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公開番号2025076776
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-05-16
出願番号2023188628
出願日2023-11-02
発明の名称プログラム及び指標値算出装置
出願人学校法人日本歯科大学,個人
代理人個人
主分類G16H 50/00 20180101AFI20250509BHJP(特定の用途分野に特に適合した情報通信技術)
要約【課題】口腔内を表す3次元データを用いて口腔内の状態を分析するための新たな技術を提供する。
【解決手段】本開示のプログラムは、対象者の歯及びその歯の周辺領域が含まれる口腔3次元データを取得する取得ステップと、前記3次元データを用いて、前記対象者の歯の状態に関する指標値である状態指標値として、前記対象者の歯肉状態に関する指標値である歯肉状態指標値、前記対象者の歯槽骨の吸収に関する指標値である歯槽骨吸収指標値、又はこれらの双方を算出する算出ステップと、をコンピュータに実行させる。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
対象者の歯及びその歯の周辺領域が含まれる口腔３次元データを取得する取得ステップと、
前記口腔３次元データを用いて、前記対象者の歯の状態に関する指標値である状態指標値として、前記対象者の歯肉状態に関する指標値である歯肉状態指標値、前記対象者の歯槽骨の吸収に関する指標値である歯槽骨吸収指標値、又はこれらの双方を算出する算出ステップと、をコンピュータに実行させるプログラム。
続きを表示（約 2,100 文字）【請求項２】
前記算出ステップにおいて、
前記口腔３次元データに含まれる３次元領域であって、前記状態指標値の算出対象である注目歯と前記注目歯の歯周領域との全体又は一部が含まれる３次元領域である注目領域を用いて、前記状態指標値の算出に必要な１つ以上のパラメータそれぞれの予測値を算出し、
前記算出された予測値に基づいて前記状態指標値を算出する、請求項１に記載のプログラム。
【請求項３】
前記注目領域が入力されたことに応じて、前記状態指標値の算出に用いられるパラメータの予測値を出力するように訓練された予測モデルを有し、
前記算出ステップにおいて、
前記注目領域を前記予測モデルに入力することで、前記パラメータの予測値を算出し、
前記算出されたパラメータの予測値を用いて前記状態指標値を算出する、請求項２に記載のプログラム。
【請求項４】
前記口腔３次元データに含まれる３次元領域であって、前記注目領域に関連する他の３次元領域である関連領域と、前記注目領域とが入力されたことに応じて、前記パラメータの予測値を出力するように訓練された予測モデルを有し、
前記算出ステップにおいて、
前記注目領域に対応する前記関連領域を前記口腔３次元データから抽出し、
前記注目領域と、前記抽出された関連領域とを前記予測モデルに入力することで、前記パラメータの予測値を算出し、
前記算出されたパラメータの予測値を用いて前記状態指標値を算出する、請求項２に記載のプログラム。
【請求項５】
前記注目歯に関する特徴量が入力されたことに応じて、前記指標値の算出に用いられるパラメータの予測値を出力するように訓練された予測モデルを有し、
前記算出ステップにおいて、
前記注目領域から前記特徴量を算出し、
前記算出した特徴量を前記予測モデルに入力することで、前記パラメータの予測値を算出し、
前記算出されたパラメータの予測値を用いて、前記状態指標値を算出する、請求項２に記載のプログラム。
【請求項６】
前記口腔３次元データに含まれる３次元領域であって、前記状態指標値の算出対象である注目歯と前記注目歯の歯周領域との全体又は一部が含まれる３次元領域である注目領域が入力されたことに応じて、前記状態指標値を出力するように訓練された指標値算出モデルを有し、
前記算出ステップにおいて、前記注目領域を前記指標値算出モデルに入力することで、前記状態指標値を算出する、請求項１に記載のプログラム。
【請求項７】
前記口腔３次元データに含まれる３次元領域であって、前記状態指標値の算出対象である注目歯と前記注目歯の歯周領域との全体又は一部が含まれる３次元領域である注目領域と、前記口腔３次元データに含まれる３次元領域であって、前記注目領域に関連する他の３次元領域である関連領域とが入力されたことに応じて、前記状態指標値を出力するように訓練された指標値算出モデルを有し、
前記算出ステップにおいて、
前記注目領域に対応する前記関連領域を前記口腔３次元データから抽出し、
前記注目領域と、前記抽出された関連領域とを前記指標値算出モデルに入力することで、前記状態指標値を算出する、請求項１に記載のプログラム。
【請求項８】
前記状態指標値の算出対象である注目歯に関する特徴量が入力されたことに応じて、前記状態指標値を出力するように訓練された指標値算出モデルを有し、
前記算出ステップにおいて、
前記口腔３次元データに含まれる３次元領域であって、前記注目歯と前記注目歯の歯周領域との全体又は一部が含まれる３次元領域である注目領域から前記特徴量を算出し、
前記算出した特徴量を前記指標値算出モデルに入力することで、前記状態指標値を算出する、請求項１に記載のプログラム。
【請求項９】
前記関連領域は、前記注目領域に近接する３次元領域、前記注目歯の歯中心線を基準として前記注目領域と対称の位置にある３次元領域、又は口腔正中線を基準として前記注目領域と対象の位置にある３次元領域である、請求項４又は７に記載のプログラム。
【請求項１０】
前記注目歯に関する特徴量は、前記注目歯の形状、前記注目歯のサイズ、前記注目歯の色調、前記注目歯の滑度、前記注目歯と隣の歯との距離、又は前記注目歯におけるセメントエナメル境露出の有無、前記注目歯の周囲の歯肉の色、位置による前記歯肉の色の濃度変化、前記歯肉の形状、前記歯肉の表面滑度、前記歯肉の表面と前記注目歯の表面との距離、前記歯肉の表面積、前記歯肉の体積、前記歯肉の歯肉歯槽粘膜境と歯肉縁との距離、前記歯肉の歯肉乳頭の形状、前記歯肉の歯肉乳頭の表面積、前記歯肉の歯肉乳頭の体積、又は前記歯肉の歯肉乳頭の高さを表す、請求項５又は８に記載のプログラム。
（【請求項１１】以降は省略されています）
発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、プログラム及び指標値算出装置に関する。
続きを表示（約 3,500 文字）【背景技術】
【０００２】
口腔内の情報を表すデータを用いて歯周関連疾患の予測や診断を行う技術が開示されている。例えば特許文献１は、口腔内を撮像した歯周画像データと歯肉炎の状態を示す歯肉の色データである参照色データを比較することで、歯肉炎の検査を行う技術を開示する。特許文献２は、口腔内の一部が撮像された複数の部分画像を合成して口腔写真を生成し、所定の判定対象領域の画像の特徴に基づいて、口腔内における所定の疾患の有無及び状態を判定する技術を開示する。特許文献３は、カメラによる撮像で得られた口腔領域の画像データから、口腔対象領域の状態を推定し、得られた推定結果及び所定の基準情報に基づいて口腔対象領域の状態を判断する技術を開示する。特許文献４は、口腔写真を、機械学習アルゴリズムを用いて口腔写真を分析することにより、矯正有無、齲蝕状態、歯周炎状態、補綴物状態、及び問診表などを総合的に分析して、口腔健康を予測する技術を開示する。特許文献５は、口腔内画像の歯周領域画像をモデルに入力することで歯周病の有無を推定する技術を開示する。特許文献６は、口腔内の形状の３次元データを、ニューラルネットワークが含まれる推定モデルに適用することで、口腔内の病気を引き起こしそうな部位を識別する技術を開示する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特開２０１９－０３０５８７号公報
特開２０１９－１５５０２７号公報
特開２０２１－０５３１７５号公報
特表２０２２－５０８９２３号公報
特開２０２２－０７３１４８号公報
特開２０２２－０１２１９９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
口腔内の情報として、歯肉の状態や歯槽骨の吸収に関する情報がある。前述した特許文献はいずれも、歯肉の状態又は歯槽骨の吸収を分析するために口腔内を表す３次元データを利用することについては、言及していない。本開示は、上記の課題に鑑みてなされたものであり、その目的は、口腔内を表す３次元データを用いて口腔内の状態を分析するための新たな技術を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本開示のプログラムは、対象者の歯及びその歯の周辺領域が含まれる口腔画像を取得する取得ステップと、前記口腔画像を用いて、前記対象者の歯肉状態に関する指標値である歯肉状態指標値、前記対象者の歯槽骨の吸収に関する指標値である歯槽骨吸収指標値、又はこれらの双方を算出する算出ステップと、をコンピュータに実行させる。
【０００６】
本開示の指標値算出装置は、対象者の歯及びその歯の周辺領域が含まれる口腔画像を取得する取得部と、前記口腔画像を用いて、前記対象者の歯肉状態に関する指標値である歯肉状態指標値、前記対象者の歯槽骨の吸収に関する指標値である歯槽骨吸収指標値、又はこれらの双方を算出する算出部と、を有する。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、口腔内を表す３次元データを用いて口腔内の状態を分析するための新たな技術が提供される。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
指標値算出装置の動作の概要を例示する図である。
状態指標値に関連する、歯の種々の部位の位置を例示する図である。
指標値算出装置の機能構成を例示するブロック図である。
指標値算出装置を実現するコンピュータのハードウエア構成を例示するブロック図である。
指標値算出装置によって実行される処理の流れを例示するフローチャートである。
歯肉状態指標値を算出する処理の流れを例示するフローチャートである。
歯肉状態指標値算出モデルを利用して歯肉状態指標値が算出されるケースを例示する図である。
第１予測モデルを利用して PPD が算出されるケースを例示する図である。
第１予測モデルを利用して CAL が算出されるケースを例示する図である。
第１特徴量算出モデルと歯肉状態指標値算出モデルを利用して歯肉状態指標値が算出されるケースを例示する図である。
第１特徴量算出モデルと第１予測モデルを利用して PPD が算出されるケースを例示する図である。
第１特徴量算出モデルを利用せずに算出された第１特徴量が、歯肉状態指標値算出モデルによって利用されるケースを例示する図である。
第１特徴量算出モデルを利用せずに算出された第１特徴量が、第１予測モデルによって利用されるケースを例示する図である。
注目領域と関連領域の双方に、注目歯の一部が含まれるケースを表す図である。
注目歯の一部のみが含まれる注目領域と、２つの関連領域とを例示する図である。
注目領域と関連領域が入力される歯肉状態指標値算出モデルによって、歯肉状態指標値２０が算出されるケースを例示する図である。
注目領域と関連領域が入力される第１予測モデルを用いて、PPD が算出されるケースを例示する図である。
歯槽骨吸収指標値を算出する処理の流れを例示するフローチャートである。
歯槽骨吸収指標値算出モデルを利用して歯槽骨吸収指標値が算出されるケースを例示する図である。
第２予測モデルを利用して歯槽骨吸収度が算出されるケースを例示する図である。
第３特徴量算出モデルと歯槽骨吸収指標値算出モデルを利用して歯槽骨吸収指標値が算出されるケースを例示する図である。
第３特徴量算出モデルと第２予測モデルを利用して歯槽骨吸収度が算出されるケースを例示する図である。
第３特徴量算出モデルを利用せずに算出された第３特徴量が、歯槽骨吸収指標値算出モデルによって利用されるケースを例示する図である。
第３特徴量算出モデルを利用せずに算出された第３特徴量が、第２予測モデルによって利用されるケースを例示する図である。
注目領域と関連領域が入力される歯槽骨吸収指標値算出モデルによって、歯槽骨吸収指標値が算出されるケースを例示する図である。
注目領域と関連領域が入力される第２予測モデルを用いて、歯槽骨吸収度が算出されるケースを例示する図である。
指標値を用いた判別処理が行われる指標値算出装置の機能構成を例示するブロック図である。
歯肉状態指標値算出モデルの訓練を例示する図である。
第１予測モデルの訓練を例示する図である。
第１特徴量算出モデルと歯肉状態指標値算出モデルの訓練を例示する図である。
所定のアルゴリズムで算出される第１特徴量が入力される、歯肉状態指標値算出モデルの訓練を例示する図である。
関連領域が用いられる歯肉状態指標値算出モデルの訓練を例示する図である。
関連領域が用いられる第１予測モデルの訓練を例示する図である。
歯槽骨吸収指標値算出モデルの訓練を例示する図である。
第２予測モデルの訓練を例示する図である。
第３特徴量算出モデルと歯槽骨吸収指標値算出モデルの訓練を例示する図である。
所定のアルゴリズムで算出される第３特徴量が入力される、歯槽骨吸収指標値算出モデルの訓練を例示する図である。
関連領域が用いられる歯槽骨吸収指標値算出モデルの訓練を例示する図である。
関連領域が用いられる第２予測モデルの訓練を例示する図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下では、本開示の実施形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。各図面において、同一又は対応する要素には同一の符号が付されており、説明の明確化のため、必要に応じて重複説明は省略される。また、特に説明しない限り、所定値や閾値などといった予め定められている値は、その値を利用する装置からアクセス可能な記憶装置などに予め格納されている。さらに、特に説明しない限り、記憶部は、１つ以上の任意の数の記憶装置によって構成される。
【００１０】
図１は、指標値算出装置２０００の動作の概要を例示する図である。ここで、図１は、指標値算出装置２０００の概要の理解を容易にするための図であり、指標値算出装置２０００の動作は、図１に示されている動作に限定されない。
（【００１１】以降は省略されています）

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