Method and system for scanning surface and generating three-dimensional object |
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| 申请号 | JP2004364282 | 申请日 | 2004-12-16 | 公开(公告)号 | JP2005230530A | 公开(公告)日 | 2005-09-02 |
| 申请人 | Orametrix Inc; オラメトリックス インコーポレイテッド; | 发明人 | RUBBERT RUDGER; SPORBERT PEER; WEISE THOMAS; SACHDEVA ROHIT; | ||||
| 摘要 | PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a method for obtaining an objective three-dimensional shape. SOLUTION: An image is projected upon a surface of a three dimensional object (611), the image can include a pattern having a plurality of individual shapes used to measure and map the surface. The image further includes a feature containing an encoded information for identifying the plurality of shapes individually. The feature containing encoded information is oriented such that encoded information is retrieved along a line perpendicular to a plane formed by the projection axis and the point along the view axis (613).The feature is used to perform multiframe independent scanning (612). COPYRIGHT: (C)2005,JPO&NCIPI | ||||||
| 权利要求 | デジタルデータを受け取るステップであって、前記デジタルデータは、解剖学的構造物の直接三次元表面走査に基づくステップと、 前記デジタルデータの表示を、解剖学的装置を設計させる遠隔地へ発信するステップと、 を含む方法。 前記受取ステップは、前記デジタルデータを直接受け取る前記解剖学的構造物を走査することをさらに含む請求項１に記載の方法。 前記受取ステップは、送出施設から受取施設で前記デジタルデータを受け取ることをさらに含み、前記受取施設、前記送出施設及び前記遠隔施設は異なる施設である請求項１に記載の方法。 解剖学的装置を設計させるために発信する前記ステップは、前記装置を製造させることを含む請求項１に記載の方法。 前記受取ステップは、参照独立走査に基づいた前記デジタルデータを含む請求項１に記載の方法。 前記参照独立走査は、物体のマルチフレーム参照独立三次元走査を含む請求項５に記載の方法。 前記受取ステップは、前記解剖学的装置を設計しない施設で前記デジタルデータを受け取ることを含む請求項１に記載の方法。 デジタルデータを受け取るステップであって、前記デジタルデータは、解剖学的構造物の直接三次元表面走査に基づくステップと、 前記デジタルデータの表示を法医学用に遠隔地へ発信するステップと、 を含む方法。 バスを有する処理モジュールと、 前記処理モジュールの前記バスに連結されたバスを有するメモリであって、 前記処理モジュールに、 解剖学的構造物の三次元表面走査に基づくデジタルデータを受け取らせ、且つ、 前記デジタルデータの表示を遠隔地へ発信して解剖学的装置を設計させる指令を格納するメモリと、 を備えるシステム。 |
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| 说明书全文 | （関連出願） あまり主観的ではない解剖学的装置を開発しようとする試みは、解剖学的構造物の印象を取ることを含む。 解剖学的構造物の雌型表示である印象から、解剖学的構造物の雄型モデルを作ることができる。 しかし、印象、及び印象から作られたモデルは、歪み、摩耗、損傷を受けやすく、有効期限が短く、不正確であり、複数のコピーを作製するのに追加コストがかかり、正確度は容易に検証することができない。 したがって、構造物の印象またはモデルが解剖学的構造物の真正な表示であるか否かは、容易に検証することができない。 さらに、印象処理は一般に、患者には不愉快且つ不便であり、医者へ行かなければならず、時間がかかる。 さらに、複数のモデルが必要である場合、複数の印象を作らなければならないか、または、単一の印象から複数のモデルを作らなければならないかのいずれかである。 いずれの場合にも、モデルの各々の類似性を保証する信頼のおける利用可能な標準参照がない。 さらに、モデルは依然として１人の医者によって目で見て判断されなければならないため、結果として主観的処理になる。 あまり主観的ではない開発をしようとする別の試みは、二次元画像を使用することを含む。 しかし、二次元画像を使用することは、公知のように、精密な構造物情報を提供することはできず、依然として医者によって客観的に解釈されなければならない。 さらに、装置の製造は、依然として客観的な解釈に依存している。 印象が医者のもとから製造施設へ輸送されるときには、人工装具装置を設計するのに使用されている三次元モデルが製造施設のみで利用可能であるため、製造されているモデルまたは装置に属する問題に関する医者と技術者との間の通信は妨げられる。 複数のモデルが存在するときでさえ、それらは物理的に別個の物体であり、複数のモデルを互いに参照するインタラクティブな方法がないため、同一の視点から同時に見ることはできない。 鋳型及び印象に加えて、歯科医及び歯列矯正医等の医者によって維持される他の種類の記録は、失われやすいかまたは損傷を受けやすく、複製を作るのは高価である。 したがって、これらの不利点を克服する方法またはシステムが有用である。 物体の表面をマッピングするために走査技術を使用することは、よく知られている。 先行技術の図１は、可視表面１０１から１０４を有する物体１００を例示する。 一般に、可視表面１０１から１０３は、矩形形状を形成し、略平坦な表面１０４の頂部にある。 画像が物体１００に投影され、これは線１１０を含む。 操作において、線１１０の画像は、カメラ（図示せず）等の観察装置によって受け取られ、線１１０がある物体１００のその部分の形状を決定するために処理される。 線１１０を物体１００にわたって動かすことによって、物体１００全体をマッピングすることが可能である。 単一の線１１０を備える画像を使用することに関連する限界は、正確なマップを提供するために物体１００を走査するには多大な時間が必要であり、スキャナまたは物体のいずれかに固定参照点が必要であるということである。 図２は、物体を走査するのにかかる時間の量を減少する先行技術の解法を例示する。 具体的には、図２は、線１２１から１２５を含む画像を例示する。 複数の線を提供することによって、一度により大きな表面区域を走査することが可能であり、そのため、物体１００に関連するデータのより効率的な処理が可能になる。 図２に例示されるようなパターンを使用する限界は、固定参照点が必要であること、及び、画像の不連続部分の重なり合いによるデータの不適切な処理の可能性があるため、マッピングされることが可能である表面解像度を減少する可能性があることである。 重なり合いの概念を良好に理解するために、走査処理を理解することが有用である。 先行技術の図３は、表面１０２のみが見えるように側面から図１及び２の形状を例示する。 検討のために、投影装置（図示せず）が、図３の表面１０２の頂縁を形成する表面１０１に垂直な方向にパターンを投影する。 投影レンズの中心から表面への点は、投影軸、投影レンズの回転軸または投影レンズの中心線と称される。 同様に、観察装置（図示せず）の中心点からの想像線は、視軸、観察装置の回転軸または観察装置の中心線と称され、観察装置が配向される方向に拡張する。 投影軸と視軸との互いに対する物理的関係は、ほぼ知られている。 図３の特定の例示において、投影軸及び視軸は共通平面にある。 プロジェクタと観察装置との間の関係が知られるように、投影システムと観察システムとの間の関係が物理的にキャリブレートされる。 「参照の点」という用語は、たとえば読み手等の第三者が画像を見る、参照を説明することに注意されたい。 たとえば、図２では、参照の点は、表面１０１、１０２及び１０３によって形成される点の上及び側部にある。 図４は、参照の点が投影角度に等しいところに投影された図２の画像を備えた物体１００を例示する。 参照の点が投影角度に等しいときには、投影された画像に途切れは見えない。 言い換えると、線１２１から１２５は、物体１００上で直線に見える。 しかし、参照の点が投影角度に等しい場合には、線に歪みが見えないため、物体をマッピングするのに有用なデータは得られない。 図５は、図２の視角フリートに等しい参照の点からの物体１００を例示する。 図５において、表面１０４、１０３及び１０１は見えるが、これは、視軸が表面１０１及び１０３によって形成される線に実質的に垂直であり、表面１０２によって形成された平面の右側にあるからであり、したがってこれは図５では例示されない。 図２参照のこと。 画像が見られているかまたは観察装置によって受け取られている角度のため、線１２１及び１２２は、単一の連続した直線に見える。 同様に、線の対１２２及び１２３、及び、１２３及び１２４は、単一の連続である印象を与えるように一致している。 線１２５は単一の水平な表面高さに投影されるため、表面１０４、線１２５は連続した単一の線である。 図５のパターンが処理装置によって受け取られ、マッピング機能を実施するときには、線の対１２１及び１２２、１２２及び１２３、及び、１２３及び１２４は、単一の線であると誤って解釈される。 結果として、図２に例示された二段の物体は、実際に単一の水平な表面としてマッピングされることがあるか、または、そうでなければ、処理ステップが線の対の間を区別することができないため、不正確に表示される。 図６は、図５に記載された問題を克服する先行技術の解法を例示する。 具体的には、図６は、それに投影された画像を有する形状１００を例示し、それによって、異なる線の幅または厚さを有する複数の線が使用される。 図７は、図５と同一の参照の点から図６のパターンを例示する。 図７に例示されるように、受け取られたデータを分析する処理要素が、先には区別不可能であった線の対の間を区別することができる。 図７を参照すると、線４２１は依然として線４２２と一直線であり、連続した線に見えるものを形成する。 しかし、線４２１及び線４２５は異なる厚さを有するため、今や、画像を分析することによって特定の線セグメントの正確な識別を決定することが可能である。 言い換えると、受け取られた画像を分析することによって、今や、表面１０４に投影された線４２２と、表面１０１に投影された線４２２とが、実際に共通の線であることを決定することができる。 この情報を使用して、受け取られた画像を分析することによって、走査されている物体にステップタイプ特徴部が発生し、結果として線４２２の２つのセグメントの間で不一致になることを決定することができる。 図７に例示されるように、変動する線の厚さを使用することによって、線セグメントを識別するのを補助する一方、例示された種類の変動する特徴部を有する物体は、結果として、受け取られた画像の分析中に、依然としてエラーになる可能性がある。 図８は、はっきりと変動する特徴部を備えた表面７１０を有する構造物を側部の参照の点から例示する。 表面７１０は、図８の参照の点に実質的に垂直であるように例示される。 加えて、物体７００は、側部表面７１３及び７１５、及び、頂部表面７１１及び７１２を有する。 図８の参照の点から、実際の表面７１１、７１２、７１３及び７１５は見えず、その縁のみが表されている。 表面７１１は、比較的急な傾斜の表面であり、一方、表面７１２は比較的なだらかな傾斜の表面である。 さらに図８には、様々な幅を有する３本の投影された線７２１から７２３が例示される。 第１の線７２１は４の幅を有する。 第２の投影された線７２２は１の幅を有する。 第３の投影された線７２３は８の幅を有する。 線７２１は、４の幅を有し、比較的平らな表面７１４に投影される。 投影軸と視軸との間の角度のため、平らな表面７１４で見られる実際の線７２１の幅は、およそ２である。 線７２２及び７２３も比較的平らな表面７１４に投影されるのであれば、そのそれぞれの幅は、表面をマッピングする分析ステップ中に厚さを検出することができるように、７２１の幅とほぼ同一の割合量だけ変動する。 しかし、線７２２は傾斜した表面７１１に投影されるため、視軸に沿った観察装置からの視点は、線７２２が２の幅を有するように見えるものである。 表面７１０の急な角度のため、投影された線７２２の大部分が表面７１１のより大きい区域に投影されることができるため、線７２２は２の幅を有するように見える。 投影された線７２２が２の幅を有するという認識を与えるのは、見られている表面７２２の表面より大きい区域である。 線７２２が表面７１１によってどのように影響されるかとは反対のやり方で、線７２３は表面７１２によって影響され、実際には８の幅を有する投影された線７２３が２の幅を有するという認識を与える。 観察装置に対する表面７１２の角度によって、投影された線７２３を有する表面区域が２の幅を有するように見えるため、これが発生する。 この現象の結果がさらに図９に例示される。 図９は、視軸の参照の点から図８の形状７００を例示する。 視軸の参照の点から、線の厚さの間の差を容易に決定することができるように、線７２１から７２３が表面７１４に投影される。 したがって、表面区域７１４が分析されるときには、線は、見られた画像に基づいて容易に識別可能である。 しかし、分析が表面７１１及び７１２を含むときには、幅が同一であるだけではなく、表面７１１の線７２２が表面７１４の線７２１と一列に並ぶため、線７２２が線７２１として誤って識別されることがあり得る。 同様に、線７２３は、８の投影された幅を有するが、見られる幅は２である。 したがって、受け取られた画像の分析中に、表面７１１及び７１２上の線７２１、７２２及び７２３の間を区別することは可能ではない。 そのような線を区別することはできないため、結果として表面の誤った分析になる可能性がある。 走査の１つの提案された方法は、外国特許ＤＥ１９８２１６１１．４に開示されたように、黒及び白の三角形及び矩形の列が三角測量の平面に平行に走るパターンを使用した。 列は、デジタル暗号化パターンを含む測定特徴部を使用した。 しかし、走査されている表面がシャドーイング及び／またはアンダーカットを発生させるときには、パターンの一部が隠されているため、結果としてシーケンスの中断が生じる可能性がある。 さらに、パターンのいずれの部分が失われているかを知ることは不可能であるため、開示された暗号化パターンは、シーケンスの中断の結果としてパターンをデコードすることができない可能性が生じるものである。 記載されたコード化されたの種類のさらなる限界は、その歪みが、１つのコード化された特徴部を別のコード化された特徴部に似させる可能性があることである。 たとえば、三角形を矩形のように見えさせることができる。 したがって、物体をマッピングする先行技術に関連した問題を克服することができる方法及び装置が有利である。 本発明の特定の実施形態は、添付の図１０から２４を参照して最良に理解される。 図１０及び１１は、本発明の特定の実施形態を実施するシステムを表し、図１２及び１９から２２は、本発明にしたがった特定の方法を例示し、図１３から１８、２３、２４は、システムと組み合わされた方法の特定の実施を例示する。 図４４から５２は、解剖学的構造物の三次元走査データを使用する別の本発明の実施形態の特定の方法及び装置を例示し、ここに例示された特定のやり方で得ることができる。 三次元走査データは、さらなる使用のために遠隔施設に発信される。 たとえば、三次元走査データは、解剖学的構造物の生体組織を表すことができ、これを使用して、解剖学的装置を設計するか、解剖学的装置を製造するか、生体組織の構造的変化をモニタするか、解剖学的構造物に属するデータを所定期間保存するか、解剖学的構造物の閉鎖ループの反復分析を実施するか、構造物のインタラクティブな相談を行うか、構造物に基づいたシミュレーションを実施するか、解剖学的構造物に関連した診断を行うか、または、解剖学的構造物に基づいた治療計画を決定する。 図１０は、走査装置９８０へ制御信号を提供するシステム制御装置９５１を例示する。 走査装置９８０は、線９６２及び９６３によって画像境界を投影し、反射した線９７２及び９７３内の画像を検索するかまたは観察する。 １つの操作において、システム制御装置９５１は特定の情報をスキャナ９８０へ提供し、物体９９０の表面９９１に投影されるべき特定画像を特定する。 反射した画像は、走査装置９８０によってキャプチャされ、これは今度は、キャプチャされた情報をシステム制御装置９５１へ戻す。 キャプチャされた情報は、システム制御装置９５１へ自動的に戻されることが可能であるか、または、走査装置９８０内に格納されシステム９５１によって検索されることが可能である。 システム制御装置９５１によって受け取られた画像データは、表面９９１の形状を決定するために分析される。 受け取られたデータの分析は、システム制御装置９５１によって、または図示されていない外部処理装置によってかのいずれかで実施されることができることに注意されたい。 さらに、図１０には走査装置９８０が例示され、これは、投影装置（プロジェクタ）９６０及び観察装置（ビューアー）９７０を含む。 プロジェクタ９６０は、画像が物体９９０に投影されるように配向される。 プロジェクタ９６０は、投影軸９６１を有する。 投影軸９６１は、画像を投影するレンズの中心で開始し、投影の方向を表す。 同様に、ビューアー９７０は、視軸９７１を有し、これは、ビューアー９７０に関連したレンズの中心から拡張し、画像が受け取られている方向を表す。 ひとたび走査装置がキャリブレートされると、受け取られた信号の分析が実施されて走査された表面をマッピングすることができる。 本願の図面に表された角度は例示目的のみのために表されていることが当業者には理解される。 実際の角度及び距離は、例示されたものから大幅に変動しうる。 図１１は、図１０のシステム制御装置９５１をより詳細に例示する。 システム制御装置９５１は、データプロセッサ９５２と投影画像表示９５３とプロジェクタ制御装置９５４とビューアー制御装置９５５とをさらに含む。 ビューアー制御装置９５５は、反射した画像データを表すビューアー９７０からデータを受け取るのに必要なインターフェースを提供する。 反射した画像データは、ビューアー制御装置９５５でビューアー９７０から受け取られ、その後、データプロセッサ９５２へ提供される。 類似のやり方で、プロジェクタ制御装置９５４は、プロジェクタ９６０を制御するのに必要なインターフェースを提供する。 プロジェクタ制御装置９５４は、プロジェクタ９６０に、プロジェクタによって支持されたフォーマットに投影された画像を提供する。 応答して、プロジェクタ９６０は、物体の表面に画像を投影する。 プロジェクタ制御装置９５４は、プロジェクタに画像を提供するために、投影画像表示９５３を受け取るかまたはこれにアクセスする。 例示された実施形態において、投影画像表示９５３は、メモリ場所に格納された画像の電子表示である。 格納された画像は、ビットマップされた画像、または、プロジェクタ９６０によって投影された画像を規定するのに使用される他の標準またはカスタムプロトコルを、表すことができる。 投影画像がデジタル画像（電子的に作製される）である場合には、表示は、データプロセッサ９５２によってメモリに格納されることができ、それによってデータプロセッサ９５２は、投影画像表示を修正することができ、本発明にしたがって必要に応じて画像を変えることが可能である。 別の実施形態において、投影画像表示９５３は存在する必要がない。 代わりに、投影制御装置９５４が、プロジェクタ９６０に関連した１つまたはそれ以上の透明画（図示せず）を選択することができる。 そのような透明画は、フィルム、プレートまたは画像を投影する他の種類のレチクル装置のいずれの組み合わせを含むことができる。 データプロセッサ９５２は、制御装置９５４及び９５５を通してそれぞれデータの投影及び受取を制御する。 図１２は、図１０及び添付の図面のシステムを参照して検討される本発明にしたがった方法を例示する。 本願で検討される方法を良好に理解するために、本発明に独自の用語及び特性が記載される。 「投影／観察平面」という用語は、投影軸及び視軸の少なくとも１つの点によって形成される平面を意味する。 投影／観察平面という用語は、図３を参照して最良に理解される。 図３が物体１００の断面を表すと想定する。 例示された投影軸は、図３を含む用紙によって形成される平面内に全体が入るように、方向づけられる。 同様に、図３の視軸も、図３の用紙によって表される平面内に全体が入っている。 この実施例において、図３の投影軸及び図３の視軸の少なくとも１つの点によって形成された投影／観察平面は、図が引かれている用紙を含む。 しかし、図３の視軸が実際に、観察装置に近い終点が用紙の平面上にあるように配向される場合、視軸表示の矢印の端が、用紙から読者へ向かっている間には、視軸及び投影軸全体を含む平面を形成することは可能ではない。 したがって、投影／観察平面は、投影軸の実質的にすべて及び視軸の少なくとも１つの点、または、視軸のすべて及び投影軸の少なくとも１つの点、を含むと記載することができる。 本願での検討目的には、観察装置にもっとも近い視軸の点がその投影／観察平面内に含まれるべき点であることが想定される。 たとえば、先行技術の図４を参照すると、図３を参照して記載された投影／観察平面は、表面１０４に実質的に直交し、線１２１から１２５の各々に直交する。 投影／観察平面は線９９によって表され、これは、線１２１から１２５に交差する縁図からの平面を表す。 図１２のステップ６１１では、投影／観察平面に直交して変動する単数または複数の構成要素を備えたコード化された（変数）特徴部を有する画像が投影される。 図１３に対して、投影／観察平面は線９３６によって例示され、投影／観察平面の配向が、そのような平面が線であるとして表れるように縁上にあり、形状またはパターン９３１から９３５の各々が、コード化された特徴部を表すのを示している。 個別の特徴部９３１から９３５の各々は、投影／観察平面に対して直交する方向に変動する単数または複数の構成要素を有する。 たとえば、特徴部９３３は、３本の個別の線を識別することができるように、投影平面に直交して変動する。 ３本の個別の線の厚さを変えることによって、独特なパターンが特徴部９３１から９３５の各々に関連する。 たとえば、バーコード特徴部９３３は、線なし、薄い線、線なし、厚い線、線なし、薄い線及び線なしの間を直交して変動する。 特徴部９３３の個別の線は、投影／観察平面に平行に投影される。 投影／観察平面に平行な投影線は、線の幅に表面位相の観察された歪み効果を減少するかまたは排除する。 したがって、特徴部９３３を作る個別の線の観察された幅は、実質的には歪まないため、特徴部９３３の各個別の線の厚さまたは相対厚さは、表面位相とは無関係に容易に識別することができる。 結果として、特徴部９３３は、表面位相とは実質的に無関係に識別することができる。 図１３は、５本の別個の線（測定特徴部）４３１から４３５を有する画像の特定の実施形態を表示する。 例示された線４３１から４３５は、投影／観察平面に実質的に直交して走る長さを有し、投影／観察平面に平行な方向に互いから均一に間隔をおいている。 投影／観察平面に平行な方向に検出可能な複数の線を提供することによって、複数の測定線を同時に観察して分析することができる。 １つの実施形態において、線４３１から４３５である。 線４３１から４３５に加えて、５つの独特なバーコード９３１から９３５も例示されている。 独特なバーコード（可変特徴部）９３１から９３５の各々は、それぞれの測定特徴部４３１から４３５に関連し、これに沿って繰り返される。 別の実施において、各バーコードは、例示された２回を超えて、測定特徴部に沿って繰り返すことができる。 例示されたバーコードは、繰り返しセットとして例示されていることに注意されたい。 別の実施において、バーコードは、セットでグループ化される必要はない。 特定の実施形態において、線４３１から４３５及びバーコード９３１から９３５は、パターンが目で見て耐えられ且つ皮膚耐性があるように、低強度の可視光を使用して作製される。 たとえば、線４３１から４３５は白線として見ることができ、バーコード９３１から９３５は特定の色または色の組み合わせとして見ることができる。 別の実施形態において、用途によっては、高強度またはレーザ光も使用することができる。 例示したやり方でバーコードを特定の線に関連させることによって、線が直線的に一致しているように見えるときでさえ線を互いから区別することが可能である。 たとえば、線４３２と４３３とは、物体１０１の縁で連続した線であるように見える。 しかし、線４３２と４３３とは、各線に関連する（コード化された特徴部）バーコードを分析することによって、互いから区別することができる。 言い換えると、線４３２と４３３とが見る人にとって共通線であると見える場合には、左側の線４３２に関連するバーコードは右側の線４３３に関連するバーコードとは同一ではないため、２つの異なる線であることを容易に決定することができる。 図１３に例示された特定の実施形態において、検索された画像を分析することによって、線セグメント４３２と４３３との共通の線として表させる一番左側のバーコード９３２と一番右側のバーコード９３３との間のいずれかに、不連続があることを決定する。 特定の実施形態において、そのような縁の場所は、互いに対して比較的近位にバーコードパターンを繰り返すことによって、より精密に決定することができる。 たとえば、表面１０２が表面１０１に出会う縁は、隣接するバーコードの間の間隔開けに等しい正確度でのみ決定することができる。 これは、２つの異なるバーコードを有する単一の線に見えるものを分析するときに、２つのバーコードの間のどこで不連続が発生したかは知られていないからである。 したがって、図１３の測定線に沿ってより頻繁にバーコードを繰り返すことによって、不連続の場所をより正確に識別することができる。 図１３のコード化された特徴部９３１から９３５は、２つのバーコードが同一ではないため、繰り返しはない。 しかし、コード化されたの値またはシーケンスは、曖昧さが回避される限り、投影された画像内で繰り返すことができる。 たとえば、画像が、バイナリコード化されたを使用する６０本の線（測定特徴部）を含む場合には、各線を独自に識別するために６ビットのデータが必要である。 しかし、スキャナの焦点の範囲がフィールドの深さによって限定されるという事実のため、６０本の線の各個別の線は、一定の範囲内のみで認識可能な画像として現れることができる。 図２５及び２６は、フィールドの深さが特徴部の繰り返しにどのように影響を与えるかを良好に例示する。 図２５は、経路２５４０に沿って形状を投影するプロジェクタを例示する。 形状が表面に投影されるとき、その画像は反射経路に沿って観察装置２５０６に反射する。 たとえば、形状が場所２５３１で表面から反射するときに結果として反射経路２５４４が得られ、形状が場所２５３２で表面から反射するときに結果として反射経路２５４１が得られ、形状が場所２５３３で表面から反射するときに結果として反射経路２５４２が得られ、形状が場所２５３４で表面から反射するときに結果として反射経路２５４３が得られる。 図２６は、ビューアー２５０６が見せる形状を表す。 具体的には、プロジェクタにもっとも近い表面である表面２５３１から反射した画像は、図２６の一番右側の画像に見られ、プロジェクタからもっとも離れた表面である表面２５３４から反射した画像は、図２６の一番左側の画像に見られる。 しかし、一番右側及び一番左側の画像は、それぞれプロジェクタ２５０５からもっとも離れたもの及びこれにもっとも近いものであり、焦点がずれていることに注意しなければならない。 焦点がずれているため、観察装置２５０６によって受け取られた画像に基づいて正確に検出することはできない。 図２５に戻って参照すると、平面２５２５よりも投影装置２５０５に近いいずれの表面、または、平面２５２６よりも投影装置２５０５から離れたいずれの表面は、見ることができる範囲２６１０外または視野外であるため、使用可能な形状を反射することができない。 したがって、繰り返される形状が図６の範囲２６１０内で見ることができない限り、形状は繰り返されて依然として独特に識別することができる。 特定の実施形態において、プロジェクタはおよそ８０本の線を投影する。 たとえば、３色を使用するときには（赤、青、緑）、３色の場所を有するコード化された特徴部が、２７本の異なる線を独特に識別する。 同一のコード化された線が同一の場所に見ることができないように視野が提供されると、２７本のこのコーディングシーケンスは、全８０本の線をカバーするために３回繰り返すことができる。 別の実施形態において、特定の色の場所が失われる可能性のある認識能力を提供するために、シーケンスの線の数を増やすかまたは増やさずに、５つの色の場所を加えることができる。 これは、繰り返し特徴部の各々を見ることができない視野が重なり合わない限り、コーディング特徴部は繰り返されてもよいことを意味する。 したがって、１２の独特なコード化された特徴部のシーケンスは、バイナリデータの４ビットのみを必要とし、特徴部が同一の場所で見られる機会がないのであれば、６０本の線すべてをエンコードするために５回繰り返すことができる。 関連コーディング特徴部を備えた多数の測定特徴部を有するパターンを提供することによって、参照独立走査が達成される。 具体的には、物体もスキャナも空間に固定される必要はなく、または、互いに対して参照する必要はない。 代わりに、フレーム１つずつのベースで、参照独立スキャナが、十分な測定情報（３Ｄクラウド）を検索し、これはコーディング特徴部のため正確であり、その隣接するフレームに対して位置合わせすることができる。 位置合わせは、隣接するフレーム上の重なり合う特徴部を決定し、物体の統合マップを形成する処理である。 図１４は、図１３の物体を例示し、それによって測定線４３１から４３５が変動する厚さを有する。 しかし、線４３１から４３５の厚さは、歪みを受ける。 それによって、その厚さにのみ基づいて個別の線４３１から４３５を識別することは、誤りになりやすい。 これは、図１５を参照してより良好に例示される。 図１５は、本発明にしたがってその表面に投影されたパターンを有する図８及び９の物体７００を例示する。 図１５は、変動する幅を有する線７２１から７２３の投影を例示する。 先に検討したように、線７２２及び７２３は、それぞれ表面７１１及び７１２に投影されるときには、線７２１と同一の線厚さを有するように見える。 したがって、単に変動する厚さの線を測定するだけでは、画像の分析によってどちらの線がどちらであるかを決定することができない。 しかし、投影／観察平面に直交して変動する構成要素を有するように、コード化された特徴部４５１から４５３をさらに組み込むことによって、線７２１から７２３の識別及びそれに続くマッピング分析は、先行技術に対して改良される。 コード化された特徴部が投影／観察平面に垂直な部分を有するように投影される例示された特定の実施は、受け取られた画像を分析することによってパターンに関連した特定の線をより正確に識別することができるため、先行技術に対して有利であることを当業者は認識する。 ここに記載された特定の実施が、線及びバーコードを参照して記載されていることを当業者はさらに認識し理解する。 しかし、他のパターン、形状及び特徴部も使用することができる。 図１６を参照すると、投影／観察平面に直交した方向に使用される形状の特定のセットが例示される表が例示される。 表１６の欄１は、独特な特徴識別子を表す。 表１６の欄２から４は、各特徴識別子を表すことができる特定なやり方を例示する。 欄２は、バーコードを示す。 欄３は、単独でまたは他のコード化された特徴部とともに使用されることが可能な色を示す。 色特徴部を含むいくつかの種類のコード化された特徴部は、測定特徴部の一体化部分として且つ測定特徴部とは別個のコード化された特徴部として実施することができることに注意されたい。 同様に、他の種類のコード化されたが、測定及び／または特徴部且つそのコード化された特徴部が投影される強度に基づくことができる。 欄４は、形状を識別する形状とは無関係に、または、形状の一部として組み合わされて、使用することができるパターンを表す。 言い換えると、欄４に例示された種類の繰り返しパターンシーケンスを含む線を提供することができる。 このようにして、投影／観察平面に直交する方向におけるパターンの変化は、実際の形状自体に対して相対的であり得る。 加えて、可変構成要素に関する多くの変化が本発明によって予想されることが、当業者には認識される。 図１７は、管状フォームに、各線用の独特な非繰り返し識別子の使用を例示する。 たとえば、図１７の最初の列を参照すると、シーケンス０からＦが順次に呈される。 １つの実施において、０からＦまでの値の各々は、特定の線に関連した独特のコードを表す。 特定のコードを識別するために、ある種類のスペーサーが各個別のコードの間に存在する必要があることが、当業者に認識される。 たとえば、長いスペースまたは独特なコードを使用することができる。 図１７に例示されたシーケンスの１つを各々が備えた４本の線を投影し分析するために使用されるシステムにおいて、ひとたび３つのコードのシーケンスが検索されていると、４本の線のどの１本が分析されているかを識別することが可能である。 一般に、コードは投影／観察平面に直交して変動するため、失われたコードは、誤認の問題を引き起こさない。 図１８は、４本の独特な繰り返しコードシーケンスを例示する。 表１８の文字Ｓは、繰り返しシーケンスの間に使用されるスペーサーを表すのに使用される。 スペーサーは、コード化されたシーケンスの繰り返しコードの各々がどこで開始し且つ／または終了するかを特定する独特な識別子であってもよい。 図１２のフローに戻ると、ひとたび投影／観察平面に直交するコード化された特徴部を有する画像が投影されると、表面画像の表示がビューアーで受け取られる。 これは、図１０の検討に類似し、それによってビューアー９７０は反射した画像を受け取る。 次に、ステップ６１３で、物体に関連する点の場所が、直交して変動する特徴部に基づいて決定される。 本発明の特定な実施形態において、形状の各１つ、たとえば線は、物体分析に使用される前に独特なコードパターンに定量化されるため、点は可変構成要素に基づいている。 図１９は、図１２のステップ６１１に関連するサブステップを例示する。 ステップ６２１では、第１の画像が投影され、一方、ステップ６２２では第２の特徴部が投影される。 図１４を参照すると、第１の画像は、測定線４３１とその関連コード化された特徴部９３１との組み合わせに類似することが可能である。 類似のやり方で、第２の特徴部は、測定線４３２とそのコード化された特徴部９３２との組み合わせによって表すことができる。 線４３１を特徴部９３１に対して分析することができるのに加えて、別の実施形態では、コード化された特徴部９３２に基づいて線４３１の識別を決定することも可能であることに注意されたい。 言い換えると、図１４に例示されるような、線のグループにおける特定の線は、様々なコード化された特徴部の２つ以上に基づいて識別することができる。 しかし、特定の実施形態では、コード化された特徴部の単数の隣接するセットのみが、または、コード化された特徴部の複数の隣接するセットが、使用される。 加えて、ステップ６２１及び６２２は、図２３を参照して検討されるように、異なるときに発生することができる。 図２１は、本発明にしたがった別の方法を例示する。 ステップ６３１では、複数の第１の特徴部及び複数の第２の特徴部が投影される。 これらの特徴部は、同時に投影されてもよく、または、別個の場所に投影されてもよい。 ステップ６３２では、第２の特徴部に基づいて複数の第１の特徴部の１つが決定されるかまたは識別される。 図１４を参照すると、複数の第１の特徴部は測定する線４３１から４３５を含む。 第２の特徴部、すなわちバーコード９３１から９３５を使用して、線４３１から４３５の特定の１つを識別することができる。 ステップ６３３では、複数の平行な第１の特徴部の特定の１つに基づいて、表面に点の場所が決定される。 コード化された情報に基づいてその識別が検証されるまで受け取られた形状の分析によって識別された線は使用されないため、この特定の実施形態は、先行技術に対して有利である。 図２２は、本発明にしたがった別の方法を例示する。 ステップ６４１で平行な第１及び第２の不連続形状が投影される。 そのような不連続の形状の例として、図１４の線４３１及び４３２が挙げられる。 しかし、他の様々な平行な形状を投影することができることを当業者は認識する。 ステップ６４２では、第１の不連続形状に対するコード化された特徴部が投影される。 再度、図１４を参照すると、線４３２に対するコード化された特徴部は、コード化された特徴部９３２または、コード化された特徴部９３３さえ含むことができる。 ステップ６４３では、第２の不連続形状に対するコード化された特徴部が投影される。 ステップ６４４では、第１の不連続形状が、第１のコード化された特徴部に基づいて識別される。 これは、先に検討されたものと類似のやり方で達成される。 ステップ６４５では、物体の特定の点の場所が、第１の不連続形状に基づいて決定される。 図２３は、本発明の別の実施形態を例示する。 具体的には、図２３は、時間Ｔ１、Ｔ２、Ｔ３及びＴ４で投影された一連の画像を例示する。 時間Ｔ１では、投影された画像は測定特徴部１０１１から１０１３を含む。 時間Ｔ１の間には、コード化された特徴部は投影されない。 時間Ｔ２の間に、コード化された特徴部１０２１から１０２３を含む画像が投影される。 時間Ｔ１及びＴ２のパターンは、それぞれ、時間Ｔ３及びＴ４の間に繰り返される。 コード化された及び測定特徴部を交替して投影する結果として、より密なパターンを使用することができ、より多くの情報を得ることができる。 時間Ｔ４の画像は、測定特徴部１０１１から１０１３の上に横たわるコード化された特徴部１０２１から１０２３を示すことに注意されたい。 しかし、１つの実施形態において、測定特徴部は、例示目的のためのみに含まれ、一般に、コード化された特徴部と同時には存在しない。 本発明のさらに別の実施形態において、図２４は、異なる特性を備えた特徴部を有する画像を例示する。 具体的には、図２４は、線１１３１から１１３４を有し個別の線の間に距離Ｘを備えた画像１１００を例示し、一方、線１１３４、１１３５及び１１３６の間の距離は、線を分離する実質的により大きな距離Ｙを例示する。 特徴部が異なる孤立特性を有することができることによって、高解像度特徴部を提供することが可能である。 言い換えると、線１１３５を使用して、そうでなければマッピングすることができない表面特徴部をマッピングすることができる。 パターン１１００は、ここに記載のコーディング技術とともにまたはこれなしで使用することができることに注意されたい。 ひとたびスキャナが投影されたフレームパターンを受け取るかまたは観察するかすると、フレームパターンは複数の２Ｄ点（２Ｄ画像フレーム）にデジタル化される。 スキャナの投影軸及び視軸は固定され知られているため、２Ｄ画像フレームの各２Ｄ点が投影された点に相関することができるのであれば、従来の３Ｄ画像形成技術を使用して２Ｄ画像フレームの各２Ｄ点を３Ｄ点に転換することができる。 コード化された特徴部を有する投影されたフレームパターンを使用することによって、２Ｄ画像の点をそれぞれの投影された点に相関することができる。 マルチフレーム参照独立走査が、本開示の別の態様にしたがってここに記載される。 特定の実施形態において、携帯スキャナを使用して物体を１度に１フレームずつ走査して複数のフレームを獲得することによって、複数の３Ｄ画像が受け取られ、各フレームは物体の一部のみをキャプチャする。 複数のフレームを参照して、参照独立走査が、走査されている物体に対してフレームごとに変わることができる空間位置を有し、その空間的位置は、参照点に対して固定されないか、または、追跡されない。 たとえば、走査されている物体に対して固定された参照点はない。 ここに開示された参照独立スキャナの１つの種類は、測定特徴部及びコード化された特徴部を有する連続フレームにパターンを投影する携帯スキャナを含む。 これによって、フレームの各観察された点は、公知の対応する投影された点を有することができ、それによって、２Ｄフレームデータを３Ｄフレームデータへ転換することができる。 図２７から２８を使用して、複数のフレーム参照独立走査を検討する。 図２７、２８及び３０は、異なる視点から物体２７００を例示する。 図２７に例示されるように、物体２７００は、３本の歯２７１０、２７２０及び２７３０と、３本の歯に隣接する歯肉部分２７４０とを含む。 図２７は、複数の非連続表面部分が見えるような視点である。 たとえば、図２７の視点から、３つの非連続表面部分２７１１から２７１３が見える。 表面部分２７１３は、歯２７１０の側部部分を表す。 表面部分２７１１は、表面部分２７１３とは連続していない歯２７１０の噛み合い表面の一部を表す。 表面部分２７１２は、部分２７１１とも２７１３とも連続していない歯２７１０の噛み合い表面の別の部分を表す。 類似したやり方で、歯２７２０は４つの表面部分２７２１から２７２４を有し、歯２７３０は４つの表面部分２７３１から２７３４を有する。 図２８は、わずかに異なる視点（図２８視点）からの物体２７００を例示する。 図２７から図２８へ視点が変わるのは、結果としてビューアーすなわちスキャナが、上部歯表面のより大きな部分を見ることができる方向に動く結果である。 視点の変化は、結果として、複数の見られる表面部分に対する変動になる。 歯２７１０に対して、歯の部分２８１３は、今はその対応する歯の部分２７１３よりも小さな２Ｄ表面を表している。 一方、歯の部分２８１１及び２８１２は、今は図２７のそれらの対応する部分２７１１及び２７１２よりも大きい２Ｄ表面として見られる。 歯２７２０に対して、表面２８２４は図２７のその対応する歯表面２７２４よりも小さな２Ｄ表面として見られる。 歯２７２０に対して、表面２８２１は、図２７の視点から表面２７２１及び２７２３の両方を含む連続して見られる歯表面を表している。 歯２７３０に対して、見られる２Ｄ表面２８３２及び２８３５は、各々が、表面２７３２の部分と先には見られなかった表面区域とを含む。 これは、歯２７３０の形成的特徴の結果であり、これは結果として、表面２７３２が第２のフレーム視点から連続して見られなくなる。 図２７の歯部分の図２８の歯部分に対する関係は、図２９を参照して良好に理解される。 具体的には、図２９は、図２８と同一の視点からのものであり、影をつけた区域として示される図２７の見られた表面部分を備える。 たとえば、図２７の表面部分２７１１は、表面部分２８１１内の影をつけた部分として表される。 例示されるように、図２７と図２８との間の視点の変化のため、結果として、見られる表面部分２８１１はより小さく見られた表面部分２７１１を包含する。 同様に、視点の変化によって、結果として異なる表面部分が見られていることになる。 図３０は、別の視点から物体２７００を例示する。 具体的には、図３０の視点は、歯２７１０から２７３０の直接上からである。 図２８の見られる表面部分が、図３０に重ね合わされている。 図２７に例示された物体２７００がここにさらに参照され、マルチフレーム参照独立走査の特定の実施形態を記載する。 図３１は、参照独立走査の特定の実施形態にしたがった方法を例示する。 ステップ３１０１では、物体が走査され、データの２Ｄクラウドを得る。 データの２Ｄクラウドは、複数のフレームを有する。 フレームの各々は、複数の２Ｄ点を有し、これは、見られるときには、２Ｄ画像を表す。 ステップ３１０２では、データの２Ｄクラウドの第１のフレームが、３Ｄフレームモデルに転換される。 １つの実施形態において、３Ｄフレームモデルは３Ｄ点モデルであり、これは、三次元空間に複数の点を含む。 ３Ｄフレーム点モデルへの実際の転換は、データの走査された２Ｄクラウドを３Ｄ点モデルに転換するための従来の技術を使用して、データのフレームの２Ｄクラウドのいくつかまたはすべてで実施される。 ここに開示されたようなコード化された特徴部を使用する特定の実施形態において、連続していない見られる表面を備えた表面、たとえば、図２７の歯２７１０から２７３０を、フレームごとにうまく走査することが可能である。 図３２及び３３は、それぞれ、図２７及び図２８の視点から、走査されている物体２７００を例示する。 図３２において、走査パターンは線３２１１から３２２３を含む。 フレーム境界３２１０外部のいずれの走査線部分は、適切に走査されることができない。 境界３２１０内で各走査線は、スキャナのＣＣＤ（電荷結合ダイオード）チップで検知されるときに、複数の２Ｄ点（データのクラウド）に転換される。 走査線のいくつかのまたはすべての点を、本発明にしたがって使用することができる。 たとえば、最終３Ｄモデルの所望の解像度に依存して、走査線の１つおきまたは２つおきの点を使用することができる。 図３２は、識別されている各線の４つの点（ＡからＤ）を例示する。 ２Ｄ座標値、たとえばＸ−Ｙ座標は、これらの点の各々用に決定される。 走査の特定の実施形態において、１秒あたり１から２０フレームの走査速度が使用される。 より速い走査速度を使用することもできる。 特定の実施形態において、走査速度は、三次元画像をリアルタイムで見ることができるように選ばれる。 各フレームがキャプチャされている間のパルス時間は、スキャナが動いていると予想される速度の関数である。 生歯構造物では、最大パルス幅は、およそ１４０マイクロ秒であると決定されるが、ずっと速いパルス幅、すなわち３マイクロ秒を使用することもある。 加えて、特定の実施形態において、歯２７１０から２７３０には物質が塗布され、結果として歯自体よりも不透明な表面が得られる。 特定の実施形態において、データのクラウドの各点は、ここに記載される様々なステップ及び機能の間に分析される。 別の実施形態では、データのクラウドの一部のみが分析される。 たとえば、所望の解像度に合致するために、２つおきまたは３つおきの点のみを分析する必要があるように決定されてもよい。 別の実施形態では、データのクラウドの特定の空間部分のみが使用されるように、たとえば、データのクラウドの中心部分のみが境界ボックスに含まれるように、フレームデータの一部が、データのフレーム全体よりも小さい境界ボックスであり得る。 データのクラウドのサブセットを使用することによって、ここに記載された様々なルーチンの速度を上げることが可能である。 図３３は、図２８の視点から、走査されている物体２７００を例示する。 そのようであるため、線３３２１から３３２３を含む見られるパターンは、歯２７１０から２７３０に異なって位置決めされる。 加えて、フレーム境界３３１０は、歯２７２０の大半を含むように動く。 図３４は、３Ｄ初期モデルとしてここに参照される３Ｄフレームモデルの別の実施形態を例示する。 ３Ｄ初期モデルは、フレームの３Ｄ点に基づいた複数の初期形状を含む。 例示された特定の実施形態において、３Ｄ点モデルに隣接する点を選択して三角形を形成し、初期形状として三角形ＰＳ１からＰＳ３を含む。 他の実施は、異なるまたは様々な初期形状を使用することができる。 位置合わせを実施するために初期形状を使用することは、点クラウドの１つの初期表面表示を使用することによって、より低い解像度のモデルを使用することができ、結果としてより速い位置合わせが得られ、望ましくないずれエラーの不利点がないため、互いに対してできるだけ近い２つの点クラウドの点を得ることを試みる位置合わせ技術に対して有利である。 たとえば、点から点への位置合わせ用に１ｍｍの走査解像度が使用される場合、２つのフレームの間の最良の保証された整列配置は０．５ｍｍである。 これは、表面のどの点がマッピングされるかを携帯スキャナが無作為にキャプチャするという事実による。 点から表面への使用することによって、位置合わせが頂点だけではなく表面のいずれの点で発生することができるため、より正確な結果が提供される。 図３１のステップ３１０３では、第２の３Ｄフレームモデルがクラウドデータの第２のフレームから作製される。 特定の実施に依存して、第２の３Ｄフレームモデルは、点モデルまたは初期モデルであってもよい。 ステップ３１０４では、第１のフレームモデルと第２のフレームモデルとの間で位置合わせが実施され、累積モデルを作製する。 「位置合わせ」は、第１のモデルを第２のモデルに整列配置させて、第１のモデルに重なり合う第２のモデルの部分を使用することによって最良適合を決定する処理を意味する。 第１のモデルに重なり合わない第２のモデルの部分は、未だにマッピングされていない走査された物体の部分であり、第１のモデルに加えられて累積モデルを作る。 位置合わせは、図３５の方法を参照して良好に理解される。 図３５は、位置合わせ方法３５００を含み、これは、特定の実施形態において、図３１の位置合わせステップの１つによって呼び出される。 図３５のステップ３５０１では、位置合わせへの項目点が決定される。 位置合わせへの項目点は、２つのモデルの重なり合う部分の整列配置の当初推量を規定する。 項目点を選ぶ特定の実施形態は、図３６を参照してより詳細に検討される。 ステップ３５０２では、２つの形状の位置合わせが試みられる。 適合の規定された近似または品質に合致する重なり合いが検出されるならば、位置合わせは成功である。 位置合わせが成功のときには、フローは図３１の呼び出しステップへ戻る。 位置合わせが成功ではないときには、フローはステップ３５９８へ進み、そこで続行するか否かが決定される。 続行する決定は、因子の数に基づいて決定することができる。 １つの実施形態において、続行する決定は、試行された位置合わせ項目点の数に基づいてなされる。 ステップ３５９８での決定が位置合わせの試みをやめるものである場合には、フローはステップ３５０３へ進み、そこで位置合わせエラー取扱が発生する。 そうでなければ、フローはステップ３５０１で続行する。 図３６は、位置合わせ項目点を選ぶための特定の方法を例示する。 ステップ３６９９では、これが、新しいフレームの特定の位置合わせ試み用の最初の項目点であるか否かの決定がなされる。 そうであれば、フローはステップ３６０１へ進み、そうでなければ、フローはステップ３６９８へ進む。 ステップ３６０１では、項目点のＸ及びＹ構成要素が、２つのフレームの各々用のデータの２Ｄクラウドの二次元分析に基づいて決定される。 特定の実施形態において、二次元分析が２Ｄ画像の相互相関を実施する。 これらの２Ｄ画像は、データの２Ｄクラウドからである必要はなく、代わりに、パターンを有さない物体の平易なビデオ画像に関連するデータを相互相関に使用することができる。 このようにして、スキャナの有望な動きを決定することができる。 たとえば、相互相関を使用して、スキャナがおそらくはどのように動いたかを決定するために、ピクセルがどのように動いたかを決定する。 別の実施形態において、回転分析が可能であるが、これは時間がかかるものであるため、特定の実施形態用にはこれは行われず、Ｘ及びＹ座標に正しい項目点を有することによってここに記載の位置合わせアルゴリズムが回転を取り扱うことが可能になる。 ステップ３６０２では、Ｚ方向の有望な動きが決定される。 １つの特定の実施形態において、先のフレームのＺ座標が使用され、Ｚ方向のいずれの変化が位置合わせの一部として計算される。 別の実施形態において、有望なＺ座標が項目点の一部として計算される。 たとえば、システムの光学パラメータが、最良適合が受け取られるまで、第１のフレームに対する第２のフレームを「ズーム」することができる。 そのために使用されるズーム因子によって、２つの表面がＺで互いからどれほど離れているかがわかる。 特定の実施形態において、Ｘ、Ｙ及びＺ座標は、Ｚ座標が視軸にほぼ平行であるように、整列配置されることが可能である。 ステップ３６０６では、項目点値が戻される。 ステップ３６９８では、すべての項目点変動が、位置合わせステップ３６０１及び３６０２で試行されたか否かが決定される。 されていなければ、フローはステップ３６０３へ進み、されていれば、フローはステップ３６９７へ進む。 ステップ３６０３では、次の項目点変動が選択される。 図３７は、位置合わせ項目点変動を選択するための特定の方法を例示する。 具体的には、図３７は、当初項目点Ｅ１及びその後に続く項目点Ｅ２からＥ９を例示する。 項目点Ｅ２からＥ９は、いずれの所定の順番で順次選択される。 図３７の特定の実施形態は、半径３７１０を有する円３７２０の様々な点として位置合わせ項目点Ｅ２からＥ９を例示する。 特定の実施形態にしたがって、項目点変動の範囲は二次元であり、たとえば、Ｘ及びＹ次元である。 他の実施形態において、項目点は三次元に変動することができる。 項目点の変動する数すなわち項目点のサブセットを使用して、位置合わせ処理をスピードアップすることができることに注意されたい。 たとえば、ここで使用される単一のフレーム位置合わせは、図示された９つの項目点よりも少ない数を使用することができる。 同様に、ここに記載される累積位置合わせは、例示された９点を超えて多くの数を使用することによって、利益を得ることができる。 図３６のステップ３６９８に戻ると、ひとたび第１に識別される項目点のすべての変動が試行されると、フローはステップ３６９７へ進む。 ステップ３６９７では、第１に識別される項目点に関連したすべての項目点が試行され、第２に識別される項目点がステップ３６０４によって識別されたか否かが決定される。 されていなければ、フローはステップ３６０４へ進み、そこで、第２の項目点が規定される。 具体的には、ステップ３６０４では、２つの先のフレームモデルの間のスキャナの動きが決定される。 次に、スキャナの動きが少なくとも１つの追加フレームでは一定であると想定される。 これらの想定を使用して、ステップ３６０４での項目点は、先のフレームに計算されたスキャナの動きをプラスした場所であると規定される。 フローはステップ３６０６へ進み、これは、項目点を図３１の呼び出しステップへ戻す。 別の実施形態において、スキャナの動きの方向は同一のままであるが、異なる速度で加速されるという想定をすることができる。 ステップ３６０４の第２に識別される項目点が先に決定されているならば、ステップ３６９７からのフローはステップ３６９６へ進む。 ステップ３６９６では、第２に識別される項目点用の追加位置合わせ項目点変動が存在するか否かが決定される。 そうであれば、フローはステップ３６０５へ進み、そうでなければ、フローはステップ３６０７で図３１の呼び出しステップへ戻り、新しい項目点の選択は不成功であったことを示す。 ステップ３６０５では、第２に識別される項目点の次の項目点変動が識別され、フローは図３１の呼び出しステップへ戻る。 実施されている位置合わせの種類に依存して、異なる項目点ルーチンを使用することができる。 たとえば、フレームデータの中断には寛容ではない位置合わせ処理には、特定のフレームを放棄する前により多くの項目点を試行する必要がある。 フレームデータの中断に寛容である位置合わせ処理には、より簡単なまたはより少ない項目点を試みることができ、それによって位置合わせ処理をスピードアップする。 図３１に戻ると、ステップ３１０５で、次の３Ｄモデル部分が、クラウドデータの次のフレームから作製される。 ステップ３１０６では、次の３Ｄモデル部分と累積モデルとの間で位置合わせが実施され、累積モデルを更新する。 特定の実施において、フレームからすべての新しい点を既存の累積モデルへ加えて新しい累積モデルに到達することによって、累積モデルが更新される。 他の実施において、今までに獲得された３Ｄ点に基づく新しい表面を格納することができ、それによって格納されるデータの量を減少する。 すべてのフレームが位置合わせされた場合には、方法３１００が完了し、そうでなれば、各フレームの点のクラウドが位置合わせされるまで、フローはステップ３１９９を通ってステップ３１０５へ進む。 方法３１００に記載された位置合わせ処理の結果として、フレーム３２１０及び３３１０等の複数のより小さなフレームから物体２７００用のモデルを展開することが可能である。 複数のフレームを位置合わせすることができることによって、大きな物体の高度に正確なモデルを得ることができる。 たとえば、歯肉、歯及び歯列矯正及び人工装具の構造物を含む患者の生歯構造物全体のモデルを得ることができる。 別の実施形態において、患者の顔のモデルを得ることができる。 図３８は方法３８００を例示し、これは、参照独立スキャナから複数のフレームを使用して物体を位置合わせする代替方法である。 具体的には、ステップ３８０１では、物体が走査され物体用のクラウドデータを受け取る。 先に記載されたように、データのクラウドが複数のフレームからのデータを含み、各フレームは複数の点を含む。 ステップ３８０２では、単一のフレーム位置合わせが実施される。 単一のフレーム位置合わせは、累積モデルを作製せずに、走査された画像の隣接するフレームの間で位置合わせを実施する。 その代わり、特定の実施形態において、単一のフレーム位置合わせ処理の累積画像が表示される。 単一のフレーム位置合わせ処理によって形成された画像を使用して、走査処理を補助することができる。 たとえば、単一のフレーム位置合わせの結果として表示された画像は、累積モデルほど正確ではないが、スキャナのオペレータによって使用され、追加走査が必要である区域を決定することができる。 単一のフレーム位置合わせ処理は、いずれの２つのフレームの間に導入されたいずれのエラーが、単一のフレーム位置合わせを使用して作製された３Ｄモデルの次のすべてのフレームへ「拡張」される。 しかし、正確度のレベルは、走査処理中にオペレータを補助するに適切である。 たとえば、位置合わせ結果は、１つのフレームから別のフレームへの動きが記載され、累積位置合わせ処理用の項目点として使用することができる。 単一のフレーム位置合わせは、図３９を参照してより詳細に検討される。 ステップ３８０３では、累積位置合わせが実施される。 累積位置合わせは、各新しいフレームを累積モデルに位置合わせすることによって累積３Ｄモデルを作る。 たとえば、１０００の参照独立３Ｄモデル部分（フレーム）を表す１０００の個別のフレームがステップ３８０１でキャプチャされた場合、累積位置合わせステップ３８０３は、１０００の参照独立３Ｄモデル部分を、物体を表す単一の累積３Ｄモデルに結合する。 たとえば、１０００の参照独立３Ｄモデル部分の各々が、図３２及び３３のフレーム３２１０及び３３１０を含む１本またはそれ以上の歯の一部を表す場合には、単一の累積３Ｄモデルは、歯２７１０から２７３０を含む歯のセット全体を表す。 ステップ３８０４では、位置合わせの結果が報告される。 これは、下記にさらに詳細に検討される。 図３９には、図３８のステップ３８０２の単一フレームレンダリング実施に対して特定である方法３９００が記載される。 ステップ３９０３では、変数ｘが２に等しく設定される。 ステップ３９０４では、現在のフレーム（３ＤＦｘ）と直前のまたは第１の隣接するフレーム（３ＤＦｘ−１）との間の位置合わせが実施される。 ２つのフレームの間の位置合わせは、単一フレーム位置合わせと称される。 ２つのモデルの間の位置合わせの特定の実施形態は、図４０に例示される方法を参照してさらに詳細に検討される。 ステップ３９９９では、ステップ３９０４の単一フレーム位置合わせが成功したか否かが決定される。 特定の実施形態において、図４０の方法等の位置合わせ方法は、ステップ３９９９で評価される成功インジケータを提供する。 位置合わせが成功であるときにはフローはステップ３９０５へ進み、そうでないときにはフローはステップ３９０７へ進む。 ステップ３９９９で位置合わせが成功したと決定されるときには、フローはステップ３９０５へ進む。 ステップ３９０５では、現在の３Ｄフレーム（３ＤＦｘ）が、３Ｄフレームの現在のセットに加えられる。 このセットは一般に、変換マトリクスのセットであることに注意されたい。 ３Ｄフレームの現在のフレームセットがフレームの連続したセットであり、シーケンスの各フレームは、その２つの隣接するフレーム（の両方）に成功して位置合わせされる可能性が高い。 加えて、新しく位置合わせされたフレームは、既に表示されている先のフレームに対して表示することができる。 ステップ３９９８では、変数ｘがｎに等しい値を有するか否かが決定され、ただし、ｎは、評価されるべきフレームの合計数である。 ｘがｎに等しい場合には、単一フレーム位置合わせが完了し、フローはステップ３９１０で図３８へ戻ることができる。 ｘがｎよりも小さい場合には、ステップ３９０６で単一フレーム位置合わせが続けられ、ステップ３９０４へ進む前にｘがインクリメントされる。 ステップ３９９９へ戻ると、ステップ３９０４の位置合わせが成功していなければフローはステップ３９０７へ進む。 ステップ３９０７では、現在のフレーム（３ＤＦｘ）と２つ前の隣接するフレーム（３ＤＦｘ−２）との間で位置合わせが試みられる。 ステップ３９０７の位置合わせが成功であれば、ステップ３９９７は、フローをステップ３９０５へ方向づける。 そうでなければ、ステップ３９９７は、フローをステップ３９０８へ方向づけ、それによって現在のフレーム（３ＤＦｘ）の位置合わせが不成功であることを示す。 現在のフレームを位置合わせすることができない場合には、ステップ３９０８が、現在のフレームセットすなわちマトリクスのセットを保存し、新しい現在のフレームセットが開始される。 ステップ３９０８からのフローはステップ３９０５へ進み、そこで、現在のフレームが現在のフレームセットに加えられ、これは、ステップ３９０８で新しく作られていた。 したがって、単一フレーム位置合わせステップ３８０２が複数のフレームセットを識別することが可能である。 累積位置合わせ中に複数のフレームセットを作製することは、複数の累積モデルを調停するのに必要な介入の量のため、望ましくない。 しかし、単一フレーム位置合わせの目的はオペレータを補助し累積位置合わせに対する項目点を規定することであるため、単一フレーム位置合わせの中断は一般に受け入れられる。 単一フレーム位置合わせ中の中断に対処する１つの方法は、単に、中断前の最後のフレームと同一の場所に中断後の最初のフレームを表示することであり、それによって、オペレータは画像を見るのを続けることができる。 図４０のステップ４００１にしたがって、第１のモデルは３Ｄ初期形状モデルであり、一方、第２のモデルは３Ｄ点モデルである。 参照目的用に、第１の３Ｄモデルの初期形状はＳ１…Ｓｎとして参照され、ただし、ｎは第１のモデルの形状の合計数であり、第２の３Ｄモデルの点はＰ１…Ｐｚとして参照され、ただし、ｚは第２のモデルの合計数である。 ステップ４００２では、第２のモデルの個別の点Ｐ１…Ｐｚが分析されて、その場所にもっとも近い形状を決定する。 特定の実施形態において、点Ｐ１には、Ｐ１にもっとも近い形状Ｓ１…Ｓｎが、他のいずれの形状の他のいずれの表面場所よりもＰ１にもっとも近い表面場所を有する形状である。 点Ｐ１にもっとも近い形状はＳｃ１と称され、一方、点Ｐｚにもっとも近い形状はＳｃｚと称される。 別の実施形態において、三角形のすぐ上またはすぐ下に位置する点のみが三角形に関連し、三角形表面のすぐ上またはすぐ下に位置しない点は、２つの三角形の間に形成された線、または、複数の三角形によって形成された点に関連する。 広い意味では、三角形を形成する線及び三角形のかど点を形成する点を、形状としてみなすことができることに注意されたに。 ステップ４００３では、ベクトルＤ１…Ｄｚが、点Ｐ１…Ｐｚの各々用に計算される。 特定の実施において、各ベクトルたとえばＤ１は、その対応する点たとえばＰ１から、そのもっとも近い形状たとえばＳｃ１のもっとも近い点への最小距離によって規定される大きさ及び方向を有する。 一般に、点Ｐ１…Ｐｚの一部のみが累積画像に重なり合う。 位置合わせする必要がない非重なり合い点は、重なり合っている点よりも比較的大きな大きさを有する関連ベクトルを有するか、または、特定の三角形のすぐ上またはすぐ下になくてもよい。 したがって、特定の実施形態において、所定の値（イプシロン値）よりも小さい大きさを有するベクトルのみが、さらなる位置合わせに使用される。 重なり合う点になりそうにない点を排除するのに加えて、イプシロン値を使用して、デコーディングエラーのリスクをさらに減少することができる。 たとえば、パターンの測定線の１本が異なる線であると誤って解釈されると、誤った解釈の結果として、Ｚ方向に大きなエラーが生じる可能性がある。 隣接するパターン線の間の一般的な距離がおよそ０．３ｍｍであり三角測量の角度がおよそ１３度である場合に、Ｘ方向の０．３ｍｍのエラーが、結果として、Ｚ方向においておよそ１．３ｍｍの三次元変形エラーになる（０．３ｍｍ／ｔａｎ１３度）。 イプシロン距離が０．５ｍｍ未満に保たれる場合には、互いから０．５ｍｍを超えてさらに離れる表面区域の影響はないことが確実である。 特定の実施形態において、イプシロン値は０．５ｍｍを超える値であるように最初に選択され、たとえば２．０ｍｍであり、一定の品質に到達すると値が減少されることに注意されたい。 ステップ４００４では、特定の実施形態において、ベクトルＤ１…Ｄｚがばね力として取り扱われ、第２の３Ｄモデルフレームの動きを決定する。 特定の実施形態において、第２の３Ｄモデルは、すべての力ベクトルＤ１…Ｄｚの合計をベクトルの数で割ったものによって規定される線状方向に動かされる。 ステップ４００５では、ベクトルＤ１…Ｄｚは、第２の３Ｄモデルの各点用に再計算される。 ステップ４００６では、ベクトルＤ１…Ｄｚは、ばね力として取り扱われ、第２の３Ｄモデルの動きを決定する。 ステップ４００４の特定の実施形態用に、第２の３Ｄモデルフレームは、ベクトルＤ１…Ｄｚに基づいた質量中心を中心にして回転する。 たとえば、第２の３Ｄモデルは、ばね力が最小になるまで、質量中心を中心にして回転する。 ステップ４００７では、第２の３Ｄモデルの現在の配向に対する位置合わせの品質が決定される。 位置合わせの品質を規定するために様々な方法を使用することができることが、当業者には理解される。 たとえば、イプシロンよりも小さい大きさを有するベクトルＤ１…Ｄｚの標準偏差を使用することができる。 別の実施形態において、下記のステップを使用して品質を計算することができる。 すなわち、ベクトルの距離を二乗し、イプシロン距離内のすべてのベクトルの二乗された距離を合計し、この合計をベクトルの数で割り、平方根を取る。 ベクトル値Ｄ１…Ｄｚは回転ステップ４００６後に再計算する必要があることを当業者は認識することに注意されたい。 加えて、品質を示す定量値を提供するのに使用することができる他の統計的計算があることを当業者は認識する。 ステップ４０９９では、ステップ４００７で決定された品質が、所望の品質レベルに合致しているか否かが決定される。 品質が所望のレベル内であれば、２つのフレームモデルの間の完全な位置合わせが達成可能であることを高度の信頼度で示す。 所望の程度の品質が得られたときに方法４０００のフローを終結することによって、ユーザに画像を提供するためにフレームのすべての対にわたって即座にソートすることが可能である。 方法のこの点でデータ内の可能性のある中断を排除することによって、その後の累積位置合わせは、累積モデルの複数のセグメントではなく、単一の累積モデルを作製する可能性が高い。 現在の品質レベルが所望のレベルに合致する場合には、フローは、成功であると示して、適切な呼び出しステップへ戻る。 現在の品質レベルが所望のレベルに合致しない場合には、フローはステップ４０９８へ進む。 ステップ４０９８では、位置合わせの現在の品質が改良しているか否かが決定される。 特定の実施形態において、これは、ステップ４００３を含むループを通る先の通過の品質を現在の品質と比較することによって決定される。 品質が改良していない場合には、フローは、位置合わせは成功しなかったと示して、呼び出しステップへ戻る。 改良している場合には、フローはステップ４００３へ進む。 ステップ４００３へ戻ると、新しいフレーム場所を使用して、別の位置合わせ反復が発生する。 ひとたびフレームデータが走査されて格納されると、走査の順番に正確に位置合わせを行う必要はないということに注意されたい。 位置合わせは、逆に開始することができ、または、意味のあるいずれの他の順番を使用してもよい。 特に、走査が結果として複数の通過になるときには、フレームがおおよそどこに属するかは既に知られている。 したがって、隣接するフレームの位置合わせは、画像形成の順番とは無関係に行うことができる。 図４１は、図３８用の方法４１００の特定の実施形態を例示する。 具体的には、方法４１００は、すべての個別の３Ｄフレームモデルを単一の累積３Ｄモデルに結合するよう試みる累積位置合わせを開示する。 ステップ４１０１から４１０３はセットアップステップである。 ステップ４１０１では、変数ｘが１に等しいように設定され、変数ｘ＿ｌａｓｔは、３Ｄモデルセットの合計数を規定する。 ３Ｄモデルセットの数は、図３９のステップ３９０８に基づいていることに注意されたい。 ステップ４１０２では、３Ｄ累積モデル（３Ｄｃ）が、当初、フレームの現在のセットの第１の３Ｄフレームに等しく設定される。 ３Ｄ累積モデルは、３Ｄ累積モデルによって既に表されていないその後のフレームモデルからその情報を含むように修正される。 ステップ４１０３では、Ｙは２に等しく設定され、変数Ｙ＿ｌａｓｔは、セットＳｘのフレーム（３ＤＦ）かまたはフレームモデルの合計数を示すように規定され、ただし、Ｓｘは位置合わせされているフレームモデルの現在のセットを表す。 ステップ４１０４では、３Ｄ累積モデル（３Ｄｃ）が、位置合わせされている現在の３Ｄフレームモデル（Ｓｘ（３ＤＦｙ））と３Ｄ累積モデル（３ＤＣ）との間の位置合わせに基づいて追加情報を含むように修正される。 図４１において、現在の３ＤフレームモデルはＳｘ（３Ｄｙ）として参照され、ただし、３Ｄｙはフレームモデルを示し、Ｓｘはフレームセットを示すことに注意されたい。 ステップ４１０４の位置合わせを実施するための特定の実施形態は、図４２から４３に例示された方法によってさらに記載される。 ステップ４１９９では、現在の３Ｄフレームモデルが現在のステップの最後の３Ｄフレームモデルか否かが決定される。 図４１の特定の実施形態にしたがって、これは、変数Ｙが値Ｙ＿ｌａｓｔに等しいか否かを決定することによって達成することができる。 ＹがＹ＿ｌａｓｔに等しいときには、フローはステップ４１９８へ進む。 そうでない場合には、フローはステップ４１０６へ進み、そこで、現在のセットＳｙに関連する３Ｄフレームモデルのさらなる位置合わせのためにステップ４１０４へ戻る前に、Ｙがインクリメントされる。 ステップ４１９８では、フレームの現在のセットがフレームの最後のセットであるか否かが決定される。 図４１の特定の実施形態にしたがって、これは、変数ｘが値ｘ＿ｌａｓｔに等しいか否かを決定することによって達成することができる。 ｘがｘ＿ｌａｓｔに等しいときには、フローはステップ４１０５へ進む。 そうでない場合には、フローはステップ４１０７へ進み、そこで、次のセットを使用してさらなる位置合わせのためにステップ４１０３へ戻る前に、ｘがインクリメントされる。 フローがステップ４１０５に到達するときには、すべてのセットのすべてのフレームが位置合わせされている。 ステップ４１０５は、方法４１００の位置合わせ、及び、いずれの他のクリーンアップ操作の結果を報告する。 たとえば、理想的には方法４１００が結果として単一の３Ｄ累積モデルを生じるが、実際には、複数の累積モデルを作製する可能性がある（図４３のステップ４２０７の検討を参照のこと）。 これが発生すると、ステップ４１０５は、結果として得られる３Ｄ累積モデルの数をユーザに、または取り扱いのために次のルーチンへ、報告することができる。 ステップ４１０５の一部として、ユーザは、複数の３Ｄモデルを互いに位置合わせするのを補助する選択肢を有することができる。 たとえば、２つの３Ｄ累積モデルが作製されると、ユーザは３Ｄ累積モデルを図式的に操作して、項目点の識別を補助することができ、これを使用して２つの３Ｄ累積モデルの間の位置合わせを実施することができる。 本発明の別の実施形態にしたがって、新しい計算用の項目点として第１の累積位置合わせから結果として得られるマトリクスを使用して、第２の累積位置合わせ処理を実施することができる。 １つの実施形態において、単数または複数のフレームが最初の試みでは位置合わせに成功することができない点に処理が遭遇するときには、項目点のより大きな数を使用することができるか、または、点のより高いパーセンテージを使用することができる。 図４２から４２は、図４１のステップ４１０４に関連した位置合わせの特定の実施形態を開示する。 ステップ４２０１は、図４０のステップ４００２に類似しており、現在のフレームＳｘ（３Ｄｙ）の各点（Ｐ１…Ｐｍ）が分析され、もっとも近い形状である累積モデルの形状を決定する。 ステップ４２０２は、図４０のステップ４００３を参照して先に記載されたやり方に類似したやり方で現在のフレームの各点のベクトルを規定する。 ステップ４２０３から４２０６は、図４０のステップ４００４から４００６で記載されたやり方で現在の３Ｄフレームモデルを動かし、方法４０００の第１のモデルは累積モデルであり、方法４０００の第２のモデルは現在のフレームである。 ステップ４２９９では、位置合わせステップ４２０２から４２０６を通る現在の通過が、結果として、累積モデルと現在のフレームモデルとの間に改良された整列配置を生じたか否かが決定される。 品質改良を決定する１つの方法は、モデルの現在の位置に基づいた品質値をモデルの先の位置に基づいた品質値に比較することである。 図４０を参照して先に検討したように、品質値は、標準偏差かまたはＤベクトルに基づいた他の品質計算を使用して、決定することができる。 デフォルトで、各モデル３Ｄｙ用のステップ４２０２から４２０６を通る第１の通過が、結果として改良された整列配置になることに注意されたい。 改良された整列配置が発生すると、フローはステップ４２０２へ戻り、そうでなければ、フローは図４３のステップ４２９８へ進む。 図４２の累積位置合わせ方法用のフロー制御は、図４０の単一フレーム位置合わせ方法用のフロー制御とは異なることに注意されたい。 具体的には、累積フローは品質の改良が実現されなくなるまで続くが、単一フレームのフローは、ひとたび特定の品質に到達すると、停止する。 位置合わせルーチン内でフローを制御する他の実施形態が予期される。 代替フロー制御実施形態において、位置合わせ反復処理は、収束基準が合致される限り、続けられる。 たとえば、収束基準は、定率よりも大きい品質の改良が実現される限り、合致されるとみなされる。 そのようなパーセンテージは、０．５から１０％の範囲内であり得る。 別の実施形態において、たとえひとたび収束または品質に改良がない等の特定の第１の基準が合致しても、追加の静止反復を使用することができる。 静止反復は、ひとたび品質レベルが改良を停止するかまたは所定の基準に合致した場合に、位置合わせルーチンを通過する。 特定の実施において、静止反復の数を固定することができる。 たとえば、３から１０の追加反復を特定することができる。 ステップ４２９８では、現在の位置合わせが成功か否かが決定される。 特定の実施において、成功は単に、現在のモデル配置の計算された品質値が所定の基準に合致するか否かに基づいている。 そうであれば、位置合わせは成功であり、ルーチン４２００は呼び出しステップへ戻る。 基準に合致しなければ、フローはステップ４２０７へ進む。 ステップ４２０７では、現在のフレームモデルが累積３Ｄモデルに成功して位置合わせすることができないことが決定されている。 したがって、現在の累積３Ｄモデルは保存され、現在のフレームを有する新しい累積３Ｄモデルが開始される。 先に記載されたように、新しい３Ｄ累積モデルが開始されているため、点モデルである現在の３Ｄフレームモデルは、呼び出しステップへ戻る前に、初期モデルへ転換される。 本発明の多くの他の実施形態が存在する。 たとえば、ステップ４００４、４００６、４２０３及び４２０５の間のフレームの動きは、加速または過剰運動の構成要素を含んでもよい。 たとえば、特定の方向における動きが１ｍｍである必要があると分析によって示すことができる。 しかし、計算されているサンプルのサイズまたは他の因子を補償するために、フレームは１．５ｍｍで、または他の何らかのスケールされた因子で、動くことができる。 フレームのその後の動きは、類似のまたは異なる加速因子を使用することができる。 たとえば、より小さい加速値を、位置合わせ進捗のために使用することができる。 加速因子を使用することによって、整列配置する重なり合い特徴部が発生しないときに生じる極小値を補償する助けをする。 これが発生するときには、小さな運動値が結果としてより低い品質レベルになりうる。 しかし、加速を使用することによって、整列配置ミスを克服することができる可能性が高い。 一般に、加速は、特徴部の「でこぼこ」を克服するのに有益であり得る。 本願の方法に示される特定のステップ、及び／または、本願の特定のモジュールの機能が一般に、ハードウェア及び／またはソフトウェアで実施されてもよいことを理解すべきである。 たとえば、１つまたはそれ以上の処理モジュールで実行されるソフトウェア及び／またはファームウェアを使用して、特定のステップまたは機能が実施されてもよい。 典型的には、走査及び／または走査されたデータの位置合わせ用のシステムは、一般的なまたは特定の処理モジュール及びメモリを含む。 処理モジュールは、単一の処理装置または複数の処理装置に基づくことができる。 そのような処理装置は、マイクロプロセッサ、マイクロコントローラ、デジタルプロセッサ、マイクロコンピュータ、中央演算処理装置の一部、状態機械、論理回路、及び／または、信号を操作するいずれの装置であってもよい。 これらの信号の操作は一般に、メモリに表される操作指令に基づく。 メモリは、単一のメモリ装置であってもよく、または複数のメモリ装置であってもよい。 そのようなメモリ装置（機械読取可能な媒体）は、リードオンリーメモリ、ランダムアクセスメモリ、フロッピー(登録商標)ディスクメモリ、磁気テープメモリ、消去可能なメモリ、システムメモリの一部、デジタルフォーマットで操作指令を格納する他のいずれの装置であってもよい。 処理モジュールが１つまたはそれ以上の機能を実施するときには、対応する操作指令を格納するメモリが状態機械及び／または他の論理回路を備える回路内に埋め込まれているところで、行われてもよいことに注意されたい。 本発明は、特定の実施形態を参照して記載されてきた。 他の実施形態において、３つ以上の位置合わせ処理を使用することができる。 たとえば、累積位置合わせ処理が中断して、結果として複数の累積モデルができる場合、その後の位置合わせルーチンを使用して、複数の累積モデルの間の位置合わせを試みることができる。 図４４から５２は、ここに記載された特定のやり方で得ることができる解剖学的構造物の三次元走査データを使用して特定の方法及び装置を例示する。 三次元走査データは、さらに使用するために、遠隔施設へ発信される。 たとえば、三次元走査データは、解剖学的装置を設計するか、解剖学的装置を製造するか、生体組織の構造的変化をモニタするか、解剖学的構造物に属するデータを所定期間保存するか、解剖学的構造物の閉鎖ループ反復分析を実施するか、構造物の反復相談を実施するか、構造物に基づいたシミュレーションを実施するか、解剖学的構造物に関する診断を行うか、または、解剖学的構造物に基づいた治療計画を決定するために使用される解剖学的構造物の生体組織を表すことができる。 ここで使用されるように、解剖学的装置は、解剖学的構造物を能動的にまたは受動的に補足するかまたは修正する装置を含むように規定される。 解剖学的器具は、歯列矯正器具を含み、これは能動的であっても受動的であってもよく、歯列矯正用ブリッジ、保持器、ブラケット、ワイヤ及び位置決め器等の項目を含むことができるが、これに限定されない。 他の解剖学的器具の例として、副子及びステントが挙げられる。 歯列矯正及び人工装具の解剖学的装置の例として、取り外し可能な人工装具装置、固定人工装具装置及び移植可能な装置が挙げられる。 取り外し可能な人工装具装置の例として、義歯、部分的義歯等の歯科構造物、及び、他の身体部分用の人工装具構造物、たとえば、四肢、眼、美容整形に含まれる移植片、補聴器、及び、眼鏡のフレーム等の類似物を含む人工身体部分として作用する人工装具装置等が挙げられる。 固定人工装具装置解剖学的装置の例として、キャップ、歯冠、及び、他の非歯科解剖学的交換構造物が挙げられる。 移植可能な人工装具装置の例として、骨内インプラント及び歯列矯正インプラント、及び、破損を保持するか減少するために使用されるプレート等の固定装置が挙げられる。 図４４は、本発明にしたがったフローを例示する。 具体的には、図４４は、施設４４４１で走査装置４４０１によって解剖学的構造物４４００を走査するのを例示する。 本発明の１つの態様にしたがって、ここに提案された目的のためにデジタルデータを作製することができるいずれのスキャナタイプまたは方法を使用することができる。 直接三次元表面走査は、解剖学的構造物のいくつかまたはすべてを、直接走査することができることを示す。 直接三次元表面走査を実施する１つの実施形態は、ここに先に記載されている。 １つの実施形態において、走査は表面走査であり、それによって走査装置４４０１は、信号及び／または構造物４４００の表面でまたはその近傍でそれから反射したパターンを検出する。 特定の表面走査方法及び装置は、ここに先に記載されている。 他の走査方法も使用することができる。 一般に、解剖学的構造物の表面走査は、解剖学的構造物の直接走査である。 直接走査は、実際の解剖学的構造物を走査することを意味する（生体内）。 代替実施形態において、解剖学的構造物の間接走査を行うこともでき、直接走査と統合することもできる。 間接走査は、実際の元々の解剖学的構造物の表示を走査することを意味する（生体外）。 デジタルデータ４４０５は、解剖学的構造物４４００の直接走査に基づいて施設（場所）４４４１で作製される。 １つの実施形態において、デジタルデータ４４０５は、未加工の走査データを表し、これは一般に、走査装置４４０１によって作製された、点の二次元クラウドである。 別の実施形態において、デジタルデータ４４０５は三次元点モデルを表し、これは一般に、点の二次元クラウドに基づいて作製される。 さらに別の実施形態において、デジタルデータ４４０５は三次元初期モデルを表す。 デジタルデータ４４０５は複数の独立した走査の複合であってもよく、これは、時間的にほぼ同一の点または異なる点で実施されてもよく、且つ、同一の場所または異なる場所で実施されてもよい。 デジタルデータ４４０５の実際のデータの種類は、場所４４４１で未加工の走査データになされた処理の量によって決定される。 一般に、スキャナ４４０１から直接受け取られたデータは、点の二次元クラウドである。 したがって、施設４４４１で何の処理も実施されないときには、デジタルデータ４４０５は点の二次元クラウドである。 三次元点モデル及び三次元初期モデルは一般に、二次元点クラウドをさらに処理することによって作製される。 施設４４４１は、解剖学的構造物の物理的走査が発生する場所を表す。 １つの実施形態において、施設４４４１は、解剖学的構造物を走査するのに専用の、または主に専用の場所である。 この実施形態において、施設は、走査を必要とする大勢のクライアント（患者）が容易にアクセスすることができるところに位置する。 たとえば、ショッピングモールのボックスまたは小規模ショッピングセンターの場所が、走査を実施するために専用であり得る。 そのような施設は、広く様々な走査を実施してもよく、または、顔構造物または歯構造物の走査等の特定の種類の走査に特化されてもよい。 代替実施形態において、走査は、ユーザが家庭で実施することができる。 たとえば、ユーザには、携帯スキャナを提供することができ、解剖学的構造物を走査するのに遠隔使用して治療計画の進捗をモニタするために使用することができる走査データを作製するためか、または診断目的か、または、調査またはモニタ目的かである。 別の実施形態において、施設４４４１は、解剖学的構造物を走査し、デジタルデータ４４０５を作製することに関する、他の付加価値のあるサービスを実施する場所である。 他の付加価値のあるサービスの例として、デジタルデータ４４０５を作製するために走査データに基づいて解剖学的装置を設計するかまたは部分的に設計すること、または、そのような解剖学的装置を設置することが挙げられる。 １つの実施形態において、デジタルデータ４４０５の作製を超えた付加価値サービスは施設４４４１で実施されない。 ひとたびデジタルデータ４４０５が施設４４４１で作製されると、デジタルデータをクライアントに提供することができる。 接続４４０６は第三者へ提供されているデジタルデータを表す。 提供するこのステップは、クライアントによって、施設４４４１によって、または、他のいずれの中間源によって、行うことができる。 一般に、クライアントは、データが送られるべき第三者を特定する。 デジタルデータ４４０５は、物理的にすなわち郵便またはクーリエによって、または、遠隔的にすなわち通信によって、施設４４４２へ提供することができる。 たとえば、デジタルデータ４４０５は、不揮発性の格納装置、たとえば、携帯磁気媒体、リードオンリーフューズ装置またはプログラム可能な不揮発性装置に、物理的に設けることができる。 他の実施形態において、デジタルデータは、直接接続、インターネット、ローカルエリアネットワーク、ワイドエリアネットワーク、ワイヤレス接続、及び／または、デジタル情報を１つの計算システムから別の計算システムへ移送することができるいずれの装置によって、クライアントまたは第三者へ送信することができる。 特定の実施形態において、デジタルデータのすべてまたはいくらかを発信する必要がある。 たとえば、走査が患者の歯及び関連構造物、たとえば歯肉等の場合、歯の一部が発信される。 図４４の特定の実施形態において、施設４４４２（受取施設）で受け取られたデジタルデータ４４０５を使用して、ステップ４４１５で解剖学的装置を設計する。 図４５は、ステップ４４１５の２つの代替実施形態を有する方法を例示する。 第１の実施形態は、ステップ４５０１で開始し、物理的モデルを使用して解剖学的構造物を設計し、一方、第２の実施形態は、ステップ４５１１で開始し、解剖学的装置の仮想モデルを使用する構造物を設計する。 解剖学的装置の仮想モデルは一般に、コンピュータが作製した仮想のモデルである。 ステップ４５０１では、デジタルデータ４４０５を使用して、解剖学的構造物の物理的な三次元物理的モデルの作製が発生する。 特定の実施形態において、走査された物体の物理的モデルは、数値的に制御された処理技術、たとえば、三次元プリンティング、自動化フライス削り、レーザ焼結、立体リソグラフィ、射出成形及び押出成形を使用して作製される。 ステップ４５０２では、三次元物理的モデルを使用して解剖学的装置を設計する。 たとえば、物理的モデルを使用して、医者は、クライアントによって使用される解剖学的装置を作製する。 １つの実施形態において、解剖学的装置は、物理的モデルに基づいてカスタム設計される。 別の実施形態において、解剖学的構造物の物理的モデルに基づいて標準歯列矯正装置が選択される。 これらの標準装置は、必要に応じて修正されてもよく、セミカスタム装置を形成する。 図４５のステップ４５０３では、解剖学的装置の製造は物理的モデルに基づくことができる。 物理的モデルが使用される場合には、設計するステップ４５０２及び製造するステップ４５０３は、設計及び製造処理が同時に発生しているステップであることが多い。 他の実施形態において、所望の解剖学的装置の成型品または仕様書が作られ、カスタム設計及び／または製造のために、処理センターへ送られる。 ステップ４５１１で開始する代替実施形態において、解剖学的装置の仮想三次元モデルを使用して、解剖学的装置を設計する。 仮想三次元モデルは、数値的に制御される装置、たとえばコンピュータによって作製されたモデルを意味し、デジタルデータ４４０５を含むかまたはデジタルデータ４４０５に基づいて作製されるかのいずれかである。 １つの実施形態において、仮想三次元モデルは、設計センターへ提供されるデジタルデータ４４０５の部分として含まれる。 別の実施形態において、三次元モデルがデジタルデータを使用して作製され、ステップ４５１１で受け取られる。 別の実施形態において、代替三次元モデルが、デジタルデータ４４０５の部分として含まれる三次元モデルに基づいて、ステップ４５１１で作製される。 別の実施形態において、複数の三次元モデルを複数の走査から一緒にとじることができる。 たとえば、複数の走査セッションからのデータを使用することができる。 さらに、ステップ４５１１では、仮想解剖学的装置が仮想三次元モデルを使用して設計（モデル化）される。 仮想装置は、仮想装置を特定するための標準のまたはカスタム設計ソフトウェアを使用して設計することができる。 そのような設計ソフトウェアの例として、市販の製品、たとえば、ＡｕｔｏＣＡＤ、Ａｌｉａｓ、Ｉｎｃ及びＰｒｏＥｎｇｉｎｅｅｒが挙げられる。 たとえば、設計ソフトウェアを使用して、解剖学的構造物の三次元仮想モデルを使用する仮想歯冠を設計することができるか、または、実際の装置を表す装置のライブラリから、カスタムに近いか標準かまたは仮想の装置を選択することができる。 標準装置を選択することに続いて、カスタム化を行うことができる。 ステップ４５１２では、解剖学的装置が、装置の仮想仕様に基づいて直接製造することができる。 たとえば、解剖学的装置は、数値的に制御された処理技術、たとえば、三次元プリンティング、自動化フライス削り、または、レーザ焼結、立体リソグラフィ、及び、射出成形及び押出成形、及び、注型技術を使用して、作製することができる。 解剖学的装置の製造は、装置を部分的に製造すること、及び、複数の場所で装置を製造することを含むことが認識される。 ステップ４４２６では、製造された解剖学的装置が走査される。 製造された解剖学的装置の仮想モデルを作製することによって、製造された解剖学的装置と解剖学的構造物との間の関係を検証するためにシミュレーションを実施することができ、それによって、閉鎖ループを提供して、装置の適切な製造を保証する。 ステップ４５０４では、完成した解剖学的装置が、設置のため特定の場所へ送られる。 たとえば、図４４へ戻ると、解剖学的装置は施設４４４４へ送られ、そこで、ステップ４４３５で設置が発生する。 １つの実施形態において、解剖学的装置はステップ４４３５で、医者、たとえば、歯科医、歯列矯正医、内科医または療法士によって設置される。 別の実施形態では、患者が、いくつかの歯列矯正装置、たとえば、保持器または類似の位置決め装置を設置することができる。 本発明の特定の実施形態にしたがって、解剖学的装置は、デジタルデータ４４０５が受け取られるかまたは作製されるところに対して遠隔な場所で、設計されるかまたは製造される。 １つの実施形態において、デジタルデータは場所４４４１で受け取られる。 具体的には、デジタルデータは、解剖学的構造物４４００を走査することによって受け取られる。 ひとたび受け取られると、デジタルデータは場所４４４２へ発信され、これは場所４４４１に対して遠隔地であり、そこで解剖学的装置が少なくとも部分的に設計される。 遠隔地（施設）は、何らかのやり方で他の場所から引き離されたところである。 たとえば、遠隔地は、他の場所から物理的に離れた場所であってもよい。 たとえば、走査施設は、異なった部屋、建物、都市、州、国または他の場所内にあってもよい。 別の実施形態において、遠隔地は、機能的に独立した場所であり得る。 たとえば、一方の場所は、１つの特定の機能または機能のセットを実施するために使用することができ、他方、別の場所は、異なる機能を実施するために使用することができる。 異なる機能の例として、走査、設計及び製造が挙げられる。 遠隔地は一般に、人員及び設備等の別個の構造基盤によって支持される。 別の実施形態において、施設４４４１でデジタルデータ４４０５は、部分的に設計された解剖学的装置を含む。 解剖学的装置は、遠隔施設４４４２でさらに設計される。 施設４４４２は、最終解剖学的装置を決定するか、診断を行うか、治療計画を形成するか、進捗をモニタするか、または、コスト、専門的知識、通信の容易さ及び必要な応答時間に基づいて装置を設計するかのために、平行してまたは連続して使用することができる１つまたはそれ以上の遠隔施設を表すことができることに注意されたい。 平行施設の例は、図４８にさらに例示される。 図４６は、本発明の別の実施形態を例示する。 図４６のフローは、図４４のフローに類似しており、追加中間ステップ４６１５を有する。 中間ステップ４６１５は、デジタルデータ４４０５が、データが走査された施設４４４１から直接受け取られる必要はないことを示す。 たとえば、デジタルデータを走査し、これを、中間ステップ４６１５が発生する第２の施設４６４１（受取施設）へ提供することによって、デジタルデータ４４０５を第１の施設（送出施設）で作製することができる。 ひとたび中間ステップ４６１５が完了すると、デジタルデータ４４０５またはデジタルデータの表示である修正されたデジタルデータを、第１及び第２の施設の少なくとも一方に対して遠隔である第３の施設（遠隔施設）へ発信することができる。 中間ステップ４６１５中に、データが第３の施設へ送られる前に、他のステップがデジタルデータ４４０５を修正することができる。 たとえば、走査データを処理して解剖学的構造物の三次元仮想モデルを提供することができ、データをデジタルデータに加えることができ、走査された解剖学的構造物４４００の画像データ、色情報、診断情報、治療情報を含むビデオ及び／または写真データ、音声データ、テキストデータ、Ｘ線データ、解剖学的装置設計情報、及び、解剖学的装置の設計または製造に属する他のいずれのデータを含む。 代替実施形態において、中間ステップ４６１５はデジタルデータ４４０５を変える必要はない。 図４７は、ステップ４７４１で法医学的評価のために施設４７４２でデジタルデータ４４０５が受け取られる本発明の代替実施形態を例示する。 法医学的評価の例として、走査された解剖学的構造物に基づいた犠牲者の識別が挙げられる。 そのような識別は一般に、特定の解剖学的構造物を目標データベース内に含まれる解剖学的構造物に整合することに基づいて行われ、目標データベースは単一の構造物、複数の構造物を含むことができる。 １つの実施形態において、目標データベースは、所定期間保存されたデータを含む中央に位置するデータベースであってもよい。 図４８は、デジタルデータ４４０５またはその表示が、ステップ４８４４及び４８４５で診断目的または治療計画のために、１つまたはそれ以上の遠隔施設４８４３へ送られる本発明の実施形態を例示する。 診断目的のためにデータを発信することができることによって、患者が物理的に存在する必要なしで、専門家等の他の医者へ、解剖学的構造物の三次元情報を提供することができる。 これができることによって、治療の全体的速度及び便利さ、及び、複数の診断を平行して行うことができるときの正確度を改良する。 治療計画及び診断的のためにデジタルデータ４４０５またはその表示を複数の施設へ送ることができることによって、複数の意見を得ることができる。 ひとたび特定の治療計画を選択すると、治療計画の部分として特定された装置のいずれの１つを、製造するために選択することができる。 図４８の特定の実施において、施設の各々から見積価格を得ることができる。 見積価格は、取引相手によって特定された特定の治療に基づくことができ、治療は解剖学的構造物に関する。 あるいは、見積価格は、取引相手によって特定された所望の結果に基づくことができ、治療定義及びその関連実施コストは、見積を提供する施設によって決定される。 このようにして、患者または患者の代理人が効果的なやり方で競争入札を得ることができる。 図４９は、本発明の代替実施形態を例示し、デジタルデータ４４０５またはその表示は、施設４９４２で受け取られ、そのためデータは、教育的目的のためにステップ４９４１で使用することができる。 ここに記載された実施形態の決定論的性質のために、以前の方法を使用しては可能ではない標準化方法で教育的技術を実施することができる。 教育的目的の例として、自己学習目的、教育モニタリング目的、及び、以前には可能ではなかった標準化適用検査を提供することができることが挙げられる。 さらに、特定の患者のケースファクトを、他の患者の先のまたは現在の症病録へ整合させることができ、症病録は格納されているかまたは所定期間保存されている。 図５０は、走査データをステップ５００１で所定期間保存することができる実施形態を例示し、これは、認可された者によって容易に検索されるように場所５００２で発生する。 特定の実施形態において、そのような所定期間保存は、サービスとして提供され、それによってそのデータは共通して維持され、それによって、デジタルデータの共通サイトの独立した「黄金律」コピーを得ることができる。 図５１は、解剖学的構造物を走査することによって得られたデジタルデータが閉鎖ループ反復システムに使用される本発明の特定の実施形態を例示する。 図５１のフローもインタラクティブ的である。 具体的には、解剖学的構造物の変化が、故意であれ故意ではないのであれ、モニタされ閉鎖ループシステムの部分として制御されることが可能である。 走査データが三次元空間で測定可能であり、それによって、三次元モデルの形態の標準参照を分析のために使用することができるため、本発明にしたがった閉鎖ループシステムは決定論的である。 ステップ５１０１では、解剖学的装置の三次元走査データが得られる。 ステップ５１０２では、ステップ５００１の走査からデータが、またはデータの表示が、遠隔施設へ発信される。 ステップ５１０３では、発信されたデータの設計／評価が実施される。 たとえば、治療計画、診断及び解剖学的装置用の設計が、ステップ５１０３を含むループを通る第１の通過の間に決定される。 ステップ５１０３を通るその次の通過の間に、治療または装置の状態または進捗がモニタされ、必要に応じて変更が行われる。 １つの実施形態において、モニタリングは、シミュレートされた予想される結果か先のヒストリーかまたは整合した症病録に対して、現在の走査データを比較することによって実施される。 ステップ５１０４では、装置または治療計画が、実施されるかまたは適切に設置される。 装置のいずれの製造も、ステップ５１０４の部分として実施される。 図５０の閉鎖ループシステムの追加通過が、ステップ５１０５で必要か否かが決定される。 必要であれば、フローはステップ５１０１へ進む。 必要でなければ、フローは終結する。 図５１を参照して検討したように、閉鎖ループフィードバックループは、図５０に例示されたいずれのステップの間に存在することができる。 進捗を検証するためにフィードバックを使用することができることは、医者が、テキストノート、モデルの視覚観察及び他の画像の１つまたはそれ以上に依存した先行技術に対する利点である。 しかし、同一の視点で見られていることを医者が保証することができる固定三次元モデルなしで、これらの観察は行われた。 ここに記載されたビジュアルモデルを使用することによって、固定した参照を得ることができる。 たとえば、歯列矯正構造物用の固定された参照点を得る１つの方法は、歯列矯正構造物の物理的特質に基づいて配向参照点を選択することを含む。 配向参照点をその後に使用して、歯列矯正構造物のデジタル画像を三次元座標システムにマッピングすることができる。 たとえば、小帯を配向参照点の１つとして選択することができ、皺を他方の配向参照点として選択することができる。 小帯は、歯列矯正患者の固定された点であり、治療中に変化しないかまたは変化しても最小である。 小帯は、上部アーチの歯肉の上部部分の三角形形状の組織である。 皺は、上部アーチの口蓋６８にある腔である。 皺も、治療中にその物理的位置を変化しない。 そのようであるため、小帯及び皺は、治療中に変化しない歯列矯正患者の固定された点である。 そのようであるため、これらを配向参照点として使用することによって、三次元座標システムをマッピングすることができる。 切歯乳頭、口唇裂、瞳孔間中間点、交運間中間点（たとえば唇の間）、翼間中間点（たとえば鼻の側部の間）、鼻臥（たとえば鼻の先端）、鼻下（たとえば鼻との唇との接合部）、歯中線点、骨上の点、インプラント等の固定骨マーカー（たとえば、歯根管治療、口腔外科からのねじ）を含む歯列矯正患者の他の物理的特質も配向参照点として使用することに注意されたい。 図５２は、ここに例示されたステップのいずれの組み合わせ内及びその間で反復フィードバックステップが起こることができることを例示する。 たとえば、インタラクティブ及び／またはインタラクティブループが、製造ステップ４４２５と設計ステップ４４１５との間に、または、図４４のステップ４４２６を参照して記載された単一ステップ内にあってもよい。 本願のステップに導出された走査されたデータを使用する多くの方法に加えて、データの使用に助成する多くの方法が可能である。 たとえば、そのような走査データ４４０５を使用する料金は、データの使用か、提供されるサービスのコストか、作製されている解剖学的装置か、またはデータに基づいて装置またはサービスに加えられた値か、に基づいて固定されたまたは変動の料金であってもよい。 加えて、他の多くの種類の料金が想像可能であることは明らかである。 ここに記載のステップ及び方法は、処理モジュール（図示せず）で実行されてもよい。 処理モジュールは、単一の処理装置であっても複数の処理装置であってもよい。 そのような処理モジュールは、マイクロプロセッサ、マイクロコンピュータ、デジタルシグナルプロセッサ、コンピュータまたはワークステーションの中央演算処理装置、デジタル回路、状態機械、及び／または、操作指令に基づいて信号（たとえば、アナログ及び／またはデジタル）を操作するいずれの装置であってもよい。 処理モジュールの操作は一般に、メモリに格納されたデータによって制御される。 たとえば、マイクロプロセッサが使用される場合には、マイクロプロセッサのバスがメモリのバスに接続されて指令にアクセスする。 メモリの例として、単一または複数のメモリ装置、たとえば、ランダムアクセスメモリ、リードオンリーメモリ、フロッピー(登録商標)ディスクメモリ、ハードドライブメモリ、拡張メモリ、磁気テープメモリ、ジップドライブメモリ、及び／または、デジタル情報を格納するいずれの装置が挙げられる。 そのようなメモリ装置は、ローカル（すなわち、処理装置に直接接続される）であってもよく、または、物理的に異なる場所（すなわち、インターネットに接続されるサイト）であってもよい。 処理モジュールが、状態機械または論理回路を経由して、１つまたはそれ以上の機能を実施するときには、対応する操作指令を格納するメモリが状態機械または論理回路を備える回路内に埋め込まれていることに注意されたい。 ここに記載の特定の実施形態は、公知の技術に対して利点を提供することを当業者は理解する。 たとえば、走査されている解剖学的構造物は、１つまたはそれ以上の関連解剖学的装置または器具を有してもよい。 加えて、本発明は、診断し、治療し、モニタし、設計し且つ解剖学的装置を製造するための決定論的方法を提供する。 加えて、本実施形態を使用して、人工装具を設計し製造する様々な当事者間で通信を行うためのインタラクティブな方法を提供することができる。 そのようなインタラクティブな方法は、リアルタイムで実施することができる。 ここに記載された方法によって、他者が、他者の経験から得られた実際の情報及び知識を得ることができるようなやり方で、データを所定期間保存することができる。 複数の相談者が、場所に関係なく情報の同一の決定論的コピーにアクセスすることができ、複数の独立したサイトが使用されているときでさえ、客観的な設計、製造及び／または治療モニタリング情報を得ることができる。 本実施形態によって、解剖学的装置を作製するのに使用される従来のラボの回避が可能である。 具体的には、解剖学的装置を作製するのに使用されるサポート施設が今では数え切れないほど多く、患者に対して遠隔である。 これが、医者及び患者にかかる全体的コストを減少することができる。 走査場所が他のサポート場所から遠隔であってもよいため、患者は、装置の状態または進捗をモニタさせるために医者へ行く必要がない。 全体として、本実施形態のデジタルデータの固定された所定期間保存可能な性質のため、黄金律モデルから同一の複製モデルを低コストで作製することができ、それによって、データが失われたり不正確であったりする可能性を減少する。 特定の解剖学的構造物を分析するために、患者に必要な時間及び移動の量を減少することによって、治療コストが減少される。 先行技術の方法では関連のあった患者へのさらなる不便なしで、複数の意見（見積もり、治療計画、診断等）へのアクセス可能性が増加する。 図示された特定の実施形態を使用して、競争見積もりも容易に獲得することができる。 前述の明細書において、本発明は、特定の実施形態に関連して記載してきた。 しかし、下記の特許請求の範囲に述べられる本発明の範囲から逸脱することなく様々な修正及び変更を行うことができることは当業者には明らかである。 たとえば、デジタルデータは、解剖学的構造物の直接走査と構造物の間接走査との複合であってもよい。 これは、解剖学的構造物の一部がスキャナ４４０１によって見ることができないときに発生してもよく、そのため、解剖学的構造物の少なくともその部分の印象は見えない。 印象または印象から作られたモデルは、次いで走査され、直接走査データに「とじ」られて、完全走査を形成する。 他の実施形態において、デジタルデータ４４０５は、他の従来の方法と組み合わせて使用することができる。 他の実施形態において、ここに記載されたデジタルデータは、圧縮されるかまたは暗号化方法を使用して確実にされてもよい。 暗号化されるときには、患者、走査施設及び所定期間保存しうる施設または患者の代理人の１つまたはそれ以上が、デジタルデータ用の暗号の鍵を有することができる。 したがって、明細書及び図面は、制限的な意味ではなく、例示的な意味にみなされるべきであり、そのような修正のすべては、本発明の範囲内に含まれるものと意図される。 特許請求の範囲において、単数及び複数のミーンズプラスファンクション項が、もしあれば、それは、単数及び複数の引用された機能を実施するここに記載された構造物をカバーする。 単数及び複数のミーンズプラスファンクション項は、構造的等価物、及び、単数及び複数の引用された機能を実施する等価の構造物もカバーする。 利益、他の利点及び問題への解法は、特定の実施形態に関連して上述されている。 しかし、利益、他の利点、問題への解法、及び、いずれの利益または利点または解法を発生させるかまたはよりはっきりさせることができる単数及び複数のいずれの要素は、いずれのまたはすべての請求項の重大な必要なまたは必須の特徴または要素として解釈すべきではない。 参照独立スキャナは、特定の実施形態において投影／観察平面に直交する方向に可変識別子を組み込むことが開示されているため、本発明は先行技術に対して有利であることを当業者は認識する。 投影／観察平面に直交する方向に変数を提供することによって、これらの変数の歪みは、投影／観察平面に平行な方向な歪みよりも少なく、特定の形状の識別を禁止しない。 結果として、物体のマッピングのより大きな正確度を得ることができる。 |
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