化モダリティを使用して取得された、患者の歯列弓の複数の画像を含み、更に、前記複数のレコードの各レコードは異なる画像化モダリティにおいて取得されている、前記識別するステップと、
前記識別された領域にフラグを立てるステップと、
前記フラグを立てられた領域と前記複数のレコードの前記各レコードとを相互に関連付けることを、前記患者の歯列弓の前記３Ｄボリュメトリックモデルと前記複数のレコードの前記各レコードとを相互に関連付けることによって行うステップと、
別の時点で取得された前記患者の歯列弓の第２の３Ｄボリュメトリックモデルを収集するステップと、
前記フラグを立てられた領域において前記第１の３Ｄボリュメトリックモデルと前記第２の３Ｄボリュメトリックモデルとの間で異なる部分を表示するステップと、
を含む方法。
〔付記３２〕
様々な画像化モダリティにまたがって歯特徴を追跡する方法であって、
前記患者の歯列弓の第１の３次元（３Ｄ）ボリュメトリックモデルを収集するステップであって、前記患者の歯列弓の前記３Ｄボリュメトリックモデルは、表面値と前記歯列弓の内部構造とを含む、前記収集するステップと、
前記患者の歯列弓の一領域を複数のレコードのうちの第１のレコードから識別するステップであって、各レコードは、それぞれが画像化モダリティを使用して取得された、前記患者の歯列弓の複数の画像を含み、更に、前記複数のレコードの各レコードは異なる画像化モダリティにおいて取得されている、前記識別するステップと、
前記患者の歯列弓の前記３Ｄボリュメトリックモデルの対応する領域にある前記識別された領域にフラグを立てるステップと、
前記フラグを立てられた領域と前記複数のレコードの前記各レコードとを相互に関連付けることを、前記患者の歯列弓の前記３Ｄボリュメトリックモデルと前記複数のレコードの前記各レコードとを相互に関連付けることによって行うステップと、
前記患者の歯列弓の前記領域を含む画像を保存、表示、及び／又は伝送するステップと、
を含む方法。
〔付記３３〕
１つ以上のプロセッサと、
前記１つ以上のプロセッサと結合されたメモリであって、前記１つ以上のプロセッサで実行されると、
前記患者の歯列弓の第１の３次元（３Ｄ）ボリュメトリックモデルを収集するステップであって、前記患者の歯列弓の前記３Ｄボリュメトリックモデルは、表面値と前記歯列弓の内部構造とを含む、前記収集するステップと、
前記患者の歯列弓の一領域を複数のレコードのうちの第１のレコードから識別するステップであって、各レコードは、それぞれが画像化モダリティを使用して取得された、前記患者の歯列弓の複数の画像を含み、更に、前記複数のレコードの各レコードは異なる画像化モダリティにおいて取得されている、前記識別するステップと、
前記患者の歯列弓の前記３Ｄボリュメトリックモデルの対応する領域にある前記識別された領域にフラグを立てるステップと、
前記フラグを立てられた領域と前記複数のレコードの各レコードとを相互に関連付けることを、前記患者の歯列弓の前記３Ｄボリュメトリックモデルと前記複数のレコードの前記各レコードとを相互に関連付けることによって行うステップと、
前記患者の歯列弓の前記領域を含む画像を保存、表示、及び／又は伝送するステップと、
を含むコンピュータ実装命令を実施するコンピュータプログラム命令を記憶するように構成された前記メモリと、
を含むシステム。
〔付記３４〕
患者の歯列弓の３次元（３Ｄ）ボリュメトリックモデルからの画像を表示する方法であって、
前記患者の歯列弓の前記３Ｄボリュメトリックモデルを収集するステップであって、前記３Ｄボリュメトリックモデルは、前記歯列弓の内部構造の近赤外透明度値を含む、前記収集するステップと、
前記３Ｄボリュメトリックモデルの中に、前記患者の歯列弓を含み、前記内部構造の近赤外透明度を含む２次元（２Ｄ）ビューを生成するステップと、
前記２Ｄビューを表示するステップと、
を含む方法。
〔付記３５〕
患者の歯列弓の３次元（３Ｄ）ボリュメトリックモデルからの画像を表示する方法であって、
前記患者の歯列弓の前記３Ｄボリュメトリックモデルを収集するステップであって、前記３Ｄボリュメトリックモデルは、表面値と前記歯列弓の内部構造の近赤外透明度値とを含む、前記収集するステップと、
前記患者の歯列弓を含む前記３Ｄボリュメトリックモデルの中に、表面値と前記内部構造の近赤外透明度との両方を含む２次元（２Ｄ）ビューを生成するステップと、
前記２Ｄビューを表示するステップと、
を含む方法。
〔付記３６〕
患者の歯列弓の３次元（３Ｄ）ボリュメトリックモデルからの画像を表示する方法であって、
前記患者の歯列弓の前記３Ｄボリュメトリックモデルを収集するステップであって、前記３Ｄボリュメトリックモデルは、表面色値と前記歯列弓の内部構造の近赤外透明度値とを含む、前記収集するステップと、
前記３Ｄボリュメトリックモデルのビューを表示する向きをユーザが選択するステップと、
前記選択された向きを使用する、前記患者の歯列弓を含む前記３Ｄボリュメトリックモデルの中に、前記表面色値の重み付け部分及び前記内部構造の近赤外透明度の重み付け部分を含む２次元（２Ｄ）ビューを生成するステップと、
前記２Ｄビューを表示するステップと、
を含む方法。
〔付記３７〕
患者の歯列弓の３次元（３Ｄ）ボリュメトリックモデルからの疑似Ｘ線画像を表示する方法であって、
前記患者の歯列弓の前記３Ｄボリュメトリックモデルを収集するステップであって、前記３Ｄボリュメトリックモデルは、前記歯列弓の内部構造の近赤外透明度値を含む、前記収集するステップと、
前記患者の歯列弓を含む前記３Ｄボリュメトリックモデルの中に、前記内部構造の近赤外透明度を含む２次元（２Ｄ）ビューを生成するステップと、
前記２Ｄビュー中の前記内部構造の近赤外透明度を疑似Ｘ線密度にマッピングするステップであって、前記２Ｄビュー中の前記疑似Ｘ線密度値は、値が反転された前記近赤外透明度値に基づく、前記マッピングするステップと、
前記マッピングされた疑似Ｘ線密度を表示するステップと、
を含む方法。
〔付記３８〕
患者の歯列弓の３次元（３Ｄ）ボリュメトリックモデルからの疑似Ｘ線画像を表示する方法であって、
前記患者の歯列弓の前記３Ｄボリュメトリックモデルを収集するステップであって、前記３Ｄボリュメトリックモデルは、表面特徴と、前記歯列弓の内部構造の、エナメル質が象牙質より透明である近赤外透明度値とを含む、前記収集するステップと、
前記患者の歯列弓を含む前記３Ｄボリュメトリックモデルの中に、象牙質及びエナメル質を含む前記内部構造の近赤外透明度を含む２次元（２Ｄ）ビューを生成するステップと、
前記２Ｄビュー中の前記内部構造の近赤外透明度を疑似Ｘ線密度にマッピングするステップであって、前記近赤外透明度値は値が反転されて前記エナメル質が前記象牙質より明るくなっている、前記マッピングするステップと、
前記マッピングされた疑似Ｘ線密度を表示するステップと、
を含む方法。
〔付記３９〕
第１の画像化モダリティにおいて取得された患者の歯列弓の複数の画像を含む第１のレコードにおいて歯特徴を識別するステップと、
前記第１のレコードと前記患者の歯列弓のモデルとを相互に関連付けるステップと、
前記患者の歯列弓の前記モデルを使用して、前記歯列弓のうちの、１つ以上の異なるレコードにある前記歯特徴に対応する領域を識別するステップであって、前記１つ以上の異なるレコードの各レコードは、前記第１の画像化モダリティと異なる画像化モダリティで取得され、前記１つ以上の異なるレコードの各レコードは、前記患者の歯列弓の前記モデルと相互に関連付けられる、前記識別するステップと、
前記１つ以上の異なるレコードにある前記歯特徴に対応する前記識別された領域に基づいて、前記歯特徴の信頼度スコアを決定するステップと、
前記歯特徴の前記信頼度スコアが閾値を上回る場合に前記歯特徴を表示するステップと、
を含む、歯の診断方法。
〔付記４０〕
第１の画像化モダリティにおいて取得された患者の歯列弓の複数の画像を含む第１のレコードにおいて歯特徴を識別するステップと、
前記第１のレコードと前記患者の歯列弓の３次元（３Ｄ）ボリュメトリックモデルとを相互に関連付けるステップと、
前記３Ｄボリュメトリックモデル上の前記歯特徴にフラグを立てるステップと、
前記患者の歯列弓の前記モデルを使用して、前記歯列弓のうちの、１つ以上の異なるレコードにある前記歯特徴に対応する領域を識別するステップであって、前記１つ以上の異なるレコードの各レコードは、前記第１の画像化モダリティと異なる画像化モダリティで取得され、前記１つ以上の異なるレコードの各レコードは、前記患者の歯列弓の前記モデルと相互に関連付けられる、前記識別するステップと、
前記１つ以上の異なるレコードにある前記歯特徴に対応する前記識別された領域に基づいて、前記歯特徴の信頼度スコアを決定又は調節するステップと、
前記歯特徴の前記信頼度スコアが閾値を上回る場合に前記歯特徴と前記歯特徴の前記信頼度スコアの指標とを表示するステップと、
を含む、歯の診断方法。
〔付記４１〕
１つ以上の治療可能歯特徴を複数のレコードのうちの１つ以上のレコードから識別するステップであって、各レコードは、それぞれが画像化モダリティを使用して取得された、前記患者の歯列弓の複数の画像を含み、更に、前記複数のレコードの各レコードは異なる画像化モダリティにおいて取得されている、前記識別するステップと、
前記治療可能歯特徴を、前記１つ以上のレコードの対応する領域にマッピングするステップと、
前記１つ以上の治療可能歯特徴をレコードに記録するステップであって、前記治療可能歯特徴の場所を記録することを含む、レコードに記録する前記ステップと、
前記１つ以上の治療可能歯特徴の信頼度スコアを、前記１つ以上のレコードの前記対応する領域に基づいて調節又は決定するステップと、
前記１つ以上の治療可能歯特徴の前記信頼度スコアが閾値を上回る場合に前記１つ以上の治療可能歯特徴を表示するステップと、
を含む、歯の診断方法。
〔付記４２〕
１つ以上のプロセッサと、
前記１つ以上のプロセッサと結合されたメモリであって、前記１つ以上のプロセッサで実行されると、
第１の画像化モダリティにおいて取得された患者の歯列弓の複数の画像を含む第１のレコードにおいて歯特徴を識別するステップと、
前記第１のレコードと前記患者の歯列弓のモデルとを相互に関連付けるステップと、 前記患者の歯列弓の前記モデルを使用して、前記歯列弓のうちの、１つ以上の異なるレコードにある前記歯特徴に対応する領域を識別するステップであって、前記１つ以上の異なるレコードの各レコードは、前記第１の画像化モダリティと異なる画像化モダリティで取得され、前記１つ以上の異なるレコードの各レコードは、前記患者の歯列弓の前記モデルと相互に関連付けられる、前記識別するステップと、
前記１つ以上の異なるレコードにある前記歯特徴に対応する前記識別された領域に基づいて、前記歯特徴の信頼度スコアを決定するステップと、
前記歯特徴の前記信頼度スコアが閾値を上回る場合に前記歯特徴を表示するステップと、
を含むコンピュータ実装命令を実施するコンピュータプログラム命令を記憶するように構成された前記メモリと、
を含むシステム。

Claims (21)

  1. 患者の歯の治療を補助するための方法であって、
    プロセッサが、前記患者の歯列弓の３次元（３Ｄ）モデルを表示するステップと、
    前記プロセッサが、前記患者の歯列弓の前記３Ｄモデルの少なくとも一部分の上にビューウィンドウを表示するステップと、
    前記プロセッサが、患者の歯列弓の前記３Ｄモデルの角度と、患者の歯列弓の前記３Ｄモデルの回転と、前記歯列弓のうちの前記ビューウィンドウに近接する部分と、のうちの１つ以上を独立に制御することによって、前記ビューウィンドウと前記患者の歯列弓の前記３Ｄモデルとの間の相対位置の変化をユーザから受け取るステップと、
    前記プロセッサが、前記患者の歯列弓の前記３Ｄモデルと、前記患者の歯列弓に対する様々な角度及び位置から取得された前記患者の歯列弓の複数の画像との両方から、前記ビューウィンドウと前記患者の歯列弓の前記３Ｄモデルとの間の相対角度及び相対位置を近似する角度及び位置で取得された近赤外画像を識別するステップと、
    前記プロセッサが、前記ビューウィンドウと前記患者の歯列弓の前記３Ｄモデルとの間の相対角度及び相対位置を近似する角度及び位置で取得された前記識別された近赤外画像を表示するステップと、
    を含む方法。
  2. 前記近赤外画像を識別する前記ステップ、及び前記識別された近赤外画像を表示する前記ステップは、前記ビューウィンドウと前記患者の歯列弓の前記３Ｄモデルとの間の相対位置を前記ユーザが変化させるにつれて連続的に実施される、請求項１に記載の方法。
  3. 前記ビューウィンドウと前記患者の歯列弓の前記３Ｄモデルとの間の相対位置を前記ユーザが変化させることを可能にすることは、前記ビューウィンドウの平面と前記患者の歯列弓との間の角度と、前記歯列弓のうちの前記ビューウィンドウに近接する部分と、のうちの１つ以上を前記ユーザが変化させることを可能にすることを含む、請求項１に記載の方法。
  4. 前記識別するステップは、前記ビューウィンドウと前記患者の歯列弓の前記３Ｄモデルとの間の相対角度及び相対位置を近似する複数の画像を決定することと、前記複数の画像を平均して前記識別された近赤外画像を形成することと、を含む、請求項１に記載の方法。
  5. 前記プロセッサが、前記患者の歯列弓の前記３Ｄモデルと、前記患者の歯列弓に対する様々な角度及び位置から取得された前記患者の歯列弓の前記複数の画像と、の両方を含むデータセットをプロセッサにおいて収集するステップを更に含む、請求項１に記載の方法。
  6. 前記患者の歯列弓の前記３Ｄモデルの一部分の上に前記ビューウィンドウを表示する前記ステップは、前記患者の歯列弓の前記３Ｄモデルの前記一部分をビューすることが可能なループを表示することを含む、請求項１に記載の方法。
  7. 前記ビューウィンドウと前記患者の歯列弓の前記３Ｄモデルとの間の相対位置を前記ユーザが変化させることを可能にすることは、前記ユーザが前記ビューウィンドウを前記歯列弓の前記３Ｄモデルの上で動かすことを可能にすることを含む、請求項１に記載の方法。
  8. 前記プロセッサが、前記患者の歯列弓の前記３Ｄモデルと、前記患者の歯列弓に対する様々な角度及び位置から取得された前記患者の歯列弓の前記複数の画像との両方から、前記ビューウィンドウと前記患者の歯列弓の前記３Ｄモデルとの間の相対角度及び相対位置を近似する、可視光画像及び蛍光画像のいずれかである第２の画像を識別するステップと、前記プロセッサが、前記第２の画像を前記近赤外画像と同時に表示するステップと、を更に含む、請求項１に記載の方法。
  9. 前記表示された３Ｄモデルに対する前記ビューウィンドウの角度及び位置を近似する前記識別された近赤外画像を表示する前記ステップは、前記識別された近赤外画像を、前記患者の歯列弓の前記３Ｄモデルの前記表示に近接するウィンドウに表示するか、前記患者の歯列弓の前記３Ｄモデルの前記表示と部分的に重ねて表示することを含む、請求項１に記載の方法。
  10. 少なくとも１つの画像センサと近赤外波長範囲内のスペクトル範囲で発光するように構成された光源とを有する手持ち式ワンドと、
    表示出力と、
    ユーザ入力装置と、
    前記手持ち式ワンド、前記表示出力、及び前記ユーザ入力装置に作用的に接続された１つ以上のプロセッサであって、
    患者の歯列弓の３次元（３Ｄ）モデルを前記表示出力上に表示するステップと、
    前記表示出力上で前記患者の歯列弓の前記３Ｄモデルの一部分の上にビューウィンドウを表示するステップと、
    患者の歯列弓の前記３Ｄモデルの角度と、患者の歯列弓の前記３Ｄモデルの回転と、前記歯列弓のうちの前記ビューウィンドウに近接する部分と、のうちの１つ以上を独立に制御することによって、前記ユーザ入力装置からの入力に基づいて、前記ビューウィンドウと前記患者の歯列弓の前記３Ｄモデルとの間の相対位置を変化させるステップと、
    前記患者の歯列弓の前記３Ｄモデルと、前記患者の歯列弓に対する様々な角度及び位置から取得された前記患者の歯列弓の複数の画像との両方から、前記ビューウィンドウと前記患者の歯列弓の前記３Ｄモデルとの間の相対角度及び相対位置を近似する角度及び位置で取得された近赤外画像を識別するステップと、
    前記ビューウィンドウと前記患者の歯列弓の前記３Ｄモデルとの間の相対角度及び相対位置を近似する角度及び位置で取得された前記識別された近赤外画像を表示するステップと、
    を実施するように構成された前記１つ以上のプロセッサと、
    を含む口腔内スキャンシステム。
  11. 前記１つ以上のプロセッサは、前記患者の歯列弓に対する様々な角度及び位置から取得された前記患者の歯列弓の前記複数の画像を受け取るように構成されている、請求項１０に記載の口腔内スキャンシステム。
  12. 前記１つ以上のプロセッサは、前記ビューウィンドウと前記患者の歯列弓の前記３Ｄモデルとの間の相対位置を前記ユーザが変化させるにつれて、前記近赤外画像を識別することと、前記識別された近赤外画像を表示することと、を連続的に行うように構成されている、請求項１０に記載の口腔内スキャンシステム。
  13. 前記１つ以上のプロセッサは、前記ビューウィンドウと前記患者の歯列弓の前記３Ｄモデルとの間の相対位置を、前記ユーザ入力装置からの入力に基づいて変化させることを、前記ビューウィンドウの平面と前記患者の歯列弓との間の角度と、前記歯列弓のうちの前記ビューウィンドウに近接する部分と、のうちの１つ以上を変化させることによって行うように構成されている、請求項１０に記載の口腔内スキャンシステム。
  14. 前記１つ以上のプロセッサは、前記ビューウィンドウと前記患者の歯列弓の前記３Ｄモデルとの間の相対角度及び相対位置を近似する角度及び位置で取得された前記近赤外画像を識別することを、前記ビューウィンドウと前記患者の歯列弓の前記３Ｄモデルとの間の相対角度及び相対位置を近似する複数の画像を決定することと、前記複数の画像を平均して前記識別された近赤外画像を形成することと、によって行うように構成されている、請求項１０に記載の口腔内スキャンシステム。
  15. 前記１つ以上のプロセッサは、前記患者の歯列弓の前記３Ｄモデルの一部分の上に前記ビューウィンドウを表示することを、前記患者の歯列弓の前記３Ｄモデルの前記一部分をビューすることが可能なループを表示することによって行うように構成されている、請求項１０に記載の口腔内スキャンシステム。
  16. 前記１つ以上のプロセッサは、前記ビューウィンドウと前記患者の歯列弓の前記３Ｄモデルとの間の相対位置を、前記ユーザ入力装置からの入力に基づいて変化させることを、前記ビューウィンドウに対する前記患者の歯列弓の前記３Ｄモデルの角度と、前記ビューウィンドウに対する前記患者の歯列弓の前記３Ｄモデルの回転と、前記歯列弓のうちの前記ビューウィンドウに近接する部分と、のうちの１つ以上を変化させることによって行うように構成されている、請求項１０に記載の口腔内スキャンシステム。
  17. 前記１つ以上のプロセッサは、前記ビューウィンドウと前記患者の歯列弓の前記３Ｄモデルとの間の相対位置を、前記ユーザ入力装置からの入力に基づいて変化させることを、前記歯列弓の前記３Ｄモデルの上の前記ビューウィンドウの位置を変化させることによって行うように構成されている、請求項１０に記載の口腔内スキャンシステム。
  18. 前記１つ以上のプロセッサは、前記患者の歯列弓の前記３Ｄモデルと、前記患者の歯列弓に対する様々な角度及び位置から取得された前記患者の歯列弓の前記複数の画像との両方から、前記ビューウィンドウと前記患者の歯列弓の前記３Ｄモデルとの間の相対角度及び相対位置を近似する、可視光画像及び蛍光画像のうちの１つ以上である第２の画像を識別するように構成されており、前記１つ以上のプロセッサは、前記第２の画像を前記近赤外画像と同時に表示するように構成されている、請求項１０に記載の口腔内スキャンシステム。
  19. 患者の歯の治療を補助するための方法であって、
    プロセッサが、前記患者の歯列弓の３次元（３Ｄ）モデルを表示するステップと、
    前記プロセッサが、前記患者の歯列弓の前記３Ｄモデルの少なくとも一部分の上にビューウィンドウを表示するステップと、
    前記プロセッサが、前記ビューウィンドウと前記患者の歯列弓の前記３Ｄモデルとの間の相対位置の変化をユーザから受け取るステップと、
    前記プロセッサが、前記患者の歯列弓の前記３Ｄモデルと、前記患者の歯列弓に対する様々な角度及び位置から取得された前記患者の歯列弓の複数の画像との両方から、前記ビューウィンドウと前記患者の歯列弓の前記３Ｄモデルとの間の相対角度及び相対位置を近似する角度及び位置で取得された近赤外画像を識別するステップであって、当該識別するステップは、前記ビューウィンドウと前記患者の歯列弓の前記３Ｄモデルとの間の相対角度及び相対位置を近似する複数の画像を決定することと、前記複数の画像を平均して前記識別された近赤外画像を形成することと、を含む、識別するステップと、
    前記プロセッサが、前記ビューウィンドウと前記患者の歯列弓の前記３Ｄモデルとの間の相対角度及び相対位置を近似する角度及び位置で取得された前記識別された近赤外画像を表示するステップと、
    を含む方法。
  20. 患者の歯の治療を補助するための方法であって、
    プロセッサが、前記患者の歯列弓の３次元（３Ｄ）モデルを表示するステップと、
    前記プロセッサが、前記患者の歯列弓の前記３Ｄモデルの少なくとも一部分の上にビューウィンドウを表示するステップと、
    前記プロセッサが、前記ビューウィンドウと前記患者の歯列弓の前記３Ｄモデルとの間の相対位置の変化をユーザから受け取るステップと、
    前記プロセッサが、前記患者の歯列弓の前記３Ｄモデルと、前記患者の歯列弓に対する様々な角度及び位置から取得された前記患者の歯列弓の複数の画像との両方から、前記ビューウィンドウと前記患者の歯列弓の前記３Ｄモデルとの間の相対角度及び相対位置を近似する角度及び位置で取得された近赤外画像を識別するステップと、
    前記プロセッサが、前記ビューウィンドウと前記患者の歯列弓の前記３Ｄモデルとの間の相対角度及び相対位置を近似する角度及び位置で取得された前記識別された近赤外画像を表示するステップであって、前記患者の歯列弓の前記３Ｄモデルの一部分の上に前記ビューウィンドウを表示する前記ステップは、前記患者の歯列弓の前記３Ｄモデルの前記一部分をビューすることが可能なループを表示することを含む、表示するステップと、
    を含む方法。
  21. 少なくとも１つの画像センサと近赤外波長範囲内のスペクトル範囲で発光するように構成された光源とを有する手持ち式ワンドと、
    表示出力と、
    ユーザ入力装置と、
    前記手持ち式ワンド、前記表示出力、及び前記ユーザ入力装置に作用的に接続された１つ以上のプロセッサであって、
    患者の歯列弓の３次元（３Ｄ）モデルを前記表示出力上に表示するステップと、
    前記表示出力上で前記患者の歯列弓の前記３Ｄモデルの一部分の上にビューウィンドウを表示するステップと、
    前記ユーザ入力装置からの入力に基づいて、前記ビューウィンドウと前記患者の歯列弓の前記３Ｄモデルとの間の相対位置を変化させるステップと、
    前記患者の歯列弓の前記３Ｄモデルと、前記患者の歯列弓に対する様々な角度及び位置から取得された前記患者の歯列弓の複数の画像との両方から、前記ビューウィンドウと前記患者の歯列弓の前記３Ｄモデルとの間の相対角度及び相対位置を近似する角度及び位置で取得された近赤外画像を識別するステップと、
    前記ビューウィンドウと前記患者の歯列弓の前記３Ｄモデルとの間の相対角度及び相対位置を近似する角度及び位置で取得された前記識別された近赤外画像を表示するステップであって、前記１つ以上のプロセッサは、前記患者の歯列弓の前記３Ｄモデルの一部分の上に前記ビューウィンドウを表示することを、前記患者の歯列弓の前記３Ｄモデルの前記一部分をビューすることが可能なループを表示することによって行うように構成されている、表示するステップと、
    を実施するように構成された前記１つ以上のプロセッサと、
    を含む口腔内スキャンシステム。
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