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(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】特許公報(B1)
(11)【特許番号】
(24)【登録日】2024-04-05
(45)【発行日】2024-04-15
(54)【発明の名称】義歯寸法評価システムとそのプログラム
(51)【国際特許分類】
A61C 19/00 20060101AFI20240408BHJP
A61C 13/00 20060101ALI20240408BHJP
【ＦＩ】
A61C19/00 B
A61C13/00 A
A61C19/00 Z
【請求項の数】
4
(21)【出願番号】P 2023209473
(22)【出願日】2023-12-12
【審査請求日】2023-12-12
【権利譲渡・実施許諾】特許権者において、権利譲渡・実施許諾の用意がある。
【早期審査対象出願】
(73)【特許権者】
【識別番号】521041706
【氏名又は名称】株式会社マルチカラー
(74)【代理人】
【識別番号】100111132
【弁理士】
【氏名又は名称】井上 浩
(72)【発明者】
【氏名】内田 英樹
【審査官】黒田 正法
(56)【参考文献】
【文献】国際公開第２０２１／０４４６９３（ＷＯ，Ａ１）
【文献】特開２０１９－１３６３４６（ＪＰ，Ａ）
【文献】国際公開第２０２２／１７４１６５（ＷＯ，Ａ１）
【文献】特表２０２３－５１１１９９（ＪＰ，Ａ）
(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)
Ａ６１Ｃ １９／００
Ａ６１Ｃ １３／００
(57)【特許請求の範囲】
【請求項1】
歯科医師によって作成された歯科技工指示書に示される義歯に対する製作レベルを製作寸法に変換し、前記歯科医師の指示特性に応じて前記製作寸法への落とし込みとそれに基づく義歯製作を可能とするための義歯寸法評価システムであって、前記歯科医師による学習用義歯に対する前記製作レベルの歯列データと、前記製作レベルのコンタクトデータ、バイトデータ及びフィットデータの３データのうち少なくとも１つと、を加えて成る特徴量と、前記学習用義歯の前記特徴量に対応して予め付与された製作寸法と、の組合せを教師データとして学習させた義歯寸法評価モデルと、
前記歯科技工指示書に示される前記義歯に対する前記製作レベルの前記特徴量を抽出する特徴量抽出部と、
この特徴量抽出部で抽出された前記特徴量を前記義歯寸法評価モデルに適用することにより前記義歯に対する前記製作寸法を評価する評価部と、
この評価部で評価された前記義歯に対する前記製作寸法を出力する出力部と、を有することを特徴とする義歯寸法評価システム。
【請求項2】
前記教師データを用いて前記義歯寸法評価モデルを生成する学習済モデル生成部を有することを特徴とする請求項１記載の義歯寸法評価システム。
【請求項3】
歯科医師によって作成された歯科技工指示書に示される義歯に対する製作レベルを製作寸法に変換し、前記歯科医師の指示特性に応じて前記製作寸法への落とし込みとそれに基づく義歯製作を可能とするためにコンピュータによって実行される義歯寸法評価プログラムであって、前記歯科医師による学習用義歯に対する前記製作レベルの歯列データと、前記製作レベルのコンタクトデータ、バイトデータ及びフィットデータの３データのうち少なくとも１つと、を加えて成る特徴量と、前記学習用義歯の前記特徴量に対応して予め付与された前記学習用義歯の製作寸法と、の組合せを教師データとして学習させた義歯寸法評価モデルを備え、
前記歯科技工指示書に示される前記義歯に対する前記製作レベルの前記特徴量を抽出する特徴量抽出工程と、
前記特徴量を前記義歯寸法評価モデルに適用することにより前記義歯に対する前記製作寸法を評価する義歯寸法評価工程と、
この義歯寸法評価工程で評価された前記義歯に対する前記製作寸法を出力する出力工程と、を有することを特徴とする義歯寸法評価プログラム。
【請求項4】
前記教師データを用いて学習させた前記義歯寸法評価モデルを生成する学習済モデル生成工程を有することを特徴とする請求項３に記載の義歯寸法評価プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、歯科医師によって作成される歯科技工指示書に記載された指示内容から義歯の製作寸法へ変換して義歯製作を可能とする義歯寸法評価システムとその方法とそのプログラムに関する。
【背景技術】
【0002】
従来、う歯治療に際し、歯科医院は治療に必要な補綴物等の歯科技工物の製作のため、まず歯科医院において患者の歯型を採取し、その歯型と共に歯科技工指示書という書面を歯科技工所に送付して義歯の製作を依頼している。歯科技工指示書には患者の補綴物の製作に必要な歯科医師による指示が記載されており、歯科技工所は歯型と歯科技工指示書に記載された指示に基づいて歯科模型を製作する。そして、歯科技工所はその歯科模型上にワックスで技工物を構築し、そのワックス製の技工物の型を取って鋳型を製作した後、鋳型に金属等の材料を流し込むことで技工物を得ている。
しかしながら、歯科技工所は複数の歯科医院を顧客に持つことが多く、歯科医院から送付される歯科技工指示書を歯科医師毎及び患者毎に管理しなければならず煩雑であった。また、完成した技工物も歯科医院毎、患者毎に管理が必要であり、このことも管理を煩雑化させる要因となっていた。
そこで、例えば特許文献１には、「歯科技工物受発注システム、歯科技工物受発注プログラムおよび歯科技工物受発注方法」という発明が開示されており、この発明では、歯科医院と歯科技工所のそれぞれの端末を介して、指示書の作成と受付けを行い、指示書には指示書情報として歯科技工物の種別情報、治療位置情報及び材料情報が含まれており、システムの記憶部はこれらの指示書情報を記憶部ＤＢに格納し、また、これらの情報に応じた技工料金に関するマスタデータを格納する。そして、システムの算出部では指示書情報及びマスタデータを参照しながら技工料金を算出し、歯科技工指示書の作成を端末を用いて行うことで紙による管理からデータによる管理としながら、そのデータを用いて技工物の受発注を行い、管理の煩雑化の低減が可能である。
また、特許文献２には、「指示書管理システム、指示書管理プログラムおよび指示書管理方法」という発明の名称で、紙の歯科技工指示書から電子的に管理する指示書管理システムが開示されている。この発明では、歯科技工指示書に記載されている指示書情報を更新することが可能であるため、歯科医院と歯科技工所とのやりとりも技工所端末と歯科医院端末を介して送受信することが可能となり、より管理の煩雑さを解消することが可能である。
さらに、特許文献３では、「技工物識別システム、技工物識別方法及びプログラム」という発明が開示されている。この発明は、完成した歯科技工物がどの患者のものであるかを識別する技術に関するものであり、具体的には技工指示書と関連づけられたＳＴＬデータである基準形状データに基づく特徴量と、識別対象技工物形状データに基づく特徴量の類似度を判定する技術が開示されている。この発明では、これら２つの特徴量の類似度を判定することで、どの患者の歯科技工物であるかを識別することが可能である。
しかしながら、歯科技工所は複数の歯科医院を顧客に持つことが多く、歯科医院から送付される歯科技工指示書を歯科医師毎及び患者毎に管理しなければならず煩雑であった。また、完成した技工物も歯科医院毎、患者毎に管理が必要であり、このことも管理を煩雑化させる要因となっていた。
そこで、例えば特許文献１には、「歯科技工物受発注システム、歯科技工物受発注プログラムおよび歯科技工物受発注方法」という発明が開示されており、この発明では、歯科医院と歯科技工所のそれぞれの端末を介して、指示書の作成と受付けを行い、指示書には指示書情報として歯科技工物の種別情報、治療位置情報及び材料情報が含まれており、システムの記憶部はこれらの指示書情報を記憶部ＤＢに格納し、また、これらの情報に応じた技工料金に関するマスタデータを格納する。そして、システムの算出部では指示書情報及びマスタデータを参照しながら技工料金を算出し、歯科技工指示書の作成を端末を用いて行うことで紙による管理からデータによる管理としながら、そのデータを用いて技工物の受発注を行い、管理の煩雑化の低減が可能である。
また、特許文献２には、「指示書管理システム、指示書管理プログラムおよび指示書管理方法」という発明の名称で、紙の歯科技工指示書から電子的に管理する指示書管理システムが開示されている。この発明では、歯科技工指示書に記載されている指示書情報を更新することが可能であるため、歯科医院と歯科技工所とのやりとりも技工所端末と歯科医院端末を介して送受信することが可能となり、より管理の煩雑さを解消することが可能である。
さらに、特許文献３では、「技工物識別システム、技工物識別方法及びプログラム」という発明が開示されている。この発明は、完成した歯科技工物がどの患者のものであるかを識別する技術に関するものであり、具体的には技工指示書と関連づけられたＳＴＬデータである基準形状データに基づく特徴量と、識別対象技工物形状データに基づく特徴量の類似度を判定する技術が開示されている。この発明では、これら２つの特徴量の類似度を判定することで、どの患者の歯科技工物であるかを識別することが可能である。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【文献】特開２０２３－３９９９号公報
【文献】特許第６７３２３５４号公報
【文献】特開２０２２－１４６４８６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
しかしながら、これらの特許文献に開示される発明では、歯科技工指示書及びそれによって製作された技工物の管理の煩雑さは低減されるものの、管理以前に歯科技工指示書に記載される歯科医師の指示特性が反映された指示内容の把握に関する煩雑さは解消することができない。
たとえば、従来、歯科技工指示書を記入する歯科医師も多忙を極めていることが多く、指示の記載も短時間で済ませる必要もあって明確に記載されていないこともあり、さらに、指示内容も歯科医師の指示特性によるばらつきによって曖昧となることもあるので、管理とは別にそもそも歯科技工指示書の内容を理解するのも困難なケースが生じていた。
具体的には、歯科技工指示書では患者の治療歯に関する位置を歯列で示しつつ、コンタクトと呼ばれる治療歯と隣接歯の隙間寸法に関する指示、また、バイトと呼ばれる治療歯と対合歯の隙間寸法に関する指示、フィットと呼ばれる治療歯と補綴物の隙間寸法に関する指示は「きつく」や「ゆるく」等、特徴量を表す用語自体が歯科医師自身の指示特性に基づく主観的かつ定性的なものであり曖昧になってしまうため、歯科技工所で義歯の製作寸法を客観的かつ定量的に決定することが困難であると同時に、一旦製作した技工物を歯科医院に納入しても歯科医師の意図とは一致しない場合もあり、歯科技工所で修正したり、再度製作する必要があるなどの煩雑さや歩留まりに対する非効率があった。
たとえば、従来、歯科技工指示書を記入する歯科医師も多忙を極めていることが多く、指示の記載も短時間で済ませる必要もあって明確に記載されていないこともあり、さらに、指示内容も歯科医師の指示特性によるばらつきによって曖昧となることもあるので、管理とは別にそもそも歯科技工指示書の内容を理解するのも困難なケースが生じていた。
具体的には、歯科技工指示書では患者の治療歯に関する位置を歯列で示しつつ、コンタクトと呼ばれる治療歯と隣接歯の隙間寸法に関する指示、また、バイトと呼ばれる治療歯と対合歯の隙間寸法に関する指示、フィットと呼ばれる治療歯と補綴物の隙間寸法に関する指示は「きつく」や「ゆるく」等、特徴量を表す用語自体が歯科医師自身の指示特性に基づく主観的かつ定性的なものであり曖昧になってしまうため、歯科技工所で義歯の製作寸法を客観的かつ定量的に決定することが困難であると同時に、一旦製作した技工物を歯科医院に納入しても歯科医師の意図とは一致しない場合もあり、歯科技工所で修正したり、再度製作する必要があるなどの煩雑さや歩留まりに対する非効率があった。
【0005】
本発明はかかる従来の事情に対処してなされたものであり、歯科医師によって作成される歯科技工指示書に記載された、指示特性に基づく主観的で定性的かつ曖昧な指示内容から義歯における客観的で定量的かつ明確な製作寸法へ変換して義歯製作を可能とする義歯寸法評価システムと義歯寸法評価方法及び義歯寸法評価プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【0006】
上記目的を達成するため、第１の発明である義歯寸法評価システムは、歯科医師によって作成された歯科技工指示書に示される義歯に対する製作レベルを製作寸法に変換し、前記歯科医師の指示特性に応じて前記製作寸法への落とし込みとそれに基づく義歯製作を可能とするための義歯寸法評価システムであって、前記歯科医師による学習用義歯に対する前記製作レベルの歯列データと、前記製作レベルのコンタクトデータ、バイトデータ及びフィットデータの３データのうち少なくとも１つと、を加えて成る特徴量と、前記学習用義歯の前記特徴量に対応して予め付与された製作寸法と、の組合せを教師データとして学習させた義歯寸法評価モデルと、前記歯科技工指示書に示される前記義歯に対する前記製作レベルの前記特徴量を抽出する特徴量抽出部と、この特徴量抽出部で抽出された前記特徴量を前記義歯寸法評価モデルに適用することにより前記義歯に対する前記製作寸法を評価する評価部と、この評価部で評価された前記義歯に対する前記製作寸法を出力する出力部と、を有することを特徴とするものである。
上記構成の義歯寸法評価システムでは、特徴量抽出部が歯科技工指示書に歯科医師によって記入された義歯に対する製作レベルの歯列データと、製作レベルのコンタクトデータ、バイトデータ及びフィットデータの３データのうち少なくとも１つと、を加えて成る特徴量を抽出するように作用する。また、評価部は学習済の義歯寸法評価モデルに、抽出された義歯に対する特徴量を入力して義歯の製作寸法を評価するように作用し、出力部は評価された製作寸法を出力するように作用する。
なお、本願において「製作レベル」とは、歯科医師によって示される義歯あるいは学習用義歯の製作に関する指示内容を意味する。具体的には、コンタクトと呼ばれる治療歯と隣接歯の隙間寸法に関する指示、また、バイトと呼ばれる治療歯と対合歯の隙間寸法に関する指示、フィットと呼ばれる治療歯と補綴物の隙間寸法に関する指示のそれぞれの内容（データ）を意味する。また、治療歯、隣接歯及び対合歯の特定も歯列データで示す必要であることから、便宜上、「製作レベル」には歯列データも含まれる。
上記構成の義歯寸法評価システムでは、特徴量抽出部が歯科技工指示書に歯科医師によって記入された義歯に対する製作レベルの歯列データと、製作レベルのコンタクトデータ、バイトデータ及びフィットデータの３データのうち少なくとも１つと、を加えて成る特徴量を抽出するように作用する。また、評価部は学習済の義歯寸法評価モデルに、抽出された義歯に対する特徴量を入力して義歯の製作寸法を評価するように作用し、出力部は評価された製作寸法を出力するように作用する。
なお、本願において「製作レベル」とは、歯科医師によって示される義歯あるいは学習用義歯の製作に関する指示内容を意味する。具体的には、コンタクトと呼ばれる治療歯と隣接歯の隙間寸法に関する指示、また、バイトと呼ばれる治療歯と対合歯の隙間寸法に関する指示、フィットと呼ばれる治療歯と補綴物の隙間寸法に関する指示のそれぞれの内容（データ）を意味する。また、治療歯、隣接歯及び対合歯の特定も歯列データで示す必要であることから、便宜上、「製作レベル」には歯列データも含まれる。
【0007】
また、第２の発明である義歯寸法評価システムは、第１の発明において、前記教師データを用いて前記義歯寸法評価モデルを生成する学習済モデル生成部を有することを特徴とするものである。
上記構成の義歯寸法評価システムでは、学習済モデル生成部が、学習用義歯に対する製作レベルの歯列データと、製作レベルのコンタクトデータ、バイトデータ及びフィットデータの３データのうち少なくとも１つと、を加えて成る特徴量と、学習用義歯の特徴量に対応して正解ラベルとして予め付与された製作寸法と、を教師データとして用いて学習済の義歯寸法評価モデルを生成するように作用する。
上記構成の義歯寸法評価システムでは、学習済モデル生成部が、学習用義歯に対する製作レベルの歯列データと、製作レベルのコンタクトデータ、バイトデータ及びフィットデータの３データのうち少なくとも１つと、を加えて成る特徴量と、学習用義歯の特徴量に対応して正解ラベルとして予め付与された製作寸法と、を教師データとして用いて学習済の義歯寸法評価モデルを生成するように作用する。
【0008】
第３の発明である義歯寸法評価方法は、歯科医師によって作成された歯科技工指示書に示される義歯に対する製作レベルを製作寸法に変換し、前記歯科医師の指示特性に応じて前記製作寸法への落とし込みとそれに基づく義歯製作を可能とするための義歯寸法評価方法であって、前記歯科技工指示書に示される前記義歯に対する前記製作レベルの歯列データと、前記製作レベルのコンタクトデータ、バイトデータ及びフィットデータの３データのうち少なくとも１つと、を加えて成る特徴量を抽出する特徴量抽出工程と、前記特徴量を義歯寸法評価モデルに適用することにより前記義歯に対する前記製作寸法を評価する義歯寸法評価工程と、 この義歯寸法評価工程で評価された前記義歯に対する前記製作寸法を出力する出力工程と、を有し、前記義歯寸法評価モデルは、前記歯科医師による学習用義歯に対する前記製作レベルの前記特徴量と、前記学習用義歯の前記特徴量に対応して予め付与された前記学習用義歯の製作寸法と、の組合せを教師データとして学習させた義歯寸法評価モデルであることを特徴とするものである。
上記構成の義歯寸法評価方法では、特徴量抽出工程が歯科技工指示書に歯科医師によって記入された義歯に対する製作レベルの歯列データと、製作レベルのコンタクトデータ、バイトデータ及びフィットデータの３データのうち少なくとも１つと、を加えて成る特徴量を抽出するように作用する。また、義歯寸法評価工程は、学習済の義歯寸法評価モデルに、抽出された義歯に対する特徴量を入力して義歯の製作寸法を評価するように作用し、出力工程は評価された製作寸法を出力するように作用する。
上記構成の義歯寸法評価方法では、特徴量抽出工程が歯科技工指示書に歯科医師によって記入された義歯に対する製作レベルの歯列データと、製作レベルのコンタクトデータ、バイトデータ及びフィットデータの３データのうち少なくとも１つと、を加えて成る特徴量を抽出するように作用する。また、義歯寸法評価工程は、学習済の義歯寸法評価モデルに、抽出された義歯に対する特徴量を入力して義歯の製作寸法を評価するように作用し、出力工程は評価された製作寸法を出力するように作用する。
【0009】
第４の発明である義歯寸法評価方法は、第３の発明において、前記教師データを用いて学習させた前記義歯寸法評価モデルを生成する学習済モデル生成工程を有することを特徴とするものである。
上記構成の義歯寸法評価方法では、学習済モデル生成工程が、学習用義歯に対する製作レベルの歯列データと、製作レベルのコンタクトデータ、バイトデータ及びフィットデータの３データのうち少なくとも１つと、を加えて成る特徴量と、学習用義歯の特徴量に対応して正解ラベルとして予め付与された製作寸法と、を教師データとして用いて学習済の義歯寸法評価モデルを生成するように作用する。
上記構成の義歯寸法評価方法では、学習済モデル生成工程が、学習用義歯に対する製作レベルの歯列データと、製作レベルのコンタクトデータ、バイトデータ及びフィットデータの３データのうち少なくとも１つと、を加えて成る特徴量と、学習用義歯の特徴量に対応して正解ラベルとして予め付与された製作寸法と、を教師データとして用いて学習済の義歯寸法評価モデルを生成するように作用する。
【0010】
第５の発明である義歯寸法評価プログラムは、歯科医師によって作成された歯科技工指示書に示される義歯に対する製作レベルを製作寸法に変換し、前記歯科医師の指示特性に応じて前記製作寸法への落とし込みとそれに基づく義歯製作を可能とするためにコンピュータによって実行される義歯寸法評価プログラムであって、前記歯科医師による学習用義歯に対する前記製作レベルの歯列データと、前記製作レベルのコンタクトデータ、バイトデータ及びフィットデータの３データのうち少なくとも１つと、を加えて成る特徴量と、前記学習用義歯の前記特徴量に対応して予め付与された前記学習用義歯の製作寸法と、の組合せを教師データとして学習させた義歯寸法評価モデルを備え、前記歯科技工指示書に示される前記義歯に対する前記製作レベルの前記特徴量を抽出する特徴量抽出工程と、 前記特徴量を前記義歯寸法評価モデルに適用することにより前記義歯に対する前記製作寸法を評価する義歯寸法評価工程と、この義歯寸法評価工程で評価された前記義歯に対する前記製作寸法を出力する出力工程と、を有することを特徴とするものである。
上記構成の義歯寸法評価プログラムでは、特徴量抽出工程が歯科技工指示書に歯科医師によって記入された義歯に対する製作レベルの歯列データと、製作レベルのコンタクトデータ、バイトデータ及びフィットデータの３データのうち少なくとも１つと、を加えて成る特徴量を抽出するように作用する。また、義歯寸法評価工程は、学習済の義歯寸法評価モデルに、抽出された義歯に対する特徴量を入力して義歯の製作寸法を評価するように作用し、出力工程は評価された製作寸法を出力するように作用する。
上記構成の義歯寸法評価プログラムでは、特徴量抽出工程が歯科技工指示書に歯科医師によって記入された義歯に対する製作レベルの歯列データと、製作レベルのコンタクトデータ、バイトデータ及びフィットデータの３データのうち少なくとも１つと、を加えて成る特徴量を抽出するように作用する。また、義歯寸法評価工程は、学習済の義歯寸法評価モデルに、抽出された義歯に対する特徴量を入力して義歯の製作寸法を評価するように作用し、出力工程は評価された製作寸法を出力するように作用する。
【0011】
第６の発明である義歯寸法評価プログラムは、第５の発明において、前記教師データを用いて学習させた前記義歯寸法評価モデルを生成する学習済モデル生成工程を有することを特徴とするものである。
上記構成の義歯寸法評価プログラムでは、学習済モデル生成工程が、学習用義歯に対する製作レベルの歯列データと、製作レベルのコンタクトデータ、バイトデータ及びフィットデータの３データのうち少なくとも１つと、を加えて成る特徴量と、学習用義歯の特徴量に対応して正解ラベルとして予め付与された製作寸法と、を教師データとして用いて学習済の義歯寸法評価モデルを生成するように作用する。
上記構成の義歯寸法評価プログラムでは、学習済モデル生成工程が、学習用義歯に対する製作レベルの歯列データと、製作レベルのコンタクトデータ、バイトデータ及びフィットデータの３データのうち少なくとも１つと、を加えて成る特徴量と、学習用義歯の特徴量に対応して正解ラベルとして予め付与された製作寸法と、を教師データとして用いて学習済の義歯寸法評価モデルを生成するように作用する。
【発明の効果】
【0012】
第１の発明である義歯寸法評価システムは、特徴量抽出部が歯科技工指示書に歯科医師によって記入された義歯に対する製作レベルの歯列データと、歯科医師自身が表現する主観的なコンタクトデータ、バイトデータ及びフィットデータの３データのうち少なくとも１つと、を加えて成る特徴量を抽出して、評価部では学習済の義歯寸法評価モデルに抽出された義歯に関する特徴量を入力して、歯科医師の指示特性に応じて客観的な義歯の製作寸法を評価することができる。したがって、歯科医師毎に、指示特性に基づく主観的で曖昧な義歯に対する特徴量を歯科技工所で製作が可能な客観的で明確な製作寸法に変換することが可能であり、義歯製作に対する品質の向上及び歩留まりを高めることが可能である。さらに、義歯に対する修正や再製作の依頼も減ることから、歯科技工所の歩留まりや労働環境の改善を推進することも可能である。
【0013】
第２の発明である義歯寸法評価システムは、学習済の義歯寸法評価モデルを生成でき、また、一旦生成した義歯寸法評価モデルに対して、評価に供した歯科技工指示書の特徴量と実際の製作寸法を教師データとしてさらに学習させることが可能であり、より精度の高い義歯寸法評価モデルを構築することが可能である。より精度の高い義歯寸法評価モデルを構築することで、第１の発明において述べた効果をより高めることが可能である。
【0014】
第３の発明である義歯寸法評価方法は、第１の発明である義歯寸法評価システムを方法発明として捉えた発明であるので、その方法発明の実施による効果は第１の発明の効果と同様である。
【0015】
第４の発明である義歯寸法評価方法は、第２の発明である義歯寸法評価システムを方法発明として捉えた発明であるので、その方法発明の実施による効果は第２の発明の効果と同様である。
【0016】
第５の発明である義歯寸法評価プログラムは、第３の発明である義歯寸法評価方法をコンピュータを用いて実行するプログラム発明として捉えた発明であるので、そのプログラム発明の実施による効果は第１，３の発明の効果と同様である。
【0017】
第６の発明である義歯寸法評価プログラムは、第４の発明である義歯寸法評価方法をコンピュータを用いて実行するプログラム発明として捉えた発明であるので、そのプログラム発明の実施による効果は第２，４の発明の効果と同様である。
【図面の簡単な説明】
【0018】
【図1】本発明の実施の形態に係る義歯寸法評価システムのブロック図である。
【図2】（ａ）は人間の歯列を示す概念図、（ｂ）は特徴量の１つであるコンタクトを示す概念図、（ｃ）は特徴量の１つであるバイトを示す概念図、（ｄ）は特徴量の１つのであるフィットを示す概念図である。
【図3】本発明の実施の形態に係る義歯寸法評価システムを用いて学習によって義歯寸法評価モデルを生成するための流れと学習済の義歯寸法評価モデルを用いた義歯寸法評価の流れを示すフロー図である。
【図4】歯科医師によって作成される歯科技工指示書の概念図である。
【図5A】本実施の形態に係る義歯寸法評価モデルのパターン１の場合の構成を示す概念図である。
【図5B】本実施の形態に係る義歯寸法評価モデルのパターン１の場合の入力層の歯列を国際基準に基づく数字で表現した場合の概念図である。
【図6】本実施の形態に係る義歯寸法評価モデルのパターン２の場合の構成を示す概念図である。
【図7】本発明の実施の形態に係る義歯寸法評価システムの評価部で運用される義歯寸法評価モデルを示す概念図である。
【発明を実施するための形態】
【0019】
図１は、本発明の実施の形態に係る義歯寸法評価システムのブロック図である。図１において、義歯寸法評価システム１は、入力部３、特徴量抽出部４ａ、学習済モデル生成部４ｂ、評価部５及び出力部６から構成される処理部２、この処理部２に接続される教師データデータベース７、入力データデータベース１３、出力データデータベース１９及び学習済モデルデータベース２４から構成されている。
この義歯寸法評価システム１は、コンピュータサーバ内でそれぞれの機能を発揮し得る演算回路や記憶装置を備えたシステムを想定することができる。
入力部３はデータ入力部あるいはデータ受信部として機能し、学習用歯科技工指示書や歯科技工指示書等に関するデータの受信装置や、義歯寸法評価システム１の管理者や使用者がデータ入力する際に利用するキーボード、マウス、ペンタブレット、光学式の読取り装置等が相当する。
また、出力部６としてはディスプレイ装置や情報通信ネットワークへの送信装置やデータ送信部として他の装置へデータを転送するトランスミッタのようなものが考えられる。すなわち、図１の構成要素が一体でなくとも入力部３と出力部６を分離して別体に設けて、有線又は無線でデータや情報を処理部２やデータベース７，１３，１９，２４、あるいは必要に応じて備えられる携帯端末（図示せず）や閲覧端末（図示せず）との間で送受信するシステム構成とすることも可能である。
この義歯寸法評価システム１は、コンピュータサーバ内でそれぞれの機能を発揮し得る演算回路や記憶装置を備えたシステムを想定することができる。
入力部３はデータ入力部あるいはデータ受信部として機能し、学習用歯科技工指示書や歯科技工指示書等に関するデータの受信装置や、義歯寸法評価システム１の管理者や使用者がデータ入力する際に利用するキーボード、マウス、ペンタブレット、光学式の読取り装置等が相当する。
また、出力部６としてはディスプレイ装置や情報通信ネットワークへの送信装置やデータ送信部として他の装置へデータを転送するトランスミッタのようなものが考えられる。すなわち、図１の構成要素が一体でなくとも入力部３と出力部６を分離して別体に設けて、有線又は無線でデータや情報を処理部２やデータベース７，１３，１９，２４、あるいは必要に応じて備えられる携帯端末（図示せず）や閲覧端末（図示せず）との間で送受信するシステム構成とすることも可能である。
【0020】
処理部２の特徴量抽出部４ａは、学習済モデルとしての義歯寸法評価モデル２５ａ，２５ｂを生成する工程では、入力部３から入力された学習用の歯科技工指示書に記載された製作レベルの内容から、歯列データと、これにコンタクトデータ、バイトデータ及びフィットデータの３データのうち少なくとも１つと、を加えて成る特徴量を抽出する装置として機能する。
【0021】
ここで、図２（ａ）～（ｄ）を参照しながら、歯列データ、コンタクトデータ、バイトデータ及びフィットデータについて説明する。図２（ａ）は人間の歯列を示す概念図、（ｂ）は特徴量の１つであるコンタクトを示す概念図、（ｃ）は特徴量の１つであるバイトを示す概念図、（ｄ）は特徴量の１つのであるフィットを示す概念図である。
歯列とは、図２（ａ）に示すように人間の歯の並びの位置を示すものである。人間は、上側歯列２６と下側歯列２７のそれぞれの左右毎に歯を８本備えている。そこで、歯科医師は、これらに上下左右毎の数字「１」～「８」を当てて歯の場所を特定しながら、歯科技工指示書に治療歯３０(図２（ｂ）～（ｄ）)や隣在歯３１（図２（ｂ）)、対合歯３３（図２（ｃ））を指示している。したがって、歯列データとは、歯科医師によって示された歯の場所を特定するための番号や、歯のアイコン位置で示されるデータを意味する。
次に、コンタクトデータとは、図２（ｂ）に示すように治療歯３０と隣在歯３１の隙間寸法（コンタクト３２）に関する指示内容を意味し、バイトデータとは、図２（ｃ）に示すように治療歯３０と対合歯３３の隙間寸法（バイト３４）に関する指示内容を意味し、フィットデータとは、図２（ｄ）に示すように治療歯３０と被せ物（補綴物）３５の隙間寸法（フィット３６）に関する指示内容を意味している。なお、削った歯である治療歯３０のみならず、入れ歯の場合は図２（ｄ）の治療歯３０に代えて粘膜、被せ物３５に代えて入れ歯とし、フィット３６として装着感を表現する。
歯列とは、図２（ａ）に示すように人間の歯の並びの位置を示すものである。人間は、上側歯列２６と下側歯列２７のそれぞれの左右毎に歯を８本備えている。そこで、歯科医師は、これらに上下左右毎の数字「１」～「８」を当てて歯の場所を特定しながら、歯科技工指示書に治療歯３０(図２（ｂ）～（ｄ）)や隣在歯３１（図２（ｂ）)、対合歯３３（図２（ｃ））を指示している。したがって、歯列データとは、歯科医師によって示された歯の場所を特定するための番号や、歯のアイコン位置で示されるデータを意味する。
次に、コンタクトデータとは、図２（ｂ）に示すように治療歯３０と隣在歯３１の隙間寸法（コンタクト３２）に関する指示内容を意味し、バイトデータとは、図２（ｃ）に示すように治療歯３０と対合歯３３の隙間寸法（バイト３４）に関する指示内容を意味し、フィットデータとは、図２（ｄ）に示すように治療歯３０と被せ物（補綴物）３５の隙間寸法（フィット３６）に関する指示内容を意味している。なお、削った歯である治療歯３０のみならず、入れ歯の場合は図２（ｄ）の治療歯３０に代えて粘膜、被せ物３５に代えて入れ歯とし、フィット３６として装着感を表現する。
【0022】
図１に戻って、義歯寸法評価モデル２５ａ，２５ｂの運用工程では、入力部３から治療で用いる義歯の製作のために入力された歯科技工指示書に記載された製作レベルの内容から、歯列データと、これにコンタクトデータ、バイトデータ及びフィットデータの３データのうち少なくとも１つと、を加えて成る特徴量を抽出する装置として機能するものである。
学習済モデル生成部４ｂは、学習用の歯科技工指示書から抽出された学習用義歯に対する製作レベルの歯列データと、製作レベルのコンタクトデータ、バイトデータ及びフィットデータの３データのうち少なくとも１つと、を加えて成る特徴量と、学習用義歯の特徴量に対応して正解ラベルとして予め付与された製作寸法とを教師データとして用いて学習済の義歯寸法評価モデルを生成する装置である。以下、教師データにおける学習用義歯の特徴量のコンタクトデータ、バイトデータ、フィットデータと、それらのそれぞれに対応して正解ラベルとして予め付与される製作寸法の一対のデータをそれぞれコンタクト教師データ、バイト教師データ、フィット教師データという。
評価部５は、特徴量抽出部４ａで抽出された義歯製作のための歯科技工指示書から抽出された特徴量を義歯寸法評価モデルに適用することによって義歯の製作寸法を評価する装置である。
学習済モデル生成部４ｂは、学習用の歯科技工指示書から抽出された学習用義歯に対する製作レベルの歯列データと、製作レベルのコンタクトデータ、バイトデータ及びフィットデータの３データのうち少なくとも１つと、を加えて成る特徴量と、学習用義歯の特徴量に対応して正解ラベルとして予め付与された製作寸法とを教師データとして用いて学習済の義歯寸法評価モデルを生成する装置である。以下、教師データにおける学習用義歯の特徴量のコンタクトデータ、バイトデータ、フィットデータと、それらのそれぞれに対応して正解ラベルとして予め付与される製作寸法の一対のデータをそれぞれコンタクト教師データ、バイト教師データ、フィット教師データという。
評価部５は、特徴量抽出部４ａで抽出された義歯製作のための歯科技工指示書から抽出された特徴量を義歯寸法評価モデルに適用することによって義歯の製作寸法を評価する装置である。
【0023】
教師データデータベース７は、学習用の歯科技工指示書から抽出された学習用義歯に対する製作レベルの歯列データ９ａ～９ｃと、製作レベルのコンタクトデータとそれに対応して正解ラベルとして予め付与される製作寸法のコンタクトデータから成るコンタクト教師データ１０ａ～１０ｃ、製作レベルのバイトデータとそれに対応して正解ラベルとして予め付与される製作寸法のバイトデータから成るバイト教師データ１１ａ～１１ｃ、製作レベルのフィットデータとそれに対応して正解ラベルとして予め付与される製作寸法のフィットデータから成るフィット教師データ１２ａ～１２ｃを読み出し可能に格納するデータベースである。
なお、符号「ａ」から符号「ｃ」が付されているのは、本実施の形態に係る義歯寸法評価システム１を運用する際の歯科医師が「ａ」から「ｃ」の３名存在することを想定して、その歯科医師毎に教師データセット８ａ～８ｃとして格納するためである。前述のとおり、歯科医師の個性によるばらつきを低減する目的の義歯寸法評価システムであるので、歯科医師毎にデータセットを教師データデータベース７に格納することが望ましい。したがって、３人以外の歯科医師が存在している場合にも歯科医師毎にデータセットとして格納しつつ運用されることが望ましい。
なお、符号「ａ」から符号「ｃ」が付されているのは、本実施の形態に係る義歯寸法評価システム１を運用する際の歯科医師が「ａ」から「ｃ」の３名存在することを想定して、その歯科医師毎に教師データセット８ａ～８ｃとして格納するためである。前述のとおり、歯科医師の個性によるばらつきを低減する目的の義歯寸法評価システムであるので、歯科医師毎にデータセットを教師データデータベース７に格納することが望ましい。したがって、３人以外の歯科医師が存在している場合にも歯科医師毎にデータセットとして格納しつつ運用されることが望ましい。
【0024】
次に、入力データデータベース１３は、義歯寸法評価システム１を利活用する際の歯科技工指示書から抽出された義歯に対する製作レベルの歯列データ１５ａ～１５ｃと、製作レベルのコンタクトデータ１６ａ～１６ｃ、製作レベルのバイトデータ１７ａ～１７ｃ、製作レベルのフィットデータ１８ａ～１８ｃを読み出し可能に格納するデータベースである。この入力データデータベース１３においても、歯科医師を３名と想定して、３つの入力データセット１４ａ～１４ｃとして格納されている。
【0025】
最後に、出力データデータベース１９は、評価部５が学習済モデル生成部４ｂで生成された義歯寸法評価モデル２５ａ，２５ｂを読み出して、これに入力データデータベース１３に格納された入力データセット１４ａ～１４ｃを入力して、歯科技工指示書をベースに作成されるべき義歯の製作寸法を評価した結果のデータを読み出し可能に格納するデータベースである。具体的には、教師データデータベース７や入力データデータベース１３と同様に、３名の歯科医師を想定して、コンタクト評価データ２１ａ～２１ｃ、バイト評価データ２２ａ～２２ｃ、フィット評価データ２３ａ～２３ｃに加えて、入力時と同じ歯列データ１５ａ～１５ｃを併せて出力データセット２０ａ～２０ｃとして読み出し可能に格納する。
【0026】
次に、図１に加えて図３～図５Ａ，５Ｂを参照しながら、義歯寸法評価システム１における義歯寸法評価モデル２５ａ，２５ｂの生成や学習済の義歯寸法評価モデル２５ａ，２５ｂを用いた義歯寸法評価の流れを説明する。
図３は本発明の実施の形態に係る義歯寸法評価システムによって実行される学習による義歯寸法評価モデルの生成にかかる流れと学習済の義歯寸法評価モデルを用いた義歯寸法評価の流れを示すフロー図である。この図３は、本願発明の義歯寸法評価方法や義歯寸法評価プログラムに対してはその実行工程を表すものでもあり、この図を参照しながら義歯寸法評価システム１における義歯寸法評価モデルの生成や学習済の義歯寸法評価モデルを用いた義歯寸法評価の流れを説明することは義歯寸法評価方法及びコンピュータを用いた義歯寸法評価プログラムの実施の形態について説明することと同義である。
なお、図３において、「Ｓ」で示す工程に関する記載から引き出し線を用いて示した符号や工程に関する記載を覆うようにした破線に接続される構成要素は図１に示される義歯寸法評価システム１の構成要素であり、その符号を同一としている。
図３は本発明の実施の形態に係る義歯寸法評価システムによって実行される学習による義歯寸法評価モデルの生成にかかる流れと学習済の義歯寸法評価モデルを用いた義歯寸法評価の流れを示すフロー図である。この図３は、本願発明の義歯寸法評価方法や義歯寸法評価プログラムに対してはその実行工程を表すものでもあり、この図を参照しながら義歯寸法評価システム１における義歯寸法評価モデルの生成や学習済の義歯寸法評価モデルを用いた義歯寸法評価の流れを説明することは義歯寸法評価方法及びコンピュータを用いた義歯寸法評価プログラムの実施の形態について説明することと同義である。
なお、図３において、「Ｓ」で示す工程に関する記載から引き出し線を用いて示した符号や工程に関する記載を覆うようにした破線に接続される構成要素は図１に示される義歯寸法評価システム１の構成要素であり、その符号を同一としている。
【0027】
図３において、上側の学習済モデルの生成工程のステップＳ１は学習用義歯に対する歯科技工指示書に示された特徴量に関する情報、すなわち、歯列データ、製作レベルのコンタクトデータ、製作レベルのバイトデータ及び製作レベルのフィットデータを入力部３から入力する工程である。このステップＳ１での特徴量に関する情報とは、上記のデータそのものあるいは、それらのデータを含む歯科技工指示書を含む概念である。
また、入力部３への特徴量に関する情報の入力は、データそのものの入力の場合は、この後図４を参照しながら説明する歯科技工指示書に記載されている歯列データを表す文字と数字及びコンタクトデータ、バイトデータ、フィットデータの製作レベルを表す１～７等の数字（指標）に基づき入力されるとよい。一方、入力部３がスキャナー装置のような場合には、歯科技工指示書そのものをスキャニングすることで特徴量以外の情報も含めて入力されてもよい。
また、入力部３への特徴量に関する情報の入力は、データそのものの入力の場合は、この後図４を参照しながら説明する歯科技工指示書に記載されている歯列データを表す文字と数字及びコンタクトデータ、バイトデータ、フィットデータの製作レベルを表す１～７等の数字（指標）に基づき入力されるとよい。一方、入力部３がスキャナー装置のような場合には、歯科技工指示書そのものをスキャニングすることで特徴量以外の情報も含めて入力されてもよい。
【0028】
ここで、図４を参照しながら歯科技工指示書について説明を加える。図４は歯科医師によって作成される歯科技工指示書の概念図である。
図４において、歯科技工指示書４０には氏名・医院名表示欄４１及びその歯科医院の所在地表示欄４２が設けられており、歯科技工指示書４０を作成した医師に関する情報が示される。上側歯列２６と下側歯列２７に関するアイコンが歯の位置を表す数字と共に示され、例えば、「左下」（図内では右下）の「５」番で示すハッチングされた歯が治療歯３０であるとすると、歯科医師によって、歯列が「左下」の「５」番目の歯であることが歯科医師チェック４８で示される。本実施の形態においては、歯科医師のよる記入として歯科医師チェック４８が歯列の「左下」と歯番号４３を示す数字の「５」に示されているが、その下方の歯形のアイコンそのものや歯形に付記されている歯番号４３に歯科医師チェック４８で特定してもよい。なお、本実施の形態では歯科医師チェック４８が片仮名の「レ」のような図形で表現されているが、実際の歯科医師チェック４８の形状は「レ」のような図形に限定されるものではなく、歯が特定されるのであればどのような図形、数字、文字あるいは記号でもよい。
歯列を示すエリアの左側に示されるのが、コンタクト記入欄４５、バイト記入欄４６及びフィット記入欄４７である。これらは程度を示す「ゆるめ」、「ふつう」、「きつめ」の程度を表す文字及びその程度に対応するように数字の「１」から「７」と「目盛り」が指標４４として表記されており、歯科医師はその「目盛り」上に歯科医師チェック４８を記すことで、製作レベルのコンタクトデータ、バイトデータあるいはフィットデータを表現する。その指標４４を表記する際に歯科医師の主観による指示特性が現れることになる。
なお、この歯科技工指示書４０については、学習用義歯に対するものであっても治療用義歯に対するものであっても共通である。また、歯科技工指示書４０は図４に示されるものに限定されず、歯科医師名の表示と、歯列に関する指示と、製作のコンタクトデータ、バイトデータ及びフィットデータに関する指示のうち少なくとも１つが表示されるものであればよい。例えば、指標４４を示しながら、歯科医師による記入としては歯科医師チェック４８に代えて数字そのもので示されるようにしてもよい。
図４において、歯科技工指示書４０には氏名・医院名表示欄４１及びその歯科医院の所在地表示欄４２が設けられており、歯科技工指示書４０を作成した医師に関する情報が示される。上側歯列２６と下側歯列２７に関するアイコンが歯の位置を表す数字と共に示され、例えば、「左下」（図内では右下）の「５」番で示すハッチングされた歯が治療歯３０であるとすると、歯科医師によって、歯列が「左下」の「５」番目の歯であることが歯科医師チェック４８で示される。本実施の形態においては、歯科医師のよる記入として歯科医師チェック４８が歯列の「左下」と歯番号４３を示す数字の「５」に示されているが、その下方の歯形のアイコンそのものや歯形に付記されている歯番号４３に歯科医師チェック４８で特定してもよい。なお、本実施の形態では歯科医師チェック４８が片仮名の「レ」のような図形で表現されているが、実際の歯科医師チェック４８の形状は「レ」のような図形に限定されるものではなく、歯が特定されるのであればどのような図形、数字、文字あるいは記号でもよい。
歯列を示すエリアの左側に示されるのが、コンタクト記入欄４５、バイト記入欄４６及びフィット記入欄４７である。これらは程度を示す「ゆるめ」、「ふつう」、「きつめ」の程度を表す文字及びその程度に対応するように数字の「１」から「７」と「目盛り」が指標４４として表記されており、歯科医師はその「目盛り」上に歯科医師チェック４８を記すことで、製作レベルのコンタクトデータ、バイトデータあるいはフィットデータを表現する。その指標４４を表記する際に歯科医師の主観による指示特性が現れることになる。
なお、この歯科技工指示書４０については、学習用義歯に対するものであっても治療用義歯に対するものであっても共通である。また、歯科技工指示書４０は図４に示されるものに限定されず、歯科医師名の表示と、歯列に関する指示と、製作のコンタクトデータ、バイトデータ及びフィットデータに関する指示のうち少なくとも１つが表示されるものであればよい。例えば、指標４４を示しながら、歯科医師による記入としては歯科医師チェック４８に代えて数字そのもので示されるようにしてもよい。
【0029】
図３に戻って、ステップＳ２は、特徴量抽出部４ａが、ステップＳ１で入力部３を介して入力された製作レベルに関する情報から製作レベルの特徴量を抽出する工程である。製作レベルの特徴量の抽出は、ステップＳ１における情報が製作レベルのデータそのものであれば（以下、この場合をパターン１という。）、その情報から必要とする製作レベルの歯列データ、コンタクトデータ、バイトデータ及びフィットデータの組合せとしての特徴量を抽出する。
また、ステップＳ１において入力される情報が歯科技工指示書４０全体あるいはその一部であれば（以下、この場合をパターン２という。）、その中から必要とする製作レベルの歯列データ、コンタクトデータ、バイトデータ及びフィットデータの組合せとしての特徴量を読み取って抽出する。この場合の製作レベルの特徴量の抽出は、特徴量抽出部４ａがＯＣＲ（光学文字認識）機能及び画像認識機能を備えた装置等とすることで、歯科技工指示書４０に記載されている文字、数字、図形あるいは記号を読み取ることが可能である。
抽出された学習用義歯の製作レベルの特徴量は、特徴量抽出部４ａによって、教師データデータベース７に歯列データ９ａ～９ｃ、コンタクト教師データ１０ａ～１０ｃ、バイト教師データ１１ａ～１１ｃ及びフィット教師データ１２ａ～１２ｃとして読み出し可能に格納される。
また、ステップＳ１において入力される情報が歯科技工指示書４０全体あるいはその一部であれば（以下、この場合をパターン２という。）、その中から必要とする製作レベルの歯列データ、コンタクトデータ、バイトデータ及びフィットデータの組合せとしての特徴量を読み取って抽出する。この場合の製作レベルの特徴量の抽出は、特徴量抽出部４ａがＯＣＲ（光学文字認識）機能及び画像認識機能を備えた装置等とすることで、歯科技工指示書４０に記載されている文字、数字、図形あるいは記号を読み取ることが可能である。
抽出された学習用義歯の製作レベルの特徴量は、特徴量抽出部４ａによって、教師データデータベース７に歯列データ９ａ～９ｃ、コンタクト教師データ１０ａ～１０ｃ、バイト教師データ１１ａ～１１ｃ及びフィット教師データ１２ａ～１２ｃとして読み出し可能に格納される。
【0030】
ステップＳ３は、正解ラベルとしての学習用義歯の製作寸法が入力部３を介して入力され、入力部３は教師データデータベース７にコンタクト教師データ１０ａ～１０ｃ、バイト教師データ１１ａ～１１ｃ及びフィット教師データ１２ａ～１２ｃとして読み出し可能に格納する。なお、前述のとおり、それぞれの教師データは、学習用義歯の製作レベルの特徴量と正解ラベルとしての製作寸法との一対のデータを意味しているので、一対のデータとして格納される。
ステップＳ４は、学習済モデル生成部４ｂが教師データデータベース７からコンタクト教師データ１０ａ～１０ｃ、バイト教師データ１１ａ～１１ｃ及びフィット教師データ１２ａ～１２ｃを読み出して機械学習を行う工程である。
ステップＳ４は、学習済モデル生成部４ｂが教師データデータベース７からコンタクト教師データ１０ａ～１０ｃ、バイト教師データ１１ａ～１１ｃ及びフィット教師データ１２ａ～１２ｃを読み出して機械学習を行う工程である。
【0031】
ここで図５Ａ，５Ｂを参照しながら、ステップＳ４における学習済モデル生成部４ｂによる機械学習工程について説明を加える。図５Ａは本実施の形態に係る義歯寸法評価モデルのパターン１の場合の構成を示す概念図であり、図５Ｂは義歯寸法評価モデルのパターン１の場合の入力層の歯列を国際基準に基づく数字で表現した場合の概念図である。
図５Ａにおいて、義歯寸法評価モデル２５ａの入力層５０ａには、学習用義歯に関する歯科技工指示書４０から抽出された歯列データ９ａに加えて、コンタクト教師データ１０ａ、バイト教師データ１１ａ及びフィット教師データ１２ａのうち、歯科技工指示書４０に歯科医師によって記載された製作レベルのコンタクトデータ５３ａ、バイトデータ５４ａ及びフィットデータ５５ａが入力されている。
パターン１では、データとして抽出されており、それぞれコンタクトデータ５３ａが２．３、バイトデータ５４ａが４．５、そしてフィットデータ５５ａが４．８である。この数字は歯科技工指示書４０に歯科医師によって直接記載されるか、表示されている目盛り等に付された歯科医師チェック４８から何らかの方法で予め抽出して数値で表現したものであり単位はない。
図５Ａにおいて、義歯寸法評価モデル２５ａの入力層５０ａには、学習用義歯に関する歯科技工指示書４０から抽出された歯列データ９ａに加えて、コンタクト教師データ１０ａ、バイト教師データ１１ａ及びフィット教師データ１２ａのうち、歯科技工指示書４０に歯科医師によって記載された製作レベルのコンタクトデータ５３ａ、バイトデータ５４ａ及びフィットデータ５５ａが入力されている。
パターン１では、データとして抽出されており、それぞれコンタクトデータ５３ａが２．３、バイトデータ５４ａが４．５、そしてフィットデータ５５ａが４．８である。この数字は歯科技工指示書４０に歯科医師によって直接記載されるか、表示されている目盛り等に付された歯科医師チェック４８から何らかの方法で予め抽出して数値で表現したものであり単位はない。
【0032】
一方、出力層５２ａでは、歯列データ９ａが入力層５０ａから中間層５１ａを経てもそのまま歯列データ９ａとして出力されるが、入力層５０ａに入力された学習用義歯に対する製作レベルのコンタクトデータ５３ａの２．３、バイトデータ５４ａの４．５及びフィットデータ５５ａの４．８に対して、それぞれ学習用義歯の製作寸法として、正解ラベルのコンタクト製作寸法５３ｂの０．２３ｍｍ、バイト製作寸法５４ｂの０．０５ｍｍ及びフィット製作寸法５５ｂの０．０１２ｍｍが出力されている。これらの正解ラベルの製作寸法は、歯科医師の指示特性に応じて得られた製作レベルのコンタクトデータ５３ａ等に対応して得られた客観的で定量的な製作寸法である。そして、これらは一対のコンタクト教師データ１０ａ、バイト教師データ１１ａ及びフィット教師データ１２ａを構成している。
なお、歯列データ９ａについて、図５Ａでは歯番号４３及び歯列の位置に対して歯科医師チェック４８が付された状態のデータとして記載されているが、これらは予め「右上」を１、「左上」を２、「左下」を３、「右下」を４として、国際基準に基づく数字を付して、前歯から１～８となる歯番号４３と共に、例えば図５Ａの歯列で歯科医師チェック４８が示されている右下の前歯から４番目の歯であれば、図５Ｂに示すとおり「４４」等として表現するようにしておくと、入力部３における入力や特徴量抽出部４ａにおける抽出も数値データそのものとして取り扱うことが可能である。
その際には、図４に示す歯科技工指示書４０の歯列の表示欄にも国際基準に基づく数字を歯番号４３と共に記載するように指示しておくとよい。その際には「右上（１）」等のように歯番号４３と共に併記しておいてもよく、さらに、歯科医師チェック４８を入れてもらうようにしておいてもよい。また、入力層５０ａの歯列データ９ａで「４４」と入力されると、図５Ａの出力層５２ａにおいても同じく「４４」として歯列データ９ａが出力される。
このように、歯列データ９ａは入力層５０ａからそのまま出力され、中間層５１ａの義歯寸法評価モデル関数５６ａには入力されないため、歯列における治療歯３０の位置が特定され入力部３や特徴量抽出部４ａにおける不具合がないのであればデータの様式にはとらわれなくともよい。
なお、歯列データ９ａについて、図５Ａでは歯番号４３及び歯列の位置に対して歯科医師チェック４８が付された状態のデータとして記載されているが、これらは予め「右上」を１、「左上」を２、「左下」を３、「右下」を４として、国際基準に基づく数字を付して、前歯から１～８となる歯番号４３と共に、例えば図５Ａの歯列で歯科医師チェック４８が示されている右下の前歯から４番目の歯であれば、図５Ｂに示すとおり「４４」等として表現するようにしておくと、入力部３における入力や特徴量抽出部４ａにおける抽出も数値データそのものとして取り扱うことが可能である。
その際には、図４に示す歯科技工指示書４０の歯列の表示欄にも国際基準に基づく数字を歯番号４３と共に記載するように指示しておくとよい。その際には「右上（１）」等のように歯番号４３と共に併記しておいてもよく、さらに、歯科医師チェック４８を入れてもらうようにしておいてもよい。また、入力層５０ａの歯列データ９ａで「４４」と入力されると、図５Ａの出力層５２ａにおいても同じく「４４」として歯列データ９ａが出力される。
このように、歯列データ９ａは入力層５０ａからそのまま出力され、中間層５１ａの義歯寸法評価モデル関数５６ａには入力されないため、歯列における治療歯３０の位置が特定され入力部３や特徴量抽出部４ａにおける不具合がないのであればデータの様式にはとらわれなくともよい。
【0033】
中間層５１ａには、入力層５０ａで入力された学習用義歯の製作レベルのコンタクトデータ５３ａ等から出力層５２ａで出力される正解ラベルとしての学習用義歯のコンタクト製作寸法５３ｂ等が導出されるように、機械学習させる義歯寸法評価モデル関数５６ａが配置されている。パターン１のように、入力層５０ａにおいて製作レベルのコンタクトデータ５３ａ等が数値で表現されている場合には、このモデル関数としては、最小二乗法等を用いて回帰分析を行い、その結果として得られる関数が望ましいが、義歯寸法評価モデル関数５６ａの種類は特に限定するものではなく、入力値としてのコンタクトデータ５３ａ等と出力値としてのコンタクト製作寸法５３ｂ等の因果関係や相関関係が明確化されるのであれば、一次関数の他、どのような関数であってもよい。
したがって、パターン１の場合には、ステップＳ４における学習済モデル生成部４ｂによる機械学習工程は、回帰分析を行いつつ、入力値としての製作レベルのコンタクトデータ５３ａ等と出力値としての正解ラベルのコンタクト製作寸法５３ｂ等の因果関係や相関関係が得られる関数を求める工程となる。
このようにして、学習済モデル生成部４ｂは、学習用義歯の製作レベルのコンタクトデータ５３ａ等の入力を受けてコンタクト製作寸法等を出力するための回帰分析等による学習済の義歯寸法評価モデル関数５６ａを生成し、これを中間層５１ａとし、前後の入力層５０ａと出力層５２ａを含めて学習済の義歯寸法評価モデル２５ａとして、学習済モデルデータベース２４に読み出し可能に格納する。
したがって、パターン１の場合には、ステップＳ４における学習済モデル生成部４ｂによる機械学習工程は、回帰分析を行いつつ、入力値としての製作レベルのコンタクトデータ５３ａ等と出力値としての正解ラベルのコンタクト製作寸法５３ｂ等の因果関係や相関関係が得られる関数を求める工程となる。
このようにして、学習済モデル生成部４ｂは、学習用義歯の製作レベルのコンタクトデータ５３ａ等の入力を受けてコンタクト製作寸法等を出力するための回帰分析等による学習済の義歯寸法評価モデル関数５６ａを生成し、これを中間層５１ａとし、前後の入力層５０ａと出力層５２ａを含めて学習済の義歯寸法評価モデル２５ａとして、学習済モデルデータベース２４に読み出し可能に格納する。
【0034】
次に、図６を参照しながら、ステップＳ４における学習済モデル生成部４ｂによる機械学習工程についてパターン２の場合の説明を加える。図６は本実施の形態に係る義歯寸法評価モデルのパターン２の場合の構成を示す概念図である。
図６の義歯寸法評価モデル２５ｂにおいて、パターン２の場合にパターン１と異なるのは、入力部３で入力されるものも特徴量抽出部４ａで抽出されるものも数値データではなく、学習用の歯科技工指示書４０そのもので、入力層５０ｂに示されるような歯科技工指示書４０内の指標４４と歯科医師チェック４８の画像であり、これが学習用義歯の製作レベルのコンタクトデータ画像５７ａ、バイトデータ画像５８ａ及びフィットデータ画像５９ａとして入力されるものである。
パターン２の場合では、図６の入力層５０ｂに示されるとおり、歯列データ９ａとして歯列の位置や歯番号４３に対して歯科医師チェック４８を付した状態であっても、入力部３や特徴量抽出部４ａでスキャニング、文字や図形の認識機能が備わったものを使用することから問題ない。また、パターン１と同様に中間層５１ｂの義歯寸法評価モデル関数５６ｂに入力する必要はない。
出力層５２ｂでは、パターン１と同様に歯列データ９ａはそのまま出力され、正解ラベルとしてのコンタクト製作寸法５３ｂ等もパターン１と同様である。
このようなパターン２の場合の機械学習手法としては、図６の入力層５０ｂに示されるような歯科技工指示書４０内の指標４４と歯科医師チェック４８のコンタクトデータ画像５７ａ、バイトデータ画像５８ａ及びフィットデータ画像５９ａをそれぞれ入力して義歯のコンタクト製作寸法５３ｂ、バイト製作寸法５４ｂ及びフィット製作寸法５５ｂを出力するニューラルネットワークを用いた義歯寸法評価モデル関数５６ｂとすることが考えられる。
図６の義歯寸法評価モデル２５ｂにおいて、パターン２の場合にパターン１と異なるのは、入力部３で入力されるものも特徴量抽出部４ａで抽出されるものも数値データではなく、学習用の歯科技工指示書４０そのもので、入力層５０ｂに示されるような歯科技工指示書４０内の指標４４と歯科医師チェック４８の画像であり、これが学習用義歯の製作レベルのコンタクトデータ画像５７ａ、バイトデータ画像５８ａ及びフィットデータ画像５９ａとして入力されるものである。
パターン２の場合では、図６の入力層５０ｂに示されるとおり、歯列データ９ａとして歯列の位置や歯番号４３に対して歯科医師チェック４８を付した状態であっても、入力部３や特徴量抽出部４ａでスキャニング、文字や図形の認識機能が備わったものを使用することから問題ない。また、パターン１と同様に中間層５１ｂの義歯寸法評価モデル関数５６ｂに入力する必要はない。
出力層５２ｂでは、パターン１と同様に歯列データ９ａはそのまま出力され、正解ラベルとしてのコンタクト製作寸法５３ｂ等もパターン１と同様である。
このようなパターン２の場合の機械学習手法としては、図６の入力層５０ｂに示されるような歯科技工指示書４０内の指標４４と歯科医師チェック４８のコンタクトデータ画像５７ａ、バイトデータ画像５８ａ及びフィットデータ画像５９ａをそれぞれ入力して義歯のコンタクト製作寸法５３ｂ、バイト製作寸法５４ｂ及びフィット製作寸法５５ｂを出力するニューラルネットワークを用いた義歯寸法評価モデル関数５６ｂとすることが考えられる。
【0035】
この場合の機械学習工程では、歯科技工指示書４０内の指標４４と歯科医師チェック４８のコンタクトデータ画像５７ａ等を入力して出力された義歯のコンタクト製作寸法等を正解ラベルのコンタクト製作寸法５３ｂ等と比較して、出力された義歯のコンタクト製作寸法等が正解ラベルのコンタクト製作寸法５３ｂ等に近づくように中間層５１ｂのニューラルネットワークを用いた義歯寸法評価モデル関数５６ｂのパラメータを最適化する。このパラメータとしては、例えばニューロン間の重み（結合係数）や活性化関数に用いられる係数等がある。これらのパラメータの最適化方法については、例えば、誤差逆伝播法等を用いて実行する。
このようにして、学習済モデル生成部４ｂは、歯科技工指示書４０内の指標４４と歯科医師チェック４８のコンタクトデータ画像５７ａ等の入力を受けてコンタクト製作寸法等を出力するニューラルネットワークを用いる学習済の義歯寸法評価モデル関数５６ｂを生成し、これを中間層５１ｂとし、前後の入力層５０ｂと出力層５２ｂを含めて学習済の義歯寸法評価モデル２５ｂとして、学習済モデルデータベース２４に読み出し可能に格納する。
なお、ニューラルネットワークとしては、本実施の形態では、画像処理に適しているとされるコンボリューショナル（畳み込み）ニューラルネットワーク（ＣＮＮ）を用いるが、その他、入力と出力の正しい相関関係を維持できるのであればサポートベクターマシン（ＳＶＭ）等、他の学習アルゴリズムで構築されるものを用いてもよい。
このようにして、学習済モデル生成部４ｂは、歯科技工指示書４０内の指標４４と歯科医師チェック４８のコンタクトデータ画像５７ａ等の入力を受けてコンタクト製作寸法等を出力するニューラルネットワークを用いる学習済の義歯寸法評価モデル関数５６ｂを生成し、これを中間層５１ｂとし、前後の入力層５０ｂと出力層５２ｂを含めて学習済の義歯寸法評価モデル２５ｂとして、学習済モデルデータベース２４に読み出し可能に格納する。
なお、ニューラルネットワークとしては、本実施の形態では、画像処理に適しているとされるコンボリューショナル（畳み込み）ニューラルネットワーク（ＣＮＮ）を用いるが、その他、入力と出力の正しい相関関係を維持できるのであればサポートベクターマシン（ＳＶＭ）等、他の学習アルゴリズムで構築されるものを用いてもよい。
【0036】
また、図５Ａ，５Ｂ及び図６では、入力されるものとして歯科医師「ａ」による製作レベルのデータを用い、さらに、特徴量としては、歯列データと、製作レベルのコンタクトデータ、バイトデータ及びフィットデータの３データすべてを用いたが、製作レベルに関するデータは、３つのデータのうち少なくとも１つを含めてもよい。ステップＳ４の学習済モデル生成部４ｂでは、特徴量における製作レベルのコンタクトデータ、バイトデータ及びフィットデータは、歯列データに対してそれぞれ独立に学習されるためである。さらに、対象とする歯科医師も「ａ」のみならず、「ｂ」や「ｃ」あるいは他にも増やしてもよいが、歯科医師の個性を反映させるため、学習済モデル生成部４ｂでは、個々の歯科医師に対して独立に学習される必要がある。
【0037】
図３に戻って、ステップＳ５は、学習済モデル生成部４ｂがステップＳ４で実行した機械学習によって学習済の義歯寸法評価モデル２５ａ，２５ｂを得る工程である。得られた義歯寸法評価モデル２５ａ，２５ｂは学習済モデル生成部４ｂが読み出し可能に学習済モデルデータベース２４に格納する。
このステップＳ５までで、学習済の義歯寸法評価モデル２５ａ，２５ｂが得られ、学習済モデルの生成工程が終了する。
このステップＳ５までで、学習済の義歯寸法評価モデル２５ａ，２５ｂが得られ、学習済モデルの生成工程が終了する。
【0038】
次に、図３に図７を加えて参照しながら学習済モデルの運用工程について説明する。図７は本発明の実施の形態に係る義歯寸法評価システムの評価部で運用される義歯寸法評価モデルを示す概念図である。この図７では、義歯寸法評価モデル２５ａ，２５ｂの入力層５０ｃに示される歯列データ１５ａ～１５ｃ、コンタクトデータ１６ａ～１６ｃ、バイトデータ１７ａ～１７ｃ及びフィットデータ１８ａ～１８ｃとして、パターン１の場合とパターン２の場合の両方を記載している。
入力層５０ｃにおいて、パターン１では、右下の歯番号４３が「４」の歯であるという歯列データ１５ａ～１５ｃ、「３．２」というコンタクトデータ１６ａ～１６ｃ、「３．７」というバイトデータ１７ａ～１７ｃ及び「４．６」というフィットデータ１８ａ～１８ｃが抽出された数値として入力されているが、パターン２では歯科技工指示書４０からデータに関して抽出され、指標４４を備えて歯科医師の指示特性が反映された歯科医師チェック４８が示された画像が入力されている。なお、義歯寸法評価モデル２５ａはパターン１用であり、義歯寸法評価モデル２５ｂはパターン２用である。
なお、歯列データ１５ａ～１５ｃについて、図７では歯番号４３及び歯列の位置に対して歯科医師チェック４８が付された状態のデータとして記載されているが、図５Ａ，５Ｂを参照しながら説明した歯列データ９ａと同様に、数値データとして表現しておいてもよい。そうすることで、入力部３における入力や特徴量抽出部４ａにおける抽出も数値データそのものとして取り扱うことが可能である。但し、歯列データ１５ａ～１５ｃは入力層５０ｃからそのまま出力され、中間層５１ｃの義歯寸法評価モデル関数５６ａ，５６ｂには入力されないため、歯列における治療歯３０の位置が特定され入力部３や特徴量抽出部４ａにおける不具合がないのであればデータの様式にはとらわれなくともよい。
図３において、ステップＳ６は、義歯に対する歯科技工指示書４０の入力工程である。歯科技工指示書４０から、パターン１のように製作レベルのデータについて数値データとして何らかの方法で抜き出して入力してもよいし、パターン２のように歯科技工指示書４０の記載そのものを入力してもよい。入力は入力部３に対して行われる。
入力層５０ｃにおいて、パターン１では、右下の歯番号４３が「４」の歯であるという歯列データ１５ａ～１５ｃ、「３．２」というコンタクトデータ１６ａ～１６ｃ、「３．７」というバイトデータ１７ａ～１７ｃ及び「４．６」というフィットデータ１８ａ～１８ｃが抽出された数値として入力されているが、パターン２では歯科技工指示書４０からデータに関して抽出され、指標４４を備えて歯科医師の指示特性が反映された歯科医師チェック４８が示された画像が入力されている。なお、義歯寸法評価モデル２５ａはパターン１用であり、義歯寸法評価モデル２５ｂはパターン２用である。
なお、歯列データ１５ａ～１５ｃについて、図７では歯番号４３及び歯列の位置に対して歯科医師チェック４８が付された状態のデータとして記載されているが、図５Ａ，５Ｂを参照しながら説明した歯列データ９ａと同様に、数値データとして表現しておいてもよい。そうすることで、入力部３における入力や特徴量抽出部４ａにおける抽出も数値データそのものとして取り扱うことが可能である。但し、歯列データ１５ａ～１５ｃは入力層５０ｃからそのまま出力され、中間層５１ｃの義歯寸法評価モデル関数５６ａ，５６ｂには入力されないため、歯列における治療歯３０の位置が特定され入力部３や特徴量抽出部４ａにおける不具合がないのであればデータの様式にはとらわれなくともよい。
図３において、ステップＳ６は、義歯に対する歯科技工指示書４０の入力工程である。歯科技工指示書４０から、パターン１のように製作レベルのデータについて数値データとして何らかの方法で抜き出して入力してもよいし、パターン２のように歯科技工指示書４０の記載そのものを入力してもよい。入力は入力部３に対して行われる。
【0039】
ステップＳ７は、特徴量抽出部４ａがステップＳ６で入力部３を介して入力された製作レベルに関する情報から製作レベルの特徴量を抽出する工程である。製作レベルの特徴量の抽出は、ステップＳ６における情報がパターン１であれば、その情報から必要とする義歯の製作レベルの歯列データ１５ａ～１５ｃ、コンタクトデータ１６ａ～１６ｃ、バイトデータ１７ａ～１７ｃ及びフィットデータ１８ａ～１８ｃの３データのうち少なくとも１つとの組合せとしての特徴量を抽出する。なお、ステップＳ６で予め製作寸法が必要な数値データのみが入力された場合には、ステップＳ７ではその入力された数値データをそのまま抽出する。
一方、ステップＳ６において入力される情報がパターン２であれば、歯科技工指示書４０の中から必要とする義歯の製作レベルの歯列データ１５ａ～１５ｃと、コンタクトデータ画像５７ｂをコンタクトデータ１６ａ～１６ｃとして、バイトデータ画像５８ｂをバイトデータ１７ａ～１７ｃとして、フィットデータ画像５９ｂをフィットデータ１８ａ～１８ｃとして、これらの３データのうち少なくとも１つと歯列データ１５ａ～１５ｃとの組合せとしての特徴量に関する画像を読み取って抽出する。
特徴量抽出部４ａは抽出した特徴量を、パターン１及びパターン２のいずれの場合も入力データデータベース１３に歯列データ１５ａ～１５ｃ，コンタクトデータ１６ａ～１６ｃ，バイトデータ１７ａ～１７ｃ及びフィットデータ１８ａ～１８ｃの入力データセット１４ａ～１４ｃとして読み出し可能に格納する。
一方、ステップＳ６において入力される情報がパターン２であれば、歯科技工指示書４０の中から必要とする義歯の製作レベルの歯列データ１５ａ～１５ｃと、コンタクトデータ画像５７ｂをコンタクトデータ１６ａ～１６ｃとして、バイトデータ画像５８ｂをバイトデータ１７ａ～１７ｃとして、フィットデータ画像５９ｂをフィットデータ１８ａ～１８ｃとして、これらの３データのうち少なくとも１つと歯列データ１５ａ～１５ｃとの組合せとしての特徴量に関する画像を読み取って抽出する。
特徴量抽出部４ａは抽出した特徴量を、パターン１及びパターン２のいずれの場合も入力データデータベース１３に歯列データ１５ａ～１５ｃ，コンタクトデータ１６ａ～１６ｃ，バイトデータ１７ａ～１７ｃ及びフィットデータ１８ａ～１８ｃの入力データセット１４ａ～１４ｃとして読み出し可能に格納する。
【0040】
ステップＳ８は、ステップＳ７で抽出された特徴量を義歯寸法評価モデル２５ａ，２５ｂに入力する工程である。この工程では、評価部５が、特徴量抽出部４ａによって抽出された特徴量のパターンによって、学習済モデルデータベース２４から義歯寸法評価モデル２５ａ，２５ｂのいずれかを読み出す。さらに、評価部５は、義歯寸法評価モデル２５ａ，２５ｂの入力層５０ｃに対し、パターン１であれば図７にパターン１として示されるようなデータセットを入力データデータベース１３から読み出して入力し、パターン２であれば同じくパターン２として示されるようなデータセットを入力データデータベース１３から読み出して入力する。
なお、図７では入力層５０ｃにおいてパターン１とパターン２の場合の両方のデータセットを示しており、また、コンタクトデータ１６ａ～１６ｃ、バイトデータ１７ａ～１７ｃ及びフィットデータ１８ａ～１８ｃのすべてを備えたデータセットを示しているが、抽出される特徴量としては製作寸法として必要な歯列データ１５ａ～１５ｃに対してコンタクトデータ１６ａ～１６ｃ等の製作レベルに関する３データのうち、少なくとも１つとの組合せでよく、また、符号「ａ」～「ｃ」の３名の歯科医師のデータを同時に入力しているように見えるが、１名ずつのデータを入力してもよいし、複数名同時に入力するようにしてもよい。
なお、図７では入力層５０ｃにおいてパターン１とパターン２の場合の両方のデータセットを示しており、また、コンタクトデータ１６ａ～１６ｃ、バイトデータ１７ａ～１７ｃ及びフィットデータ１８ａ～１８ｃのすべてを備えたデータセットを示しているが、抽出される特徴量としては製作寸法として必要な歯列データ１５ａ～１５ｃに対してコンタクトデータ１６ａ～１６ｃ等の製作レベルに関する３データのうち、少なくとも１つとの組合せでよく、また、符号「ａ」～「ｃ」の３名の歯科医師のデータを同時に入力しているように見えるが、１名ずつのデータを入力してもよいし、複数名同時に入力するようにしてもよい。
【0041】
ステップＳ９は、義歯寸法、すなわち義歯の製作寸法を評価する工程である。この工程では、評価部５が、入力層５０ｃに入力された特徴量に応じて、中間層５１ｃの義歯寸法評価モデル関数５６ａ，５６ｂを用いて義歯の製作寸法を評価する工程である。すなわち、歯科医師の主観的で定性的な指示特性を反映した特徴量に応じて、客観的で定量的な義歯の製作寸法が評価される工程である。
なお、ステップＳ８において、複数の歯科医師のデータを同時に入力しても良い旨の説明を行ったが、義歯寸法評価モデル関数５６ａ，５６ｂは歯科医師それぞれに対して教師データを用いて学習させているので、個々の歯科医師毎に個別の関数を用いる必要がある。
ステップＳ１０は、義歯の製作寸法の出力工程である。この工程では、評価部５が、中間層５１ｃの義歯寸法評価モデル関数５６ａ，５６ｂで評価した義歯に関する製作寸法として、歯列データ１５ａ～１５ｃ、コンタクト評価データ２１ａ～２１ｃ，バイト評価データ２２ａ～２２ｃ及びフィット評価データ２３ａ～２３ｃのセットを出力層５２ｃに出力し、さらに、評価部５がこれらのデータを出力データセット２０ａ～２０ｃとして読み出し可能に出力データデータベース１９へ格納する工程である。
歯科技工所では、処理部２の出力部６を介して出力データデータベース１９から必要な出力データセット２０ａ～２０ｃを読み出して、客観的で具体的かつ定量的に得られた義歯の製作寸法を基に義歯の製作を行うことができる。
なお、ステップＳ８において、複数の歯科医師のデータを同時に入力しても良い旨の説明を行ったが、義歯寸法評価モデル関数５６ａ，５６ｂは歯科医師それぞれに対して教師データを用いて学習させているので、個々の歯科医師毎に個別の関数を用いる必要がある。
ステップＳ１０は、義歯の製作寸法の出力工程である。この工程では、評価部５が、中間層５１ｃの義歯寸法評価モデル関数５６ａ，５６ｂで評価した義歯に関する製作寸法として、歯列データ１５ａ～１５ｃ、コンタクト評価データ２１ａ～２１ｃ，バイト評価データ２２ａ～２２ｃ及びフィット評価データ２３ａ～２３ｃのセットを出力層５２ｃに出力し、さらに、評価部５がこれらのデータを出力データセット２０ａ～２０ｃとして読み出し可能に出力データデータベース１９へ格納する工程である。
歯科技工所では、処理部２の出力部６を介して出力データデータベース１９から必要な出力データセット２０ａ～２０ｃを読み出して、客観的で具体的かつ定量的に得られた義歯の製作寸法を基に義歯の製作を行うことができる。
【0042】
したがって、本実施の形態に係る義歯寸法評価システム１では、歯科医師毎に、歯科技工指示書に指示特性を反映して主観的かつ定性的で曖昧となる義歯に対する特徴量に応じて、歯科技工所で製作が可能な客観的かつ定量的で明確な製作寸法に変換することが可能であり、義歯製作に対する品質の向上及び歩留まりを高めることが可能である。さらに、歯科医師からの義歯に対する修正や再製作の依頼も減ることから、歯科技工所の作業効率の向上にも資することが可能であり、ひいては労働環境の改善を推進することも可能である。
さらに、義歯寸法評価システム１では学習済モデル生成部４ｂ及び教師データデータベース７を備えることで、義歯寸法評価モデル２５ａ，２５ｂの生成に際して、経時的に教師データセット８ａ～８ｃを更新していくことが可能である。したがって、歯列データ９ａ～９ｃ，コンタクト教師データ１０ａ～１０ｃ，バイト教師データ１１ａ～１１ｃ及びフィット教師データ１２ａ～１２ｃの蓄積に応じて学習済モデル生成部４ｂを用いて義歯寸法評価モデル２５ａ，２５ｂを更新してより精度の高い学習済モデルを構築することが可能であり、上述の効果をより高めることが可能である。
なお、義歯寸法評価システム１を方法発明として捉えた義歯寸法評価方法、プログラム発明として捉えた義歯寸法評価プログラムにおいても義歯寸法評価システム１が発揮し得る効果と同様の効果を発揮することが可能である。
さらに、義歯寸法評価システム１では学習済モデル生成部４ｂ及び教師データデータベース７を備えることで、義歯寸法評価モデル２５ａ，２５ｂの生成に際して、経時的に教師データセット８ａ～８ｃを更新していくことが可能である。したがって、歯列データ９ａ～９ｃ，コンタクト教師データ１０ａ～１０ｃ，バイト教師データ１１ａ～１１ｃ及びフィット教師データ１２ａ～１２ｃの蓄積に応じて学習済モデル生成部４ｂを用いて義歯寸法評価モデル２５ａ，２５ｂを更新してより精度の高い学習済モデルを構築することが可能であり、上述の効果をより高めることが可能である。
なお、義歯寸法評価システム１を方法発明として捉えた義歯寸法評価方法、プログラム発明として捉えた義歯寸法評価プログラムにおいても義歯寸法評価システム１が発揮し得る効果と同様の効果を発揮することが可能である。
【産業上の利用可能性】
【0043】
本願発明は、歯科医師と歯科技工所の間でやり取りされる歯科技工指示書に基づいて、義歯製作所で義歯を製作する際に必要な義歯寸法を評価することができる義歯寸法評価システム、その方法及びそのプログラムに利用が可能である。
【符号の説明】
【0044】
１…義歯寸法評価システム ２…処理部 ３…入力部 ４ａ…特徴量抽出部 ４ｂ…学習済モデル生成部 ５…評価部 ６…出力部 ７…教師データデータベース ８ａ～８ｃ…教師データセット ９ａ～９ｃ…歯列データ １０ａ～１０ｃ…コンタクト教師データ １１ａ～１１ｃ…バイト教師データ １２ａ～１２ｃ…フィット教師データ １３…入力データデータベース １４ａ～１４ｃ…入力データセット １５ａ～１５ｃ…歯列データ １６ａ～１６ｃ…コンタクトデータ １７ａ～１７ｃ…バイトデータ １８ａ～１８ｃ…フィットデータ １９…出力データデータベース ２０ａ～２０ｃ…出力データセット ２１ａ～２１ｃ…コンタクト評価データ ２２ａ～２２ｃ…バイト評価データ ２３ａ～２３ｃ…フィット評価データ ２４…学習済モデルデータベース ２５ａ，２５ｂ…義歯寸法評価モデル ２６…上側歯列 ２７…下側歯列 ３０…治療歯 ３１…隣在歯 ３２…コンタクト ３３…対合歯 ３４…バイト ３５…被せ物 ３６…フィット ４０…歯科技工指示書 ４１…氏名・医院名表示欄 ４２…所在地表示欄 ４３…歯番号 ４４…指標 ４５…コンタクト記入欄 ４６…バイト記入欄 ４７…フィット記入欄 ４８…歯科医師チェック ５０ａ～５０ｃ…入力層 ５１ａ～５１ｃ…中間層 ５２ａ～５２ｃ…出力層 ５３ａ…コンタクトデータ ５３ｂ…コンタクト製作寸法 ５４ａ…バイトデータ ５４ｂ…バイト製作寸法 ５５ａ…フィットデータ ５５ｂ…フィット製作寸法 ５６ａ，５６ｂ…義歯寸法評価モデル関数 ５７ａ，５７ｂ…コンタクトデータ画像 ５８ａ，５８ｂ…バイトデータ画像 ５９ａ，５９ｂ…フィットデータ画像
【要約】
【課題】歯科医師によって作成される歯科技工指示書に記載された定性的かつ曖昧な指示内容から義歯における客観的かつ定量的な製作寸法へ変換して義歯製作を可能とする義歯寸法評価システムと義歯寸法評価方法及び義歯寸法評価プログラムを提供する。
【解決手段】義歯寸法評価システム１は、歯科医師による歯科技工指示書に示された義歯の製作レベルから義歯の製作寸法への落とし込みを行うために、教師データセット８ａ～８ｃを用いて学習させた義歯寸法評価モデル２５ａ，２５ｂを備え、特徴量抽出部４ａで抽出された歯列データ１５ａ～１５ｃ，コンタクトデータ１６ａ～１６ｃ，バイトデータ１７ａ～１７ｃ及びフィットデータ１８ａ～１８ｃをその評価モデルに入力し、評価された義歯寸法を出力データセット２０ａ～２０ｃとして出力する評価部５を有する。
【選択図】図１
【解決手段】義歯寸法評価システム１は、歯科医師による歯科技工指示書に示された義歯の製作レベルから義歯の製作寸法への落とし込みを行うために、教師データセット８ａ～８ｃを用いて学習させた義歯寸法評価モデル２５ａ，２５ｂを備え、特徴量抽出部４ａで抽出された歯列データ１５ａ～１５ｃ，コンタクトデータ１６ａ～１６ｃ，バイトデータ１７ａ～１７ｃ及びフィットデータ１８ａ～１８ｃをその評価モデルに入力し、評価された義歯寸法を出力データセット２０ａ～２０ｃとして出力する評価部５を有する。
【選択図】図１
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5A】
【図5B】
【図6】
【図7】