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JP2022502182A - アライナの損傷の予測及び軽減 - Google Patents

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Abstract

実施形態は、アライナ破損対策に関する。一方法が、患者の歯列弓の為のポリマーアライナのデジタル設計を取得するステップを含む。ポリマーアライナは、歯列弓の歯に力をかけるように成形される。この方法は更に、ａ）トレーニングされた機械学習モデル、ｂ）数値シミュレーション、ｃ）ジオメトリ評価器、又はｄ）ルールエンジンの少なくともいずれかを使用して、ポリマーアライナのデジタル設計の解析を実施するステップを含む。この方法は更に、解析に基づいて、ポリマーアライナのデジタル設計に、損傷が発生しそうな箇所が含まれるかどうかを判定するステップを含んでよく、損傷が発生しそうな箇所に関しては、破損、変形、又はそりが発生する閾値確率が存在する。この方法は更に、ポリマーアライナのデジタル設計に、損傷が発生しそうな箇所が含まれると判定された場合には、その、損傷が発生しそうな箇所に基づいて修正措置を実施するステップを含んでよい。

Description

本開示は、歯科器具（例えば、ポリマー歯列矯正アライナ）の設計の分野に関し、特に、ポリマーアライナによって達成されうる所望の又は許容可能な製造上又は臨床上の結果を踏まえてそのようなポリマーアライナの物理特性を設計すること、並びにそのようなポリマーアライナの損傷を予測することに関する。
歯列矯正の一目的は、患者の歯を、機能及び／又は美観が最適化される位置まで動かすことである。昔からの方法では、ブレース等の器具が歯科矯正医又は歯科医によって患者の歯に装着され、ブレースのセットが歯に連続的な力をかけて、歯を意図された位置に向けて徐々に動かす。歯科矯正医は、時間をかけて、一連の通院及びブレース調整により、歯が最終目的位置に向かって動くように器具を調整する。
昔からの固定される器具（例えば、ブレース）による従来式の歯列矯正処置とは別の選択肢として、一連の事前成形されたアライナを含むシステムがある。これらのシステムでは、アライナが患者に装着され且つ／又は患者の歯を再配置する前に（例えば、治療の最初に）、患者が装着するアライナのうちの複数個（場合によっては全て）が設計及び／又は製作されてよい。患者に対してカスタマイズされた治療の設計及び／又は計画では、コンピュータベースの３次元（３Ｄ）計画／設計ツールを利用してよい。アライナの設計は、一連の計画された連続的な歯配列のコンピュータモデル化を頼りにしてよく、個々のアライナは、歯に被せられて、歯を計画された各歯配列に弾性的に再配置するように設計される。
一連の事前成形されたアライナは、設計及び／又は計画された後に材料から製作されてよく、それらは、単独で、又は患者の歯上のアタッチメントとの組み合わせで、患者の歯に力をかける。材料の例として、１つ以上のポリマー材料がある。製作は、一連の型（例えば、３Ｄ印刷された型）を使用してアライナを熱成形すること、及び／又はアライナを直接製作することを含んでよい。幾つかの熱成形製作技法では、型の周囲にシェルを形成して型の陰型を作り上げる。その後、シェルは型から取り外されて様々な用途に使用される。シェルが型の周囲に形成されて使用される用途の一例として、矯正歯科治療又は歯列矯正治療がある。そのような用途では、型は、患者の歯列弓の陽型であってよく、シェルは、患者の１つ以上の歯のアライニングに使用されるアライナであってよい。アタッチメント（例えば、計画された歯列矯正アタッチメント）が使用される場合、型は、アタッチメントに関連するフィーチャを含んでもよい。
型は、様々な技法で成形されてよく、例えば、鋳造又はラピッドプロトタイピング機器により成形されてよい。例えば、３Ｄプリンタは、加法製造（積層造形）技法（例えば、ステレオリソグラフィ）又は減法製造（切削造形）技法（例えば、ミーリング）を用いてアライナの型を製造することが可能である。そしてアライナは、熱成形技法により型の上で成形されてよい。成形されたアライナは、手動又は自動でトリミングされてよい。場合によっては、コンピュータ制御の４軸又は５軸のトリミング装置（例えば、レーザトリミング装置又はミル）により、カットラインに沿ったアライナのトリミングが行われる。トリミング装置は、カットラインを識別する電子データを使用してアライナのトリミングを行う。その後、アライナは、型から取り外されて患者に引き渡されてよい。別の例として、アライナは、（例えば、ステレオリソグラフィ（ＳＬＡ）、デジタルライトプロセッシング（ＤＬＰ）、及び／又は他の３Ｄ印刷技法により）直接製作されてよい。
アライナのうちの特に、製作中（例えば、型から取り外すとき）及び／又は使用中（例えば、患者の歯列から取り外すとき）に変形、そり、及び／又は破損が発生しやすい部分を識別することが望ましい場合があるが、既存の技法ではそれを行うのは困難である。
本発明は、上記従来の技術における課題を解決するためになされたものである。
本開示は、添付図面の各図において限定ではなく例として図解されている。
一実施形態による、ポリマーアライナのデジタル設計に対して修正解析を実施する方法のフロー図を示す。 一実施形態による、１つ以上のアライナについての損傷予測に基づく、その１つ以上のアライナの為の製造フローを選択するフロー図を示す。 一実施形態による、歯列矯正アライナの製造中にその歯列矯正アライナが損傷するかどうかを予測する為に機械学習モデルをトレーニングする方法を示す。 一実施形態による、トレーニングされた機械学習モデルを使用して歯列矯正アライナのデジタル設計の解析を実施する方法のフロー図を示す。 一実施形態による、歯列矯正アライナが歯列矯正アライナの製造中又は製造後に損傷（例えば、破損）するかどうかを、トレーニングされた機械学習モデルを使用して判定する方法のフロー図を示す。 一実施形態による、患者の治療計画に関連付けられた歯列矯正アライナのセットのいずれかの歯列矯正アライナが損傷（例えば、破損）するかどうかを、トレーニングされた機械学習モデルを使用して判定する方法のフロー図を示す。 一実施形態による、数値シミュレーションを用いてポリマーアライナのデジタル設計の解析を実施する方法のフロー図を示す。 一実施形態による、ポリマーアライナのデジタル設計を歯列弓状構造から取り外すことに関連付けられた数値シミュレーションの一例を示す。 一実施形態による、歯列弓の歯及び結合されたアタッチメントをばねとしてモデル化することによる数値シミュレーションを用いてポリマーアライナのデジタル設計の解析を実施する方法のフロー図を示す。 一実施形態による、患者の歯列弓の歯をばねとしてモデル化する数値シミュレーションの一例を示す。 一実施形態による、歯列弓の歯及び結合されたアタッチメントのサブセットをばねとしてモデル化することによる数値シミュレーションを用いてポリマーアライナのデジタル設計の解析を実施する方法のフロー図を示す。 一実施形態による、患者の歯列弓の歯のサブセットをばねとしてモデル化する数値シミュレーションの一例を示す。 一実施形態による、数値シミュレーションを用いてアライナ（例えば、ポリマーアライナ）のデジタル設計の解析を実施する方法のフロー図を示す。 一実施形態による、アライナの一領域の周囲に曲げ負荷をかける様子を示す。 一実施形態による、アライナの一領域の周囲にねじり負荷をかける様子を示す。 一実施形態による、アライナの一領域の周囲に単軸引張負荷をかける様子を示す。 一実施形態による、アライナの一領域の周囲にせん断負荷をかける様子を示す。 一実施形態による、アライナの弱点を示す。 一実施形態による、ジオメトリ評価器を使用してアライナ（例えば、ポリマーアライナ）のデジタル設計の解析を実施する方法のフロー図を示す。 一実施形態による、歯受けキャビティと、歯受けキャビティのペアの間にある隣接歯間領域と、を含むアライナを示す。 一実施形態による、アライナから取得された断面スライスを示す。 一実施形態による、図７Ｃの断面スライスの第１の軸を中心に曲げ負荷がかかっている様子を示す。 一実施形態による、図７Ｃの断面スライスの第２の軸を中心に曲げ負荷がかかっている様子を示す。 一実施形態による、図７Ｃの断面スライスに垂直な第３の軸を中心にねじり負荷がかかっている様子を示す。 一実施形態による、歯列弓に対する３つの異なるアライナを重ね合わせたものを示しており、これらのアライナのそれぞれは、歯列弓の別々の治療ステージに関連付けられている。 一実施形態による、アライナに対する負荷のシーケンスをシミュレートする数値シミュレーションを用いてアライナ（例えば、ポリマーアライナ）のデジタル設計の解析を実施する方法８００のフロー図を示す。 一実施形態による、アライナの応力ひずみ曲線を示す。応力（σ）は力を表してよく、ひずみ（ε）は変位を表してよい。 一実施形態による、噛むこと及び／又は歯と歯を摺り合わせることに関連付けられた数値シミュレーションを用いてアライナ（例えば、ポリマーアライナ）のデジタル設計の解析を実施する方法のフロー図を示す。 歯列弓からポリマーアライナを取り外すシミュレーションに基づいて、ポリマーアライナに対して１つ以上の修正措置を実施する方法のフロー図を示す。 一実施形態による、ルールエンジンを用いてポリマーアライナのデジタル設計の解析を実施する方法のフロー図を示す。 一実施形態による、可能な治療計画のフィルタリングされたセットを出力する方法のフロー図を示す。 一実施形態による、ポリマーアライナのデジタル設計に対して数値シミュレーションを実施してルールエンジンの為のルールを生成する方法のフロー図を示す。 一実施形態による、ルールエンジンをポリマーアライナのデジタル設計に対して使用して損傷が発生しそうな箇所を特定し、その後、ポリマーアライナのデジタル設計の数値シミュレーションを実施する方法のフロー図を示す。 本開示の実施形態によるコンピュータ装置の一例のブロック図を示す。 幾つかの実施形態による歯再配置装置を示す。 幾つかの実施形態による歯再配置システムを示す。 幾つかの実施形態による、複数の器具を使用する歯列矯正治療の方法を示す。 幾つかの実施形態による、歯列矯正器具を設計する方法を示す。 幾つかの実施形態による、歯列矯正治療をデジタルで計画する方法を示す。 歯列弓からポリマーアライナを取り外すシミュレーションに基づいて、ポリマーアライナに対して１つ以上の修正措置を実施する別の方法を示す。
アライナ（本明細書では「歯列矯正アライナ」とも呼ぶ）は、患者の歯列に装着され、不正咬合の治療に使用される歯科器具（本明細書では「器具」とも呼ぶ）の一種であってよい。アライナ及びアライナシステムの例については、図１５Ａ及び１５Ｂで理解されるであろう。アライナによる治療方法の一例を図１５Ｃに示す。アライナは、間接又は直接の製作技法によりポリマー材料から成形されてよく、その例については、図１５Ａ、１５Ｂ、及び１５Ｃの説明と関連させることにより理解されるであろう。本明細書で更に述べるように、アライナの間接製作中に、多くのアライナが、型から取り外されるときにひずみ／応力を被る可能性がある。更に、（アライナの成形が間接か直接かにかかわらず）使用中に、多くのアライナが、長期間（例えば、数週間にわたって一日最大２３時間）にわたって口腔内環境にあることで、或いは、患者の歯列からの取り外しを（例えば、数週間にわたって一日最大数回）繰り返されることで、ひずみ／応力を被る可能性がある。ひずみ／応力は、アライナの物理的損傷（変形（永久又は一時的）、そり、破損、亀裂、損傷等）を引き起こす可能性がある。製造工程での物理的損傷は、材料の廃棄の問題、サプライチェーンの問題、消費者の要求を満たせないこと等の深刻な問題を引き起こす可能性がある。使用中の物理的損傷も、ステージシナリオに悪影響を与える問題、及び／又は治療計画の有効性の問題等の深刻な問題を引き起こす可能性がある。
本明細書に記載の実施形態は、（例えば、アライナの）カスタム製品の、製作前及び／又は製作中（例えば、型から取り外すとき）及び／又は使用中（例えば、患者の歯列から取り外すとき）の変形、そり、及び／又は破損を予測することに適するシステム、方法、及び／又はコンピュータ可読媒体に関する。予想される損傷箇所を解決及び／又は軽減することを包含する実施形態についても論じる。本明細書に記載の実施形態は更に、アライナの特性（厚さ等）を最適化する技法を包含しており、この最適化は、アライナの、変形、そり、破損等が発生しやすい部分を予測することによって、且つ、それらの特性が所望及び／又は実際の臨床目標と合致する程度を明らかにすることによって行われる。様々な実施形態が更に、アライナの最適化された特性を、効率的なアライナ製造工程、カスタマイズ及び／又は最適化された治療計画等のベースとして使用してよい。これらの特徴は、単独でも組み合わせでも、１つ以上のアライナ損傷ソリューションと考えられてよく、例えば、製造、使用等を通して発生しうるアライナの物理的損傷に対処するソリューションと考えられてよい。
より具体的には、幾つかの実施形態では、アライナ損傷ソリューションのシステム及び方法は、製造前及び／又は製造中の歯列矯正アライナの設計において実施されてよい。カスタム製品を設計することは特に困難な場合があり、とりわけ、歯列矯正アライナが１人１人の患者向けに個別にカスタマイズされる歯列矯正アライナ製造シナリオにおいて困難な場合がある。更に、多くの歯列矯正治療計画で、１人の患者に向けて製造される一連のアライナによる治療が処方される。その一連のアライナにおける各アライナが、治療計画の特定のステージを実施してよく、且つ／又は、その一連のアライナにおける他のアライナに比べて固有の特性（例えば、形状）を有してよい。更に、多くの歯列矯正治療計画では、各治療ステージにおいてアライナのペアが患者に提供されてよく、これは、上顎歯列弓を治療する為の固有の上側アライナと、下顎歯列弓を治療する為の固有の下側アライナのペアである。従って、場合によっては、複雑な症例の治療の為に１つの治療が５０〜６０のステージを含む可能性があり、その場合には、１人の患者に向けて１００〜１２０個の固有アライナが設計されて製造されることになる。
更に、間接製作技法（例えば、熱成形）によってアライナが製造される場合には、アライナを型から取り外すことによってアライナに力及び／又はモーメントがかかる可能性がある。場合によっては、取り外しの過程でかかる力によってアライナのポリマー材料の破損、そり、及び／又は変形が発生する可能性がある。更に、アライナを患者の歯から取り外すことによって、アライナに力及び／又はトルクがかかる可能性があり、それによって、やはりアライナの破損、そり、又は変形が発生する可能性がある。患者は、アライナが壊れた場合には交換用アライナを依頼してよい。その為、新たなアライナが製造され、患者に送られる。当然のことながら、交換用アライナの数が増えるにつれて、製造コストも上昇する。場合によっては、起こりうる破損に対応すべく、交換用アライナを製造後に手動で修正することもある。例えば、アライナが壊れた特定の隣接歯間領域が識別された場合は、アライナを強化する為にアライナに充填材が追加されてよい。アライナを製造後に手動で修正することは煩雑であり時間がかかる場合があり、特に、数百個、数千個、又はそれ以上の交換用アライナが依頼された場合にはそのようになる。更に、交換用アライナを修正することは、オリジナルのアライナに問題が発生してから実施される事後対応的な工程である。従って、本開示の実施形態は、アライナの設計において損傷が発生しそうな箇所を検出し、アライナが製造される前に１つ以上の修正措置を実施することが可能な、よりスケーラブルであり、より自動化された、且つ／又は、より事前対応的なソリューションを提供することが可能である。実施形態は、アライナの損傷の発生を低減することが可能であり、従って、製造される交換用アライナの数を減らすことも可能である。そのような損傷の低減により、アライナの製造コスト全体を減らすことが可能であり、技術者がアライナの損傷の解決に費やす時間を減らすことが可能である。
本明細書に記載のように、アライナは、特定の治療ステージで患者の上顎又は下顎歯列弓を受けるように構成されたポリマーシェルから成形されてよい。各アライナは、歯列矯正治療のその特定のステージで患者の歯に力をかけるように構成されてよい。これらのアライナはそれぞれが、特定の治療ステージに従って歯を受けて弾性的に再配置する歯受けキャビティを有する。各歯受けキャビティは「キャップ」と呼ばれることもある。アライナによる歯の再配置は、例えば、１つ以上の歯を垂直方向に動かすこと（例えば、歯を挺出又は圧下させること）、１つ以上の歯を回転させること（例えば、歯に欠けられたモーメント、二次／三次回転等によって回転させること）、１つ以上の歯を、歯列弓に対して横断方向に動かすこと、及び／又は、１つ以上の歯を、歯列弓に対して前後方向に動かすことによって行われてよい。各アライナは更に、患者の歯列に取り付けられた、歯の再配置及び／又は回転を促進するフィーチャを収容できる形状を含んでよい。
実施形態は、損傷が発生しそうな箇所を含む個別アライナを識別することが可能であり、且つ／又は、損傷が発生しそうな箇所がある１つ以上のアライナを含む（例えば、患者向けの、又は患者の特定の歯列弓向けの）アライナのセットを識別することが可能である。製造フローは、アライナに関しては、それらのアライナが損傷する（例えば、損傷箇所を発生させる）可能性に基づいて決定されてよい。製造フローは更に、アライナのセット（例えば、患者の治療計画に関連付けられた全てのアライナ、又はその患者の上顎又は下顎歯列弓の治療計画に関連付けられた全てのアライナ）に関しては、アライナのセットの中のいずれかのアライナが損傷するか故障を被る確率に基づいて決定されてよい。
上述のように、実施形態は、アライナのデジタル設計の所与のセットにおいて損傷が発生しそうな様々な箇所を特定することが可能である。損傷が発生しそうな１つ以上の箇所は、破損、そり、変形、故障、その他のうちの１つ以上を含んでよい。損傷が発生しそうな箇所を検出することにより、アライナのデジタル設計を変更又は修正することで損傷が発生しそうな箇所をアライナの製造前になくすことを可能にすることができ、それによって、アライナが正常に製造される歩留まりを上げること、アライナの損傷に関する患者の苦情の数を減らすこと、交換用アライナの製造コストを減らすこと、及び／又は損傷が発生しそうな箇所を含むアライナの製造を止めることを可能にすることができる。なお、損傷が「発生しそうな（ｐｒｏｂａｂｌｅ）」箇所（これは、損傷が「発生しそうな（ｌｉｋｅｌｙ）」箇所と区別なく使用される）は、本明細書では、アライナの所与の領域が（例えば、製造又は使用によって）損傷する可能性を意味してよい。損傷が発生しそうな箇所は、損傷を（例えば、優勢さによって）示すものでなくてよい。損傷が発生しそうな箇所は、損傷の可能性が任意の指定された閾値（優勢さを含む）を上回ることを示すものであってよい。
幾つかの実施形態では、損傷が発生しそうな箇所の特定は、アライナのデジタル設計に基づいて行われてよい。アライナのデジタル設計は、アライナのジオメトリを含む、アライナのデジタルモデルを意味してよい。幾つかの実施形態では、各アライナのデジタルモデルは、アライナに関連付けられたデジタルファイルに含まれてよい。幾つかの実施形態では、アライナのデジタルモデルは、（例えば、口腔内スキャナ又は他の３Ｄスキャナを使用して）アライナをスキャンすること、及びスキャン結果からアライナのデジタルモデルを生成することに基づいて生成されてよい。他の実施形態では、アライナのデジタルモデルは、患者の歯列弓の型のデジタルモデルを使用して生成されてよい。型のデジタルモデルは、アライナのデジタルモデルを生成する為にオフセット（例えば、拡大）されてよい。「アライナのデジタル設計」と「アライナのデジタルモデル」は、本明細書では区別なく使用されてよい。アライナのデジタル設計の解析が実施されてよく、この解析には、ａ）損傷が発生しそうな箇所があるアライナを識別するようにトレーニングされたトレーニング済み機械学習モデル、ｂ）患者の歯列弓の型からアライナを取り外すことに関連付けられた数値シミュレーション、ｃ）アライナの進行性損傷に関連付けられた数値シミュレーション、ｄ）アライナの弱点（例えば、隣接歯間領域）の周囲の負荷をシミュレートする数値シミュレーション、ｅ）アライナのジオメトリ関連パラメータ（例えば、断面パラメータ）を計算して評価する（例えば、アライナのジオメトリに関連付けられたパラメータを評価する）ジオメトリ評価器、又はｆ）損傷箇所を表すアライナのパラメータに関連付けられた１つ以上のルールを含むルールエンジンの少なくともいずれかが使用される。この解析に基づいて、損傷が発生しそうな１つ以上の箇所がアライナのデジタル設計に含まれるかどうかの判定が行われてよい。損傷が発生しそうな箇所が存在する場合には、破損、変形、そり、故障等が発生する閾値確率が少なくとも存在する。損傷が発生しそうな１つ以上の箇所がアライナのデジタル設計に含まれると判定された場合には、その、損傷が発生しそうな１つ以上の箇所に基づいて、１つ以上の修正措置（例えば、アライナのデジタル設計の修正、アライナのデジタル設計におけるアタッチメントの修正、歯科開業医への通知等）が実施されてよい。本開示の実施形態の幾つかの利点として、アライナにおいて損傷が発生しそうな様々な箇所の自動検出、アライナにおいて損傷が発生しそうな箇所の自動修正、及び／又はアライナにおいて故障／損傷が発生しそうな箇所の有無に基づくアライナの製造フローの自動選択がある。実施形態は更に、製造される交換用アライナの数を減らすことによって、製造コストを減らし、顧客満足を高めることが可能である。幾つかの実施態様では、損傷が発生しそうな箇所の判定結果に基づいて、それらの損傷箇所に対処する為の多様な厚さを有するアライナの設計が行われてよい。そのような、損傷箇所に対処する為の多様な厚さは、直接製作技法及び／又は他の技法によって形成されてよい。更に、実施形態は、製造時に破損、そり、又は変形が発生しないアライナの歩留まりを向上させることが可能である。
図１４に示すように、本開示の実施形態を実施する為に様々なソフトウェアコンポーネント及び／又はハードウェアコンポーネントが使用されてよい。例えば、ソフトウェアコンポーネントとしては、有形の非一時的コンピュータ可読媒体に記憶されて、１つ以上の処理デバイスによって実行されて、アライナのデジタル設計に対してアライナ損傷ソリューションを実施するコンピュータ命令があってよい。ハードウェアコンポーネントとしては、処理デバイス、メモリデバイス、ネットワークデバイス等があってよい。
アライナの形状は、アライナ内の各歯受けキャビティ（キャップ）の形状、歯受けキャビティ間の隣接歯間領域の形状、カットラインの形状、患者の歯上のアタッチメントに対応するように形成された追加キャビティの形状等を含むその全てが、ある特定のアライナにおいて、アライナを歯列弓状構造（例えば、型及び／又は患者の歯列）から取り外すときに破損、そり、又は他の変形又は損傷が発生するかどうかに影響する。本明細書に記載のように、アライナの形状は、損傷が発生しそうな箇所に対処するように修正されてよく、多様な厚さを有するアライナの土台を形成してよい。形状が修正されたアライナは、直接製作技法を含み、これに限定されない様々な技法で形成されてよい。
本明細書に開示の実施形態では、治療計画の為の各アライナのデジタル設計、又は治療計画の特定のステージでの各アライナを解析することによって、アライナのデジタル設計のいずれかの場所に損傷が発生しそうな１つ以上の箇所が存在するかどうかが判定されてよい。アライナの各デジタル設計は、患者の一治療ステージにおける歯列弓のデジタル設計に関連付けられてよい。アライナのデジタル設計に関して損傷が発生しそうな１つ以上の箇所が検出された場合は、損傷が発生しそうなそれらの箇所に基づいて修正措置が実施されてよい。
アライナ及び歯列矯正アライナ（例えば、ポリマーアライナ及びポリマー歯列矯正アライナ）に関して実施形態を説明する。アライナは、歯科器具（便宜上、単に器具とも呼ばれる）の一形態である。特に、上述のように、且つ後で詳述するように、アライナは、（例えば）不正咬合を矯正する為に使用されるポリマーシェルの一種であってよい。当然のことながら、アライナに関して本明細書に記載する実施形態は、他のタイプの歯科器具及びシェルにも適用され、具体的には、睡眠時無呼吸治療装置、ナイトガード等を含み、これらに限定されない他のタイプのポリマー歯科器具にも適用される。
設計後、各アライナは、患者の歯列に対する治療計画の１つ以上のステージを実施するようにポリマー材料を成形することによって製造されてよく、これは、例えば、間接製作技法又は直接製作技法で行われてよい。間接及び直接の製作技法の例について、本明細書では図１５Ａ、１５Ｂ、及び１５Ｃに関して詳述する。例えば、図１Ａは、一実施形態による、ポリマーアライナのデジタル設計に対して修正解析を実施する方法１００のフロー図を示す。方法１００の１つ以上の動作が、コンピューティング装置の処理ロジックによって実施される。処理ロジックは、ハードウェア（例えば、回路、専用ロジック、プログラマブルロジック、マイクロコード等）、ソフトウェア（例えば、処理デバイスによって実行される命令）、ファームウェア、又はこれらの組み合わせを含んでよい。例えば、方法１００の１つ以上の動作は、処理デバイスが図１４のアライナ設計解析モジュール１４５０を実行することによって実施されてよい。なお、方法１００は、各患者の治療計画の為のそれぞれ異なるアライナごとに実施されてよく、或いは、その治療計画の１つ以上のステージ（例えば、キーステージ）におけるそれぞれ異なるアライナごとに実施されてよい。
ブロック１０２で、処理ロジックは、患者の歯列弓の為のアライナのデジタル設計を取得してよい。デジタル設計におけるアライナ（例えば、ポリマーアライナ）は、歯列弓の１つ以上の歯に力をかけるように成形される。幾つかの実施形態では、処理ロジックは、特定のアライナの作成に使用される型のデジタルモデルを含むファイルを受け取ってよい。処理ロジックは、型のデジタルモデルのジオメトリをマニピュレート（例えば、拡大）することによってアライナのデジタル設計を動的に生成してよい。幾つかの実施形態では、処理ロジックは、アライナのデジタル設計を別のシステムから、又は製造済みアライナをスキャンすることによって受け取ってよい。幾つかの実施形態では、アライナのデジタル設計は、一治療ステージにおける歯列弓の仮想３次元（３Ｄ）モデルに基づいて生成された、アライナの仮想３Ｄモデルである。
ブロック１０４では、処理ロジックは、ポリマーアライナのデジタル設計の解析を実施してよく、この解析には、ａ）損傷が発生しそうな箇所があるポリマーアライナを識別するようにトレーニングされたトレーニング済み機械学習モデル、ｂ）患者の歯列弓の型からポリマーアライナを取り外すことに関連付けられた数値シミュレーション、ｃ）アライナの進行性損傷に関連付けられた数値シミュレーション、ｄ）アライナの弱点（例えば、隣接歯間領域）の周囲の負荷をシミュレートする数値シミュレーション、ｅ）ポリマーアライナのジオメトリに関連付けられたパラメータを評価するジオメトリ評価器、又はｆ）損傷箇所を表すポリマーアライナのパラメータに関連付けられた１つ以上のルールを含むルールエンジンの少なくともいずれかが使用される。トレーニングされた機械学習モデルを使用してポリマーアライナのデジタル設計の解析を実施することに関する更なる詳細については、後で図２Ａ〜２Ｄを参照して論じる。アライナを型から取り外すことに関連付けられた数値シミュレーションを用いてアライナのデジタル設計の解析を実施することに関する更なる詳細については、後で図３Ａ〜５Ｂを参照して論じる。アライナの進行性損傷に関連付けられた数値シミュレーションを用いてアライナのデジタル設計の解析を実施することに関する更なる詳細については、図８Ａ〜８Ｃを参照して論じる。アライナの弱点の周囲の負荷をシミュレートする数値シミュレーション及び／又はジオメトリ評価器を使用してアライナのデジタル設計の解析を実施することに関する更なる詳細については、図６Ａ〜７Ｇを参照して論じる。ルールエンジンを使用してアライナのデジタル設計の解析を実施することに関する更なる詳細については、後で図１０を参照して論じる。
ブロック１０６で、処理ロジックは、この解析に基づいて、損傷が発生しそうな１つ以上の箇所がアライナのデジタル設計に含まれるかどうかを判定してよい。損傷が発生しそうな箇所は、アライナを型から取り外すこと、アライナを歯から取り外すこと、アライナを使用すること等の結果として破損、変形、又はそりが発生する閾値確率を少なくとも有する点を意味してよい。ブロック１０７で、処理ロジックは、損傷が発生しそうな箇所が１つでも識別されたかどうかを判定する。損傷が発生しそうな少なくとも１つの箇所が識別された場合、本方法はブロック１０８に進む。損傷が発生しそうな箇所が識別されなかった場合、本方法は終了してよい。
ブロック１０８で、処理ロジックは、１つ以上の修正措置を実施してよく、且つ／又は、その、損傷が発生しそうな１つ以上の箇所に基づいて製造フローを選択してよい。幾つかの実施形態では、１つ以上の修正措置を実施することは、アライナのデジタル設計を修正して、アライナの修正されたデジタル設計を生成することを含む。幾つかの実施形態では、１つ以上の修正措置を実施することは、アライナのデジタル設計に関連付けられた歯列弓のデジタル設計を修正することを含む。歯列弓のデジタル設計が変更された場合には、その歯列弓のデジタル設計の変更に対応する為に、アライナのデジタル設計も変更されてよい。
損傷が発生しそうな箇所がアライナのデジタル設計のカットライン又はその近くにあると判定された場合には、アライナのデジタル設計を修正することは、アライナのデジタル設計のカットライン丸みを修正することを含んでよい。例えば、アライナのデジタル設計において、カットラインがより尖鋭になるのとは対照的に、より直線的になるように下げられてよい（尖鋭になると、アライナのその箇所の強度が低下する）。カットラインを直線的にすることにより、アライナのその箇所の強度を高めることが可能であり、損傷が発生しそうな箇所をアライナのデジタル設計からなくすことが可能である。損傷が発生しそうな箇所が２つの歯の間の隣接歯間領域又はその近くにあると判定された場合には、アライナのデジタル設計を修正することは、アライナのデジタル設計の一部分の厚さを修正することを含んでよい。例えば、アライナのデジタル設計の一部分の厚さを増やすことにより、アライナのデジタル設計の外面がより平らになる。デジタル設計の一部分を厚くすることにより、アライナのその部分を強化することが可能であり、アライナのデジタル設計において損傷が発生しそうな箇所をなくすことが可能である。幾つかの実施形態では、アライナの厚さは、アライナが３Ｄ印刷技法で直接製造される場合には制御可能であるが、アライナが熱成形処理によって製造される場合には制御不可能である。
幾つかの実施形態では、アライナのデジタル設計を修正することは、アライナのデジタル設計にインジケータを挿入することを含んでよい。インジケータは、アライナの取り外しを開始するのに望ましい場所を表す。インジケータの置き場所は、デジタル設計に対して実施される解析の間に決定されてよい。例えば、アライナのデジタル設計を取り外す為にアライナのデジタル設計のある特定の場所に力をかけることが、アライナのデジタル設計の他のどの場所よりも損傷を引き起こしにくいことが解析によって識別される場合がある。その場合には、インジケータはその特定の場所に置かれてよい。
幾つかの実施形態では、損傷が発生しそうな箇所が、アライナのデジタル設計の、（歯への）取り付けに関連付けられた場所又はその近くに存在すると判定された場合には、修正措置を実施することは、歯列弓の仮想３Ｄモデルの１つ以上の歯の、損傷が発生しそうな箇所に関連付けられた１つ以上のアタッチメントを修正することを含んでよい。歯列弓の３Ｄモデルを修正することにより、アタッチメントの変更に基づいて修正された、アライナの仮想３Ｄモデルが生成されることが可能である。例えば、アライナの、アタッチメントを収容するキャビティが、アライナの修正された仮想３Ｄモデルにおいて、歯列弓の３Ｄモデルにあるアタッチメントの変更に基づいて動かされたり、サイズを増減されたり、形状を変更されたりすることが可能である。
幾つかの実施形態では、損傷が発生しそうな箇所が２つの歯の間の場所又はその近くに存在すると判定された場合には、修正措置を実施することは、歯列弓の仮想３Ｄモデルの、損傷が発生しそうな１つ以上の箇所に関連付けられた１つ以上の場所において新しい仮想充填材を追加するか既存の仮想充填材を拡大することを含んでよい。仮想充填材は、隣接する２つ以上の歯の間の追加オブジェクトを表す仮想モデル（例えば、歯列弓の仮想モデル）の（又はこれに追加された）デジタルフィーチャを意味してよい。実施形態では、仮想モデルの仮想充填材によって、それぞれの物理型のジオメトリが変更されて、製作上の問題が発生する確率が低減される。アライナの修正された仮想３Ｄモデルは、仮想充填材を含む、歯列弓の修正された仮想３Ｄモデルに基づいて生成されてよい。仮想充填材は、仮想充填材を収容する、アライナの２つの歯の間の表面をより平らにすることが可能である。歯の間の表面をより平らにすることにより、アライナの強度を高めて、損傷が発生しそうな箇所をアライナのデジタル設計からなくすことが可能である。
これらの修正のいずれかがアライナのデジタル設計に対して行われた後、アライナのデジタル設計に対する修正に基づいて、アライナの修正された仮想３Ｄモデルが生成されてよい。処理ロジックは、アライナの修正されたデジタル設計に、その、損傷が発生しそうな１つ以上の箇所が含まれるかどうかを判定してよい。損傷が発生しそうな１つ以上の箇所がアライナの修正されたデジタル設計に含まれると判定された場合には、処理ロジックは、その、損傷が発生しそうな箇所に基づいて１つ以上の第２の修正措置を実施してよい。この処理は、損傷が発生しそうな箇所がアライナのデジタル設計から全てなくなるまで、又は、損傷が発生しそうな箇所が閾値数だけアライナのデジタル設計に残るまで、又は同様の状況になるまで、繰り返されてよい。
幾つかの実施形態では、アライナのデジタル設計は、歯列矯正治療の治療計画フェーズの間に受け取られる。損傷が発生しそうな１つ以上の箇所がアライナのデジタル設計に存在すると判定された場合、幾つかの実施形態では、修正措置は、損傷が発生しそうな箇所が損傷する確率を閾値確率より下げる為に、患者の１つ以上の歯にある１つ以上のアタッチメントの修正を推奨することを含んでよい。幾つかの実施形態では、修正措置は、損傷が発生しそうな箇所が損傷する確率を閾値確率より下げる為に、その患者の治療計画の別のステージで別のアライナの別のデジタル設計を使用して１つ以上の歯を動かすようにアライナのデジタル設計を修正することを推奨することを含んでよい。例えば、ある特定の歯回転が治療計画の第１のステージで指定されてよく、その特定の歯回転が特定のアタッチメントを使用して達成されてよい。この治療計画は、その特定の歯回転を治療のより後のステージに移動して、その特定のアタッチメントの使用もその、治療のより後のステージに移動するように修正されてよい。
幾つかの実施形態では、修正措置は、損傷が発生しそうな箇所が損傷する確率を閾値確率より下げる為に、患者の歯列弓からアライナを適切に取り外す１つ以上の方法を推奨することを含んでよい。幾つかの実施形態では、修正措置は、アライナのデジタル設計に損傷が発生しそうな箇所があることを、治療計画フェーズの間に歯科開業医に通知することを含んでよい。例えば、損傷が発生しそうな箇所をアライナのデジタル設計の修正によってなくすことができない場合には、処理ロジックは、損傷が発生しそうな箇所のことを歯科開業医に通知してよい。
幾つかの実施形態では、損傷が発生しそうな１つ以上の箇所に基づいて修正措置を実施することは、製造後のアライナに対して品質検査を実施すべきであることを示す、アライナに関連付けられたフラグを立てることを含んでよい。このフラグは、その、損傷が発生しそうな１つ以上の箇所を品質検査の対象にするものであってよい。幾つかの実施形態では、修正措置は、対象の検査が、検査担当者のシステムに通知を送信することによって実施されることを推奨することを含んでよい。
幾つかの実施形態では、損傷が発生しそうな１つ以上の箇所に基づいて修正措置を実施することは、壊れやすい方、又は弱くなった部分がある型を製造中に使用するフラグを立てることを含んでよい。壊れやすい型は、壊れやすい型からアライナを取り外す際に壊される型を意味してよい。型は壊れても、アライナにかかる力を小さくできる為、取り外し中にアライナが損傷する確率を下げることが可能である。
幾つかの実施形態では、損傷が発生しそうな１つ以上の箇所に基づいて修正措置を実施することは、型の仮想３Ｄモデルのジオメトリを変更することを含んでよい。例えば、型の仮想３Ｄモデルの一部分をバブルアウトするか厚くしてよい。型の修正された仮想３Ｄモデルに基づいてアライナの修正された仮想３Ｄモデルが生成されてよく、修正された仮想３Ｄモデルの形状は、型の修正された３Ｄモデルのその部分に基づいて、アライナのオリジナルの仮想３Ｄモデルから変更されたものであってよい。１つ以上の場所でデジタルモデル（従って、アライナ）をバブルアウトするか、厚くするか、膨らませることによって、その場所でアライナを型（又は歯列弓）から取り外すのに必要な力の量が低減される。それによって、その場所での破損、そり等を軽減することが可能である。
幾つかの実施形態では、アライナの損傷又は故障が発生しそうな箇所の予測に基づいて、又はアライナの損傷又は故障が発生しそうな箇所がないことに基づいて、ブロック１０８でアライナの製造フローが選択されてよい。
図１Ｂは、１つ以上のアライナの製造フローを選択する方法１１０を示す。方法１１０の１つ以上の動作が、コンピューティング装置の処理ロジックによって実施される。処理ロジックは、ハードウェア（例えば、回路、専用ロジック、プログラマブルロジック、マイクロコード等）、ソフトウェア（例えば、処理デバイスによって実行される命令）、ファームウェア、又はこれらの組み合わせを含んでよい。例えば、方法１１０の１つ以上の動作は、処理デバイスが図１４のアライナ設計解析モジュール１４５０を実行することによって実施されてよい。なお、方法１１０についてはアライナのセットに関して説明し、例えば、患者の治療計画の一部であるアライナ、又は患者の特定の歯列弓の治療計画に関連付けられたアライナに関して説明する。但し、実施形態では、方法１１０は、各患者の治療計画ごとのそれぞれ異なるアライナに対して、又はその治療計画のキーステージにおけるそれぞれ異なるアライナに対して実施されてよい。実施形態では、方法１１０は、方法１００のブロック１０８で実施されてよい。
方法１１０のブロック１１２で、処理ロジックは、複数のアライナの損傷が発生しそうな箇所についてのデータを受け取る。このデータは、１人以上の患者の１つ以上の歯列矯正治療計画に関連付けられたアライナに関するものであってよい。損傷箇所になる確率についてのデータは、ａ）損傷が発生しそうな箇所があるアライナを識別するようにトレーニングされたトレーニング済み機械学習モデル、ｂ）患者の歯列弓の型からアライナを取り外すことに関連付けられた数値シミュレーション、ｃ）アライナの進行性損傷に関連付けられた数値シミュレーション、ｄ）アライナの弱点の周囲の負荷をシミュレートする数値シミュレーション、ｅ）ポリマーアライナのジオメトリに関連付けられたパラメータを評価するジオメトリ評価器、又はｆ）損傷箇所を表すアライナのパラメータに関連付けられた１つ以上のルールを含むルールエンジンから出力されていてよい。幾つかの実施形態では、損傷箇所になる確率についてのデータは、上述のシミュレータ、ルールエンジン、及び／又は機械学習モデルのうちの２つ以上によって生成されてよい。
ブロック１１４で、処理ロジックは、同じ治療計画に関連付けられたアライナに関するデータを１つ以上のセットに集約する。一実施形態では、ある治療計画に関連付けられた全てのアライナの損傷確率データが単一セットに集約される。或いは、同じ治療計画に関連付けられたアライナの損傷確率データが２つ以上のセットに集約されてよい。例えば、患者の下顎歯列弓に関連付けられたデータ（例えば、下顎歯列弓の各治療ステージに関するデータ）が第１のデータセットにまとめられてよく、患者の上顎歯列弓に関連付けられたデータが第２のデータセットにまとめられてよい。
アライナの損傷箇所になる確率が２つ以上の異なる技法によって（例えば、機械学習モデル及びシミュレーション出力によって、又は２つのシミュレーション出力によって、又はジオメトリ評価によって）与えられた場合には、予測の精度を高める為にそれら複数の技法の予測が組み合わされてよい。例えば、単一のアライナに関するデータが受け取られてよく、そのデータは、機械学習モデルから出力された、アライナが損傷する第１の確率を含み、更に、数値シミュレーションから出力された、アライナが損傷する第２の確率を含む。
ブロック１１６で、１つ以上のデータセットのそれぞれが評価されて、それらのデータセットのいずれにおいても全てのアライナの損傷／故障の確率が下限確率閾値を下回るかどうかが判定される。下限閾値は、例えば、損傷／故障箇所になる可能性が２％、５％、１０％、１５％、又は２０％であるという値であってよい。損傷／故障の確率が下限閾値以上である箇所を有するアライナがないアライナセットであれば、特に低リスクのアライナセットとして識別されてよい。そのような低リスクのアライナセットであれば最小限の製造手順で迅速に処理されることが可能であり、これによって、そのようなアライナセットの製造コストを下げ、そのようなアライナセットの製造工程を迅速化することが可能である。従って、セットにある全てのアライナにおいて損傷箇所になる確率が下限閾値を下回れば、本方法はブロック１１８に進み、第１の製造フローがそのアライナセット用として決定される。第１の製造フローは、例えば、迅速処理製造フローであってよい。実施形態では、迅速処理製造フローは、例外が実施されないこと、その製造フローにあるアライナは手直しされないこと、並びに最小限の待機で製造を完了できることを前提として運転されてよい。これに対し、アライナセットのいずれかのアライナが、故障／損傷の確率が下限閾値以上である箇所を１つでも有する場合には、本方法はブロック１２０に進んでよい。
幾つかの実施形態では、処理ロジックは２つの可能な製造フローから選択し、ブロック１１６の動作はスキップされ、本方法はブロック１１４からブロック１２０に進む。
ブロック１２０で、１つ以上のデータセットのそれぞれが評価されて、それらのデータセットのいずれかにおいていずれかのアライナの損傷／故障の確率が上限確率閾値以上かどうかが判定される。上限閾値は、例えば、損傷／故障箇所になる可能性が４５％、５０％、５５％、６０％、又は６５％であるという値であってよい。損傷／故障の確率が上限閾値以上である箇所を１つでも有するアライナが１つでもあるアライナセットであれば、特に高リスクのアライナセットとして識別されてよい。そのような高リスクのアライナセットであれば、セットのアライナが損傷する可能性を減らすこと、及び／又はそのようなアライナセットに損傷があれば検出する可能性を高めることの為に、監視の強化、製造の長時間化、品質管理手順の追加等が必要になる場合がある。従って、損傷／故障の確率が上限閾値以上である箇所を１つでも有するアライナがアライナセットにない場合には、本方法はブロック１２２に進んでよく、第２の製造フローが選択されてよい。セットにある１つ以上のアライナにおいて損傷箇所になる確率が上限閾値を上回れば、本方法はブロック１２４に進み、第３の製造フローがそのアライナセット用として決定される。第２の製造フローは、アライナの標準的な製造フローであってよい。第３の製造フローは、（例えば、画像ベースの品質管理の為の検査ステーションを使用してアライナセットの一部又は全てのアライナを検査する）品質管理製造フローであってよい。実施形態では、第３の製造フローは、最も経験豊かな技術者又はオペレータによって実施されてよい。一実施形態では、（例えば、アライナを型から取り外す際に）アライナを慎重に取り扱う為の追加時間をオペレータに与える為に、第３の製造フローのサイクル時間が長くなる。ブロック１１８での第１の製造ワークフローは、最小レベルの複雑さのワークフローであってよい。ブロック１２２での第２の製造ワークフローは、中間レベルの複雑さのワークフローであってよい。ブロック１２４での第３の製造ワークフローは、最大レベルの複雑さのワークフローであってよい。
図２Ａは、一実施形態による、アライナのデジタル設計の解析を実施する為に機械学習モデルをトレーニングする方法２００のフロー図を示す。機械学習モデルは、一実施形態に従って、歯列矯正アライナの製造中にその歯列矯正アライナが損傷するかどうかを予測する為にトレーニングされてよい。
方法２００の１つ以上の動作が、コンピューティング装置の処理ロジックによって実施される。処理ロジックは、ハードウェア（例えば、回路、専用ロジック、プログラマブルロジック、マイクロコード等）、ソフトウェア（例えば、処理デバイスによって実行される命令）、ファームウェア、又はこれらの組み合わせを含んでよい。例えば、方法２００の１つ以上の動作は、処理デバイスが図１４のアライナ設計解析モジュール１４５０を実行することによって実施されてよい。
方法２００のブロック２０２で、処理ロジックは、複数の歯列矯正アライナのデジタル設計を、機械学習モデルをトレーニングする為のトレーニングデータとして使用できるように処理してよい。幾つかの歯列矯正アライナ用デジタル設計が、既に製造されている歯列矯正アライナに関連付けられてよい。そのようなデジタル設計に対して、臨床データストアが、関連付けられたそれぞれの歯列矯正アライナのそれぞれが製造中に損傷したかどうかを示す情報を記憶してよい。他の歯列矯正アライナ用デジタル設計が、まだ製造されていない歯列矯正アライナに関連付けられてよい。従って、そのようなデジタル設計に関連付けられた歯列矯正アライナが製造中に損傷したかどうかに関する情報は存在しないことになる。
一実施形態では、ブロック２０４〜２０８は、機械学習モデルのトレーニングで使用する、製造されていない（又は損傷情報が存在しない）歯列矯正アライナのデジタル設計を準備することに関する。ブロック２０４で、処理ロジックは、それぞれの歯列矯正アライナの損傷が発生しそうな箇所を特定する１つ以上の数値シミュレーションを用いて、１つ以上の歯列矯正アライナのデジタル設計を処理してよい。本明細書に記載の数値シミュレーションはいずれも、故障／損傷が発生しそうな箇所を特定することに用いられてよい。従って、実施形態では、アライナのデジタル設計の損傷が発生しそうな箇所の特定は、図３Ａ〜８Ｃに示した方法のうちの１つ以上を用いてモデルのデジタル設計を処理することによって行われてよい。
上述のように、且つ後で図３Ａ〜５Ｂを参照して更に論じるように、アライナ上の１つ以上の力及び／又は変位をシミュレートする数値シミュレーションがアライナのデジタル設計に対して実施されてよい。幾つかの実施形態では、それらの力は、アライナを歯列弓状構造（例えば、歯又は型）から取り外すことをシミュレートする。この数値シミュレーションは、アライナを歯列弓状構造から取り外すのに必要な力の量が、アライナのいずれかの箇所で閾値を上回る応力又はひずみ／応力又は変形エネルギの値、即ち変形エネルギレベルに達する時点を特定することが可能であり、これによって、特定の箇所が損傷することを示すことが可能である。ひずみは、それらの箇所での変位、動き、又はジオメトリ変化に基づいて特定されることが可能であり、応力は、アライナにかかる力に基づいて特定されることが可能である。幾つかの実施形態では、アライナのデジタル設計のある箇所が損傷しそうになる時点を特定する数値シミュレーションにおいて、ひずみ又は応力の閾値が使用されてよい。このように、数値シミュレーションは、アライナのデジタル設計において損傷が発生しそうな箇所を予測する予測モデルとして機能することが可能である。これらのシミュレーションは、アライナの複数のデジタル設計に対して多数回実行されてよく、損傷が発生しそうな１つ以上の箇所がデジタル設計に含まれるかどうかを示す標識がデジタル設計に含まれてよい。
ブロック２０６で、処理ロジックは、デジタル設計のそれぞれについて、関連付けられたそれぞれの歯列矯正アライナに対して損傷が発生しそうな箇所が予測されるかどうかを判定してよい。ブロック２０８で、処理ロジックは、損傷が発生しそうな箇所についての情報をそれぞれの歯列矯正アライナのデジタル設計に追加してよい。場合によっては、これは、損傷が発生しそうな箇所の場所、及び／又は損傷が発生しそうな箇所のそれぞれにおける損傷／故障の確率についての情報を追加することを含んでよい。更に、処理ロジックは、損傷が発生しそうな箇所が全くない歯列矯正アライナのデジタル設計については、損傷が発生しそうな箇所がないことについての情報を追加してよい。実施形態では、損傷が発生しそうな箇所は、歯列矯正アライナにおける、損傷の確率が確率閾値（例えば、５０％、６０％、又は他の幾らかの値）を上回る箇所であってよい。損傷が発生しそうな箇所、及び損傷が発生しそうな箇所がないことは、歯列矯正アライナのデジタル設計についての標識として働くことが可能である。例えば、損傷が発生しそうな１つ以上の箇所が識別されたデジタル設計には、関連付けられたアライナが製造中に損傷するという予測を示す１という標識が割り当てられてよい。損傷が発生しそうな箇所が識別されていないデジタル設計には、関連付けられたアライナが製造中に損傷しないという予測を示す０という標識が割り当てられてよい。
一実施形態では、ブロック２１０〜２１６は、機械学習モデルのトレーニングで使用する、製造済みであって損傷情報が存在する歯列矯正アライナのデジタル設計を準備することに関する。ブロック２１０で、処理ロジックは、１つ以上の歯列矯正アライナのデジタル設計を受け取ってよい。ブロック２１２で、処理ロジックは、製造中に損傷した１つ以上の歯列矯正アライナを示す情報を受け取ってよい。更に、処理ロジックは、製造済みアライナにおいて損傷が発生した１つ以上の場所、及び／又は発生した損傷のタイプ（例えば、そり、亀裂、変形等）を示す情報を受け取ってよい。幾つかの実施形態では、アライナの実際の損傷箇所は、製造技術者によって、自動製造システムによって、且つ／又は患者によって報告されてよい。
アライナが過去に損傷箇所があったかどうかに関する情報が履歴患者フィードバックから取得されてもよい。例えば、アライナの損傷を明示した報告を患者が提出してよく、且つ／又は、損傷の場所が（例えば、報告、アライナのスキャン結果等から）特定されてよい。又、患者は、治療計画の特定ステージにおいてどのアライナ（例えば、上顎用又は下顎用）が損傷したかを明示してよい。場合によっては、患者は壊れたアライナをサイトに返却してよく、壊れたアライナはサイトでスキャンされて、損傷箇所の場所を含む、ポリマーアライナのデジタル設計の画像が取得されてよい。それによって、壊れたアライナの画像が複数の画像コーパス（画像コーパスの集合であり、画像の大規模な集合を含んでよい）の為に集められてよく、トレーニングデータの一部として使用されてよい。壊れたアライナについての患者からの情報、又はスキャン画像から明らかになった情報が相互に関連付けられて、アライナのＩＤが決められてよく、そのＩＤを使用して、その特定のアライナのデジタル設計を取得することが可能である。損傷箇所の場所は、アライナのデジタル設計内に、その場所に損傷箇所があることを示す標識とともに置かれてよい。
ブロック２１６で、処理ロジックは、（例えば、損傷箇所のあたりで）損傷が発生したかどうかについての情報をそれぞれの歯列矯正アライナのデジタル設計に追加してよい。場合によっては、これは、検出された故障／損傷箇所の場所についての情報を追加することを含んでよい。更に、処理ロジックは、製造中に損傷しなかった歯列矯正アライナのデジタル設計については、損傷がないことについての情報を追加してよい。損傷が発生しそうな箇所、及び損傷箇所がないことは、歯列矯正アライナのデジタル設計についての標識として働くことが可能である。例えば、損傷が発生したデジタル設計には、関連付けられたアライナが製造中に損傷したことを示す１という標識が割り当てられてよい。損傷が発生していないデジタル設計には、関連付けられたアライナが製造中に損傷しなかったことを示す０という標識が割り当てられてよい。従って、物理アライナの実際の損傷箇所は、標識又はメタデータとして、アライナの関連付けられたデジタル設計に追加されてよい。場合によっては、関連付けられた物理アライナに１つ以上の損傷箇所があったかどうかを示す情報でデジタルアライナが標識されるが、損傷箇所の実際の場所は示されない。
ブロック２１８で、処理ロジックは、歯列矯正アライナのデジタル設計からジオメトリ特性、治療関連特性、又は臨床特性の少なくともいずれかを抽出してよい。一実施形態では、この特性の抽出は、歯列弓及び／又はアライナの３次元仮想モデルを解析するソフトウェアモジュール、及びその解析に基づいて、関連付けられた歯列弓及び／又はアライナの特性を明らかにするソフトウェアモジュールによって行われる。抽出される特性は多様な特性を含んでよく、これには、アライナが損傷するかどうかに関係がない特性や、アライナが損傷するかどうかに多少影響があるかもしれない特性が含まれる。ジオメトリ特性の例として、１つ以上の歯の個々の歯形状、歯列弓上の、他の歯に対する歯の相対的な位置、顎形状等がある。治療関連特性の例として、治療のステージ数、歯上のアタッチメントの数及び位置、アライナがアクティブアライナかパッシブアライナか等がある。臨床特性の例として、歯の叢生の規模、深い咬合、不正咬合の程度等がある。実施形態では、処理ロジックによって抽出される特性は、構造化データ又は表形式データとしてフォーマットされてよい。従って、デジタル設計に関連付けられたアライナについての特性は、構造化データ又は表形式データとして表されてよい。
ブロック２２０で、各デジタル設計ごとに特性のサブセットが選択されてよい。一実施形態では、各デジタル設計ごとのサブセットに同じ特性が含まれる。選択された特性のサブセットは、アライナの損傷又は製造欠陥と相互に関連付けられた特性であってよい。
下の表１は、一実施形態による、歯列弓のデジタルモデル又はアライナのデジタルモデルから抽出可能な様々な特性を明らかにしたものである。表１は更に、一実施形態では、各特性がブロック２２０でサブセットに含まれたかどうかを示す。表１は、歯列弓のデジタルモデル及び／又はアライナのデジタルモデルから抽出可能な多様なタイプの特性のほんの小さな一例を示している。示されている特性の大多数がサブセットに含まれるが、幾つかの実施形態では、抽出された特性の総数の半分未満（例えば、ほんの小さな一部）がサブセットに含まれてよい。
Figure 2022502182
１つの可能な抽出特性がスピー湾曲（スピーの湾曲とも呼ぶ）であり、これは、小臼歯から始まり臼歯の頬側咬頭をたどって最後臼歯まで続く下顎咬合面の曲率である。言い換えると、スピー湾曲は、下顎切歯の先端から始まり天然小臼歯及び臼歯の頬側咬頭をたどって枝の前縁まで続く歯の咬合アライメントの解剖学的曲率である。この曲率を測定することの背景にある考え方は、２Ｄ空間の矢状面で円を見つけること、又は３Ｄ空間で下顎の一連の先端点に最もよくフィットする球を見つけることである。この円の中心と最後臼歯及び第１切歯の先端点とを結ぶセグメント間の半径及び角度は、湾曲の尺度になりうる。円の半径が大きくなるほど、且つ角度が小さくなるほど、顎の湾曲の隆起が小さくなることが推察される。
２Ｄ空間でスピー湾曲を見つける場合は、顎弓の各側で別々に曲率が測定されてよい。各先端点は、（例えば、ｘ座標がゼロに等しい）顎正中線面上に突出してよい。全ての点に最もよくフィットする円の中心及び半径を見つける問題は、次のように解決することが可能である。
１）全ての点についてｘ座標及びｙ座標を平均して初期推測を計算する。
２）（例えば、点と円との間のユークリッド距離に基づく）最小二乗推定量を使用するなどして初期推測の精度を高める。
３）計算された残差とコスト関数とを与えられて、（例えば、Ｌｅｖｅｎｂｅｒｇ−Ｍａｒｑｕａｒｄｔ法を用いて）最小二乗法によりコスト関数の極小値を確定させ、円の半径及び円の中心の座標を返す。
そして処理ロジックは、円の中心と最後臼歯及び第１切歯の先端点とを結ぶセグメント間の角度を求めてよい。
ブロック２２２で、処理ロジックは、歯列矯正アライナの各デジタル設計について、そのデジタル設計に関して明らかにされた特性のサブセットに基づいて埋め込みを生成してよい。埋め込みは、幾つかの実施形態では、構造化された又は表形式のデータフォーマットを有してよい。
別の一実施形態では、ブロック２１８及び２２０の動作は実施されなくてよい。その代わりに、アライナのデジタル設計から（例えば、歯列弓又はアライナの３Ｄデジタルモデルから）１つ以上の高さマップが生成されてよい。高さマップは、３Ｄデジタルモデルを、複数の異なる視点から複数の異なる平面に投影することによって生成されてよい。そのような実施形態では、ブロック２２２で、埋め込みは、アライナのデジタル設計に関連付けられた複数の高さマップを組み合わせることによって生成されてよい。
ブロック２２４で、処理ロジックは、複数の歯列矯正アライナのデジタル設計を含むトレーニングデータセットを集める。トレーニングデータセットは、一実施形態では、ブロック２２２で集められた埋め込みを含んでよい。各埋め込みは、埋め込みに関連付けられたアライナが、損傷したアライナとして標識されているか、損傷していないアライナとして標識されているかを示すメタデータに関連付けられてよい。トレーニングデータセットは、好ましくは、数千個、数万個、数十万個、又はそれ以上のデータ点を含み、各データ点は、異なるアライナに関連付けられたデータ（例えば、埋め込み）である。幾つかの実施形態では、（実環境データによって与えられる）損傷箇所が関連付けられているアライナのデジタル設計と、（数値シミュレーションの出力によって与えられる）損傷が発生しそうな箇所が関連付けられているアライナのデジタル設計とが一緒に使用されて、それらのアライナのデジタルモデルから新しいアライナの損傷が発生しそうな箇所を予測できるロバストな機械学習モデルが生成されてよい。機械学習モデル又は統計モデルは、実施形態では、損傷のタイプ、損傷の程度、及び／又は他の、アライナに関連する情報を分類することも可能である。
ブロック２２６で、処理ロジックは、トレーニングデータセットを使用して機械学習モデルをトレーニングする。機械学習モデルは、歯列矯正アライナのデジタル設計からのデータ（例えば、埋め込み）を処理し、そのデジタル設計に関連付けられた歯列矯正アライナが、歯列矯正アライナの製造中に損傷する確率、歯列矯正アライナの臨床使用中に損傷する確率、歯列矯正アライナの出荷及び配送中に損傷する確率等を出力するようにトレーニングされてよい。実施形態では、機械学習モデルは、所望のターゲットに対する偽陽性率が（例えば）２％以下になるようにトレーニングされる。
機械学習モデルは、トレーニングエンジンがトレーニングデータセット（例えば、トレーニング入力及び対応するターゲット出力又は標識）を使用して作成したモデルアーチファクトを参照してよい。トレーニングは、ａ）アライナの第１のセットのデジタル設計であって、その第１の複数のアライナのそれぞれに１つ以上の損傷箇所が発生したかどうかを示す標識を有する、アライナの第１のセットのデジタル設計、又は、ｂ）アライナの第２のセットのデジタル設計であって、その第２のセットのアライナのそれぞれに、損傷が発生しそうな１つ以上の箇所が含まれるかどうかを示す標識を有する、アライナの第２のセットのデジタル設計の少なくとも一方を含むトレーニングデータのセットを使用して実施されてよい。機械学習モデルは、単一レベルの線形又は非線形動作（例えば、サポートベクターマシン（ＳＶＭ）又は単一レベルニューラルネットワーク）で構成されてよく、又は複数レベルの非線形動作で構成されたディープニューラルネットワークであってよい。ディープネットワーク及びニューラルネットワークの例として、畳み込みニューラルネットワーク、及び／又は１つ以上の隠れ層を有する回帰型ニューラルネットワークがある。幾つかのニューラルネットワークは、相互接続されたノードで構成されてよく、各ノードは、前のノードから入力を受け取り、１つ以上の動作を実施し、その結果出力を、更なる処理の為に１つ以上の他の接続されたノードに送る。
畳み込みニューラルネットワークは、効率的な画像認識を実現できるアーキテクチャを含む。畳み込みニューラルネットワークは、特定のフィーチャ（例えば、損傷箇所）を検出するフィルタをテキストの画像の一部に適用する幾つかの畳み込み層及びサブサンプリング層を含んでよい。即ち、畳み込みニューラルネットワークは畳み込み動作を含み、これは、エレメントごとに各画像フラグメントにフィルタ（例えば、マトリックス）を乗じ、それらの結果を出力画像のほぼ同等の位置で合計する。
回帰型ニューラルネットワークは、データを順方向に伝搬させることが可能であるとともに、逆方向に（後の処理ステージから前の処理ステージに）伝搬させることも可能である。回帰型ニューラルネットワークは、情報シーケンスを処理し、前の計算についての情報を隠れ層のコンテキストに格納する機能性を含む。従って、回帰型ニューラルネットワークは「メモリ」を有することが可能である。
幾つかの実施形態では、機械学習モデルはランダムフォレスト分類子であってよい。ランダムフォレスト分類子は、分類の為のアンサンブル学習法を適用する。これは、入力データに基づいて分類決定を出力する複数の決定木（例えば、数百から数千の決定木）をトレーニング中に構築することによって行われる。ランダムフォレスト分類子は、複数の決定木の決定を平均し、その平均に基づいて出力を生成する。実施形態では、ランダムフォレスト分類子中の様々な決定木が、トレーニングデータセットの様々な部分に対してトレーニングされてよい。各決定木は、（決定木の分岐で表された）入力データについての観察結果を使用して（決定木の葉で表された）入力データについての結論に達する予測モデルであってよい。例えば、各決定木は、アライナのデジタル設計の分類を決定するようにトレーニングされてよい。実施形態では、ランダムフォレスト分類子は、学習プロセスの各候補スプリットにおいて特徴のランダムサブセットを選択する特徴バギング（ブートストラップ集約とも呼ばれる）のようなトレーニングアルゴリズムを使用してトレーニングされてよい。トレーニングされたランダムフォレスト分類子の利点は、分類が行われた後に、その分類が行われた理由を、処理ロジック又はユーザが、その分類決定に達した１つ以上の決定木の分岐をたどることによって厳密に特定できることである。
幾つかの実施形態では、機械学習モデルはＸＧＢｏｏｓｔ分類子であってよい。ＸＧＢｏｏｓｔ分類子は、勾配ブーストされた決定木の実装である。他の実施形態では、他の勾配ブーストされた決定木が機械学習モデルの実装に使用されてよい。ブーストは、既存のモデルによってなされた誤差を修正する為に新しいモデルが追加されるアンサンブル技法である。モデルは、更なる改善が不可能になるまで順次追加される。勾配ブーストは、前のモデルの残差又は誤差を予測する新しいモデルが作成されるアプローチである。その後、複数のモデルの結果が合計されて、最終予測が作成される。勾配ブーストと呼ばれるのは、新しいモデルの追加時の損失を最小限に抑える為に勾配降下アルゴリズムを使用するからである。幾つかの実施形態では、機械学習モデルはロジスティック回帰モデルであってよい。
歯列弓又はアライナのデジタルモデルから抽出された特性に対してランダムフォレスト分類子又は勾配ブーストされた決定木分類子（例えば、ＸＧＢｏｏｓｔ分類子）がトレーニングされる実施形態では、機械学習モデルは、特性の複合効果を表現し、損傷しそうな又は壊れそうなアライナを識別するようにトレーニングされてよい。
幾つかの実施形態では、機械学習モデルは、更新されたトレーニングデータセットを使用して定期的に再トレーニングされてよい。例えば、新たな患者が治療されるにつれて、製造済みアライナに対する追加データが連続的に生成されてよい。処理ロジックは、ある程度周期的又は定期的に（例えば、６か月ごとに）機械学習モデルのトレーニングを繰り返してよい。機械学習モデルを定期的に再トレーニングすることにより、更新されたソフトウェア、更新された製造フロー等、新しい情報、技法、及び／又はプロセスが機械学習モデルに取り込まれて反映されることが可能である。幾つかの実施形態では、機械学習モデルのトレーニングは、連続的に流入する新しいデータに基づいて持続的又は連続的であることが可能である。幾つかの実施形態では、様々な材料から成形されるアライナに関して、様々な製造フローで製造されるアライナに関して、且つ／又は他のパラメータ（例えば、熱成形に対して直接製作）を有するアライナに関して、様々な機械学習モデルがトレーニングされる。例えば、第１の機械学習モデルが、型の上で熱成形することによって製造されるアライナの損傷が発生しそうな箇所を予測するようにトレーニングされてよく、第２の機械学習モデルが、３Ｄ印刷又は他のラピッドプロトタイピング技法で直接製作されるアライナの損傷が発生しそうな箇所を予測するようにトレーニングされてよい。
図２Ｂは、一実施形態による、トレーニングされた機械学習モデルを使用してアライナのデジタル設計の解析を実施する方法２３０のフロー図を示す。方法２３０の１つ以上の動作が、コンピューティング装置の処理ロジックによって実施される。処理ロジックは、ハードウェア（例えば、回路、専用ロジック、プログラマブルロジック、マイクロコード等）、ソフトウェア（例えば、処理デバイスによって実行される命令）、ファームウェア、又はこれらの組み合わせを含んでよい。例えば、方法２３０の１つ以上の動作は、処理デバイスが図１４のアライナ設計解析モジュール１４５０を実行することによって実施されてよい。なお、方法２３０は、各患者の治療計画の為のそれぞれ異なるアライナごとに実施されてよく、或いは、その治療計画のキーステージにおけるそれぞれ異なるアライナごとに実施されてよい。更に、方法２３０は、図１Ａのブロック１０４の間に実施されてよい動作を含む。
方法２３０のブロック２３２で、処理ロジックは、方法２００に従ってトレーニングされていてよい、トレーニングされた機械学習モデルを使用して、歯列矯正アライナ（例えば、ポリマー歯列矯正アライナ）のデジタル設計の解析を実施してよい。トレーニングされた機械学習モデルを使用してアライナのデジタル設計の解析を実施することは、トレーニングされた機械学習モデルにアライナのデジタル設計を入力として適用すること（ブロック２３４）を含んでよい。更に、トレーニングされた機械学習モデルを使用してアライナのデジタル設計の解析を実施することは、トレーニングされた機械学習モデルによって、損傷が発生しそうな１つ以上の箇所がアライナのデジタル設計に含まれるかどうかを示す出力を生成すること（ブロック２３６）を含んでよい。幾つかの実施形態では、損傷が発生しそうな１つ以上の箇所がアライナのデジタル設計に含まれる場合には、トレーニングされた機械学習モデルの出力が、１つ以上の損傷箇所の場所を識別することが可能である。トレーニングされた機械学習モデルの出力は更に、上述の修正措置の１つ以上の推奨を含んでよい。或いは、トレーニングされた機械学習モデルの出力は、アライナのデジタル設計とともに別のシステム又はモジュール（例えば、別のトレーニングされた機械学習モデル）に入力されてよい。そして、その別のシステム又はモジュールは、アライナのデジタル設計と予測された損傷箇所とに基づいて、推奨される修正措置を決定してよい。
幾つかの実施形態では、トレーニングされた機械学習モデルが、損傷が発生しそうな１つ以上の箇所が予測されていると判定した後、損傷が発生しそうな１つ以上の箇所を含むアライナのデジタル設計は、ポリマーアライナのデジタル設計についての数値シミュレーションを実施して、損傷が発生しそうな１つ以上の箇所が存在するかどうかを検証することによって、更に処理されてよい。数値シミュレーションは、本明細書に記載の数値シミュレーションのいずれであってもよい。例えば、数値シミュレーションは、実施形態では、ａ）患者の歯列弓の型から歯列矯正アライナを取り外すことのシミュレーション、又はｂ）歯列矯正アライナの弱点の周囲に負荷をかけることのシミュレーションを行ってよい。数値シミュレーションを用いてアライナのデジタルモデルを処理することは、計算コストが高く、且つ、トレーニングされた機械学習モデルを使用してアライナのデジタルモデルを処理する場合よりも格段に大きなリソースが必要とされる場合がある。従って、まず、トレーニングされた機械学習モデルを使用してアライナのデジタルモデルを処理し、次に、トレーニングされた機械学習モデルが損傷箇所を予測したアライナのデジタルモデルを検査することに限定して数値シミュレーションを用いることによって、リソースの利用（例えば、メモリ及び／又はプロセッサの利用）を最小限に抑えることが可能である。更に、幾つかの実施形態では、トレーニングされた機械学習モデルは、損傷が発生しそうな１つ以上の箇所が存在することを判定するが、そのような、損傷が発生しそうな箇所の場所を識別しない。幾つかの実施形態では、トレーニングされた機械学習モデルが損傷箇所を予測したアライナのデジタルモデルを、数値シミュレーションを用いて処理することによって、１つ以上の損傷箇所の場所が識別されてよく、修正措置が決定されてよい。
図２Ｃは、一実施形態による、歯列矯正アライナが歯列矯正アライナの製造中又は製造後に損傷（例えば、破損）するかどうかを、トレーニングされた機械学習モデルを使用して判定する方法２４０のフロー図を示す。製造後の損傷の例として、アライナの臨床使用中の損傷、アライナの出荷及び配送中の損傷等がある。機械学習モデルは、方法２００に従ってトレーニングされていてよい。方法２４０の１つ以上の動作が、コンピューティング装置の処理ロジックによって実施される。処理ロジックは、ハードウェア（例えば、回路、専用ロジック、プログラマブルロジック、マイクロコード等）、ソフトウェア（例えば、処理デバイスによって実行される命令）、ファームウェア、又はこれらの組み合わせを含んでよい。例えば、方法２４０の１つ以上の動作は、処理デバイスが図１４のアライナ設計解析モジュール１４５０を実行することによって実施されてよい。なお、方法２４０は、各患者の治療計画の為のそれぞれ異なるアライナごとに実施されてよく、或いは、その治療計画のキーステージにおけるそれぞれ異なるアライナごとに実施されてよい。更に、方法２３０は、図１Ａのブロック１０４の間に実施されてよい動作を含む。
方法２４０のブロック２４２で、処理ロジックは、方法２００を参照して上述した方式で、歯列矯正アライナのデジタル設計からジオメトリ特性、治療関連特性、及び／又は臨床特性を抽出してよい。ブロック２４４で、処理ロジックは、特性のサブセットを選択してよい。選択される特性のサブセットは、機械学習モデルのトレーニングに使用された同じ特性のサブセットに対応してよい。ブロック２４６で、処理ロジックは、特性のサブセットに基づいて、デジタル設計についての埋め込みを生成してよい。
ブロック２４８で、処理ロジックは、トレーニングされた機械学習モデルを使用して、歯列矯正アライナのデジタル設計からのデータを処理する。一実施形態では、デジタル設計からのデータは、ブロック２４６で生成された埋め込みを含んでよい。代替又は追加として、デジタル設計からのデータは、アライナの３次元デジタルモデル、又は、アライナの製造に使用される、歯列弓又は型の３次元デジタルモデルを含んでよい。代替又は追加として、デジタル設計からのデータは、歯列弓又はアライナの３次元デジタルモデルを１つ以上の平面に投影して生成された１つ以上の高さマップを含んでよい。
ブロック２５０で、トレーニングされた機械学習モデルは、デジタルモデルに関連付けられた歯列矯正アライナがアライナの製造中又はその後のアライナの使用中に損傷する確率を出力する。この確率は０から１の範囲の値であってよく、１はアライナが損傷する１００％の可能性を表してよく、０はアライナが損傷する０％の可能性を表す。
一実施形態では、ブロック２５２で、機械学習モデルは更に、歯列矯正アライナの特定の箇所又は場所が損傷する確率を明らかにする情報を出力する。例えば、歯列矯正アライナの複数の箇所のそれぞれについて別々の確率値（０〜１）が出力されてよい。
一実施形態では、ブロック２５４で、処理ロジックは、歯列矯正アライナが損傷する確率が第１の閾値を下回るかどうか（又は歯列矯正アライナの全ての箇所の損傷する確率が第１の閾値を下回るかどうか）を判定する。歯列矯正アライナが損傷する確率が第１の閾値を下回る場合には、本方法はブロック２５６に進み、そのアライナが低リスクのアライナであると判定されてよい。そして、図１Ｂの場合と同様に、そのアライナに対しては、低リスクのアライナの為の第１の製造フローが選択されてよい。
ブロック２５４で、歯列矯正アライナの確率が第１の閾値を上回ると判定された場合には、本方法はブロック２５６に進む。ブロック２５６で、処理ロジックは、歯列矯正アライナが損傷する確率が第２の閾値を上回るかどうか（又は歯列矯正アライナのいずれかの箇所の損傷する確率が第２の閾値を上回るかどうか）を判定する。第２の閾値は第１の閾値を上回ってよい。例えば、第１の閾値は０．２％、０．５％、１％、２％、５％、又は１０％であってよく、第２の閾値は１５％、２０％、２５％、３０％、４０％、又は５０％であってよい。歯列矯正アライナが損傷する確率が第２の閾値を上回る場合には、本方法はブロック２６０に進む。そうでない場合には、本方法はブロック２５８に進む。
ブロック２５８で、そのアライナが標準リスクのアライナであると判定されてよい。そして、図１Ｂの場合と同様に、そのアライナに対しては、標準リスクのアライナの為の第２の製造フローが選択されてよい。
ブロック２６０で、処理ロジックは、そのアライナが高リスクのアライナであると判定する。そして、図１Ｂの場合と同様に、そのアライナに対しては、高リスクのアライナの為の第３の製造フローが選択されてよい。一実施形態では、ブロック２６２で、処理ロジックは、損傷の確率が第２の閾値以上である少なくとも１つの箇所の場所を含む通知を出力してよい。そのような通知が出力されるのは、例えば、機械学習モデルから出力されたデータが、アライナ上の箇所の場所と、関連付けられた、それらの箇所が損傷する確率とを示している場合であってよい。
幾つかの実施形態では、図２Ｃに示すように、アライナが製造中又は製造後に損傷する確率に基づいて、そのアライナについての３つの異なる分類が決定されてよい。これらは、低リスク分類、中間又は標準リスク分類、及び高リスク分類を含んでよい。他の実施形態では、アライナは、標準リスク（又は損傷が予測されていない）及び高リスク（又は損傷が予測されている）を含む２値分類に分類されてよい。そのような実施形態では、ブロック２５４及び２５６の動作は省略されてよい。
図２Ｄは、一実施形態による、患者の治療計画に関連付けられた歯列矯正アライナのセットのいずれかの歯列矯正アライナが歯列矯正アライナのセットの製造中又は製造後に損傷（例えば、破損）するかどうかを、トレーニングされた機械学習モデルを使用して判定する方法２６４のフロー図を示す。機械学習モデルは、方法２００に従ってトレーニングされていてよい。方法２６４の１つ以上の動作が、コンピューティング装置の処理ロジックによって実施される。処理ロジックは、ハードウェア（例えば、回路、専用ロジック、プログラマブルロジック、マイクロコード等）、ソフトウェア（例えば、処理デバイスによって実行される命令）、ファームウェア、又はこれらの組み合わせを含んでよい。例えば、方法２６４の１つ以上の動作は、処理デバイスが図１４のアライナ設計解析モジュール１４５０を実行することによって実施されてよい。なお、方法２６４は、治療計画ごとに実施されてよく、或いは各治療計画の上顎歯列弓及び下顎歯列弓について実施されてよい。
方法２６４のブロック２６６で、処理ロジックは、患者の治療計画に関連付けられた歯列矯正アライナのデジタル設計を含むアライナセットを特定する。例えば、治療計画は、患者の歯列矯正治療を一連の複数のステージに分割してよく、各治療ステージの為に別々の歯列矯正アライナが設計されてよい。１つの治療計画は、任意の数のステージ及び関連付けられた歯列矯正アライナのデジタル設計を含んでよく（例えば、最大５０ステージ）、ステージごとに上顎歯列弓と下顎歯列弓とで別々のデジタル設計が生成されてよい。一実施形態では、アライナセットは、患者の治療計画に関連付けられた、上顎歯列弓又は下顎歯列弓のいずれかのデジタル設計の全てを含む。一実施形態では、アライナセットは、患者の治療計画に関連付けられた、上顎歯列弓及び下顎歯列弓の両方の全てのデジタル設計を含む。
ブロック２６８で、処理ロジックは、方法２００を参照して上述した方式で、アライナセットの各歯列矯正アライナのデジタル設計からジオメトリ特性、治療関連特性、及び／又は臨床特性を抽出してよい。ブロック２７０で、処理ロジックは、特性のサブセットを選択してよい。選択される特性のサブセットは、機械学習モデルのトレーニングに使用された同じ特性のサブセットに対応してよい。ブロック２７２で、処理ロジックは、特性のそれぞれのサブセットに基づいて、アライナセットの各デジタル設計についての埋め込みを生成してよい。
ブロック２７４で、処理ロジックは、トレーニングされた機械学習モデルを使用して、歯列矯正アライナのデジタル設計からのデータを処理する。一実施形態では、デジタル設計からのデータは、ブロック２４６で生成された埋め込みを含んでよい。代替又は追加として、デジタル設計からのデータは、アライナの３次元デジタルモデル、又は、アライナの製造に使用される、歯列弓又は型の３次元デジタルモデルを含んでよい。代替又は追加として、デジタル設計からのデータは、歯列弓又はアライナの３次元デジタルモデルを１つ以上の平面に投影して生成された１つ以上の高さマップを含んでよい。
ブロック２７６で、トレーニングされた機械学習モデルは、アライナセットのアライナの各デジタル設計について、それぞれのデジタルモデルに関連付けられたアライナが（例えば、アライナの製造中又はその後のアライナの使用中に）損傷する確率を出力する。この確率は０から１の範囲の値であってよく、１はアライナが損傷する１００％の可能性を表してよく、０はアライナが損傷する０％の可能性を表す。
一実施形態では、ブロック２７８で、処理ロジックは、どの歯列矯正アライナも損傷する確率が第１の閾値を下回るかどうか（又は歯列矯正アライナの全ての箇所の損傷する確率が第１の閾値を下回るかどうか）を判定する。全ての歯列矯正アライナについて、損傷する確率が第１の閾値を下回る場合には、本方法はブロック２８０に進み、そのアライナセットが低リスクのアライナセットであると判定されてよい。そして、図１Ｂの場合と同様に、そのアライナセットに対しては、低リスクのアライナセットの為の第１の製造フローが選択されてよい。
ブロック２７８で、１つ以上の歯列矯正アライナが損傷する確率が第１の閾値を上回ると判定された場合には、本方法はブロック２８２に進む。ブロック２８２で、処理ロジックは、少なくとも１つの歯列矯正アライナが損傷する確率が第２の確率閾値以上かどうか（又は少なくとも１つの歯列矯正アライナのいずれかの箇所の損傷する確率が第２の閾値以上かどうか）を判定する。第２の閾値は第１の閾値を上回ってよい。例えば、第１の閾値は０．２％、０．５％、１％、２％、５％、又は１０％であってよく、第２の閾値は１５％、２０％、２５％、３０％、４０％、又は５０％であってよい。アライナセットのいずれかの歯列矯正アライナが損傷する確率が第２の閾値以上である場合には、本方法はブロック２８６に進む。そうでない場合には、本方法はブロック２８４に進む。
ブロック２８４で、そのアライナセットが標準リスクのアライナセットであると判定されてよい。そして、図１Ｂの場合と同様に、そのアライナセットに対しては、標準リスクのアライナセットの為の第２の製造フローが選択されてよい。
ブロック２８６で、処理ロジックは、そのアライナセットが高リスクのアライナセットであると判定する。そして、図１Ｂの場合と同様に、そのアライナセットに対しては、高リスクのアライナセットの為の第３の製造フローが選択されてよい。
幾つかの実施形態では、図２Ｄに示すように、アライナセットのアライナが製造中又は製造後に損傷する確率に基づいて、そのアライナセットについての３つの異なる分類が決定されてよい。これらは、低リスク分類、中間又は標準リスク分類、及び高リスク分類を含んでよい。他の実施形態では、アライナセットは、標準リスク（又は損傷が予測されていない）及び高リスク（又は損傷が予測されている）を含む２値分類に分類されてよい。そのような実施形態では、ブロック２５４及び２５６の動作は省略されてよい。
図３Ａは、一実施形態による、数値シミュレーションを用いてアライナ（例えば、ポリマーアライナ）のデジタル設計の解析を実施する方法３００のフロー図を示す。方法３００の１つ以上の動作が、コンピューティング装置の処理ロジックによって実施される。処理ロジックは、ハードウェア（例えば、回路、専用ロジック、プログラマブルロジック、マイクロコード等）、ソフトウェア（例えば、処理デバイスによって実行される命令）、ファームウェア、又はこれらの組み合わせを含んでよい。例えば、方法３００の１つ以上の動作は、処理デバイスが図１４のアライナ設計解析モジュール１４５０を実行することによって実施されてよい。なお、方法３００は、各患者の治療計画の為のそれぞれ異なるアライナごとに実施されてよく、或いは、その治療計画のキーステージにおけるそれぞれ異なるアライナごとに実施されてよい。更に、方法３００は、図１Ａのブロック１０４の間に実施されてよい動作を含む。
ブロック３０２で、処理ロジックは、歯状構造又は歯列弓状構造（例えば、型又は患者の歯列）からポリマーアライナを取り外すことに関連付けられた数値シミュレーションを用いてアライナのデジタル設計の解析を実施してよい。数値シミュレーションは、有限要素法、有限差分法、有限体積法、メッシュフリー法、平滑化粒子法、これらの方法の組み合わせ等を含んでよい。有限要素法（有限要素解析とも呼ばれる）は、偏微分方程式を解く数値的方法を意味してよく、アライナの構造解析を実施することに適用することも可能である。構造（この場合はアライナ）のジオメトリは、アライナ材料の構成関係を特性化する偏微分方程式のセットを解く為に、ドメインにわたる幾つかの点又は要素に離散化されてよく、その有限次元関数空間内で解が探索される。有限差分法は、微分方程式を差分方程式で近似し、離散点での近似値を計算することにより、微分方程式を解く数値的方法を意味してよい。有限体積法は、偏微分方程式を代数方程式の形式で表現して評価する方法を意味してよい。有限体積法は更に、アライナのデジタル設計のメッシュジオメトリ上の離散的な場所での値（例えば、ひずみ、応力、力）を計算することが可能である。「有限体積」は、メッシュ上の各点を囲む小さい体積を意味してよい。メッシュフリー法は、ノード又は点の、隣接する全てのノード又は点との相互作用に基づく方法を意味してよい。言い換えると、メッシュフリー法は、シミュレーションドメインのノード間のつながりを必要としない。平滑化粒子ガラーキン法又は平滑化粒子流体力学法は、メッシュフリー法の形式であってよい。
ブロック３０４で、処理ロジックは、歯列弓状構造（例えば、型又は患者の歯列弓）からアライナを取り外すことに関連付けられた、アライナのデジタル設計に対する１つ以上の力及び／又は変位をシミュレートしてよい。アライナのデジタル設計に対する１つ以上の力及び／又は変位をシミュレートすることは、ブロック３０６、３０８、３１０、３１２、及び３１４の動作を実施することを含んでよい。ブロック３０６で、処理ロジックは、アライナの１つ以上の材料特性（材料特性情報とも呼ばれる）を集めてよい。材料特性は、亀裂、破損、変形、そり等が発生するまで材料が持続できる応力及び／又はひずみの量又は値を含んでよい。材料の材料特性の一例として、材料のヤング率がある。幾つかの実施形態では、材料特性は、アライナのデジタル設計が異なっても変わらなくてよい。これは、アライナが同じ材料（例えば、ポリマー）で作られる為である。実施形態では、材料特性は、アライナ設計解析モジュール１４５０の構成に含まれてよい。
ブロック３０８で、処理ロジックは、アライナのデジタル設計からアライナの第１のジオメトリを集めてよい。第１のジオメトリは、各患者（並びに各治療ステージ）に固有であってよく、患者の歯列弓に基づいて決定されてよい。第１のジオメトリは、歯列弓状構造（例えば、型又は患者の歯列弓）のデジタルモデルをマニピュレートしてアライナのデジタル設計を生成することによって取得されてよい。歯列弓状構造のデジタルモデルは、患者の歯列弓を表現することが可能である。型のデジタルモデルは、アライナの表面を近似すること、並びにアライナのデジタル設計を生成することの為にオフセットされてよい。従って、アライナのデジタル設計は、患者の歯を受けるように構成されたキャビティ（歯受けキャビティ又はキャップと呼ばれる）、及び／又は歯上のアタッチメントを含んでよい。
ブロック３１０で、処理ロジックは、歯列弓状構造（例えば、型）のデジタルモデルから歯列弓状構造の第２のジオメトリを集めてよい。歯列弓状構造のデジタルモデルは、診察中に患者の口腔内スキャンを実施して得られた情報から、且つ／又は治療計画から生成されてよい。例えば、患者の歯列弓は、スキャンによってデジタイズされて、型の製作に使用される歯列弓としてモデル化されてよい。第２のジオメトリは、患者の歯列弓に関する情報、例えば、歯のサイズ、歯の形状、歯の向き、歯の間隔、歯上のアタッチメント、上顎歯列弓、下顎歯列弓等を含んでよい。
ブロック３１２で、処理ロジックは、１つ以上の材料特性及び第１のジオメトリを有するアライナを、第２のジオメトリを有する歯列弓状構造から取り外すことを、アライナのデジタル設計上の点のセットに１つ以上の負荷（例えば、１つ以上の力及び／又は変位）をかけることによってシミュレートしてよい。実施される数値シミュレーションは、材料特性及び第１のジオメトリを有するアライナに１つ以上の負荷（例えば、力及び／又は変位）をかけて、第２のジオメトリを有する歯列弓状構造からアライナを取り外すことをモデル化した一連の偏微分方程式を解くことを含んでよい。更に、偏微分方程式は、アライナのデジタル設計上の点のセットの各点での応力又はひずみの値を計算することが可能であり、計算された応力又はひずみの値とかけられた力の量とに基づいて、その点が損傷が発生しそうな箇所かどうかの判定が行われてよい。偏微分方程式は、アライナのデジタル設計内の応力又はひずみの状態を計算して破損、そり、変形等を予測する弾性静的又は弾性動的偏微分方程式であってよい。高いポリマーひずみ／応力は、亀裂発生及び破損、並びにそり、変形等をポリマーアライナに引き起こす要因でありうる。偏微分方程式は以下のように表される。
Figure 2022502182
 を次のように求める。
Figure 2022502182
境界条件は次のとおりである。
Figure 2022502182
Figure 2022502182
そして初期条件は次のとおりである。
Figure 2022502182
Figure 2022502182
Figure 2022502182
 とすると、
Figure 2022502182
 但し、ｕは３Ｄ変位場であり、
Figure 2022502182
 はディリクレ境界条件であり、
Figure 2022502182
 はノイマン境界条件であり、ｆｉはかかる体積力であり、ｕｉ０、ｖｉ０は初期変位及び初期速度であり、σｉｊ及びεｋｌは応力テンソル及びひずみテンソルであり、
Figure 2022502182
 は弾性テンソルであり、ρは材料密度であり、Ωは関心対象ドメインである。
なお、
Figure 2022502182
 と設定することが可能であり、弾性静力学問題を解くことが可能である。
ブロック３１４で、点のセットの各点について、処理ロジックは、ブロック３１６及び３１８の動作を実施してよい。ブロック３１６で、処理ロジックは、それらの各点について、応力及び／又はひずみの値が損傷基準を満たすかどうかを、上述の偏微分方程式解くことによって判定してよい。応力及び／又はひずみの値が閾値を上回れば、損傷基準が満たされたとしてよい。偏微分方程式を使用して、点のセットの各点でのひずみ／応力又は変形エネルギの値、並びにその点における、型からアライナを取り外すことに関係する抵抗力の量が計算されてよい。歯列弓状構造の第２のジオメトリが数値シミュレーションで使用される為、アタッチメントに関する情報が、抵抗力の量と相互に関連付けられてよい。幾つかの実施形態では、その点における、アライナのデジタル設計を取り外すことに関連付けられた抵抗力、並びに、その点及びその抵抗力に関連付けられた、歯列弓の歯列弓状構造の第２のジオメトリに関する情報（歯のサイズ、歯の形状、歯の数、歯の間隔、アタッチメントのタイプ、アタッチメントのサイズ、アタッチメントの数等）がルックアップテーブルに格納されてよい。ルックアップテーブルは後で、歯列弓状構造の第２ジオメトリを考慮しない簡略化されたモデルによって参照されてよい。従って、ルックアップテーブルは、後で詳述するように、抵抗力を計算の一部として頼りにする簡略化されたモデルを動作させる前に埋められてよい。
ブロック３１８で、処理ロジックは、ひずみ及び／又は応力の値が損傷基準を満たした（例えば、局所変形（ひずみ及び応力）の値が閾値（例えば、１〜２０％のひずみ、又は０．５〜２０ＭＰａの応力）を上回った）と判定された場合には、その点が損傷が発生しそうな箇所であると判定してよい。その点で計算されたひずみ及び／又は応力の値が力に起因して閾値を上回った場合には、亀裂が発生する可能性があり、破損が発生する可能性があり、ひずみ／応力又は変形エネルギがアライナのそり、アライナの変形等を引き起こす可能性がある。ひずみ／応力又は変形エネルギに対して規定される閾値は、ひずみ／応力又は変形エネルギの値がクリティカル値に達したときにポリマー材料が不良になる歩留まり基準（例えば、フォンミーゼス又は最大／最小主応力／ひずみ又は変形エネルギ）に関連してよく、或いは任意の適切な設定可能閾値であってよい。
図３Ｂは、一実施形態による、アライナ３５２のデジタル設計を歯列弓状構造３５４のデジタルモデルから取り外すことに関連付けられた数値シミュレーションの一例３５０を示す。数値シミュレーション３５０は、アライナ３５２のデジタル設計を歯列弓状構造３５４のデジタルモデルから取り外す為に１つ以上の力及び／又は変位がアライナ３５２のデジタル設計にかけられる場合の偏微分方程式を解くことをグラフィカルに表現している。図示したように、アライナ３５２のデジタル設計には（アライナ３５２のデジタルモデル中の三角形として表された）点のセットが含まれており、偏微分方程式は、それらの点のそれぞれにおける応力又はひずみの値、並びにその点でアライナ３５２のデジタル設計を歯列弓状構造（例えば、型）３５４のデジタルモデルから取り外すことに関係する抵抗力の量を計算する。数値シミュレーション３５０は、ひずみ又は応力の値に関連付けられた色分けされたシェーディングを使用してよい。第１の色、シェーディング、又はハッシュは、閾値を下回る応力又はひずみの値を表してよく、第２の色、シェーディング、又はハッシュは、閾値を上回る応力又はひずみの値を表してよい。様々なひずみ／応力又は変形エネルギの値をスケールに沿って表す為に、任意の数の色、シェーディング、及び／又はハッシュが使用されてよい。例えば、処理ロジックは、複数の点３５６のひずみ値を計算し、それが閾値を下回れば、それらの点に第１の色（例えば、青）又は第１のハッシュをシェーディングしてよい。これは、それらの点３５６のひずみ又は応力の値が閾値を上回らないことから、それらの点３５６が損傷が発生しそうな箇所ではないことを示している。幾つかの実施形態では、シェーディングは、アライナ３５２のデジタル設計を歯列弓状構造（例えば、型）３５４のデジタルモデルから取り外すことに関係する抵抗力の量に基づいてよい。抵抗力の量が閾値を上回った場合は、損傷が発生しそうな箇所が識別されてよく、それらの箇所には第２の色（例えば、赤）又はハッシュがシェーディングされてよい。
図４Ａは、一実施形態による、数値シミュレーションを用いてアライナ（例えば、ポリマーアライナ）のデジタル設計の解析を実施する方法４００のフロー図を示しており、数値シミュレーションは、歯列弓の歯及び結合されたアタッチメントをばねとしてモデル化することによって行われる。方法４００の１つ以上の動作が、コンピューティング装置の処理ロジックによって実施される。処理ロジックは、ハードウェア（例えば、回路、専用ロジック、プログラマブルロジック、マイクロコード等）、ソフトウェア（例えば、処理デバイスによって実行される命令）、ファームウェア、又はこれらの組み合わせを含んでよい。例えば、方法４００の１つ以上の動作は、処理デバイスが図１４のアライナ設計解析モジュール１４５０を実行することによって実施されてよい。なお、方法４００は、各患者の治療計画の為のそれぞれ異なるアライナごとに実施されてよく、或いは、その治療計画のキーステージにおけるそれぞれ異なるアライナごとに実施されてよい。更に、方法４００は、図１Ａのブロック１０４の間に実施されてよい動作を含む。
ブロック４０２で、処理ロジックは、歯状構造又は歯列弓状構造（例えば、型又は患者の歯列）からアライナを取り外すことに関連付けられた数値シミュレーションを用いてアライナのデジタル設計の解析を実施してよい。数値シミュレーションは、有限要素解析、有限要素法、有限差分法、有限体積法、メッシュフリー法、平滑化粒子法等を含んでよい。
ブロック４０４で、処理ロジックは、歯列弓状構造からアライナを取り外すことに関連付けられた、アライナのデジタル設計に対する１つ以上の力及び／又は変位をシミュレートしてよい。アライナのデジタル設計に対する１つ以上の力及び／又は変位をシミュレートすることは、ブロック４０６及び４０８の動作を実施することを含んでよい。ブロック４０６で、処理ロジックは、患者の歯列弓の各歯を、ポリマーアライナのデジタル設計のそれぞれのキャビティに取り付けられた潜在的に壊れうるコネクタ（例えば、ばね）としてモデル化してよい。各歯をばねとしてモデル化することは、型のデジタルモデルの第２のジオメトリを使用する場合より、計算のコスト及び時間がかからない可能性がある。モデル化されたばねは、反作用のひずみ及び応力を計算すること、並びにポリマーアライナのデジタル設計の複数の部分におけるそれらのひずみ及び応力の効果を明らかにすることに使用されてよい。ばねパラメータの較正は、実験やより詳細な計算モデルのような様々な技法で決定されてよい。
ブロック４０８で、各ばねについて、処理ロジックは、ブロック４１０、４１２、４１４、及び４１６の動作を実施してよい。ブロック４１０では、処理ロジックは、モデル化される歯に関連付けられた抵抗力と、ばねがモデル化する歯及び／又は歯に関連付けられたアタッチメント（あれば）のジオメトリとに基づいて、ばねのスチフネスを算出してよい。幾つかの実施形態では、抵抗力は、図３Ａを参照して説明した数値シミュレーションを実行しなくても、歯列弓状構造のデジタルモデルによって表現された歯列弓状構造の第２のジオメトリを使用する上述のルックアップテーブルから取得することが可能である。例えば、ルックアップテーブルは、０個のアタッチメントを有する特定の歯から取り外されるポリマーアライナのデジタル設計が１ニュートン（Ｎ）の印加力で壊れるという情報、１個のアタッチメントを有する特定の歯から取り外されるポリマーアライナのデジタル設計が３Ｎの印加力で壊れるという情報、２個のアタッチメントを有する特定の歯から取り外されるポリマーアライナのデジタル設計が５Ｎの印加力で壊れるという情報等を格納してよい。幾つかの実施形態では、抵抗力は、図３Ａを参照して説明した数値シミュレーションを用いて動的に計算されてよい。アタッチメント及び関連付けられた歯のジオメトリは、アタッチメント及び／又は歯のアンダーカットを含んでよい。アタッチメントのアンダーカットは、アタッチメントの下部表面の高さを意味してよい。アタッチメントのアンダーカットの高さは、ポリマーアライナのデジタル設計が歯においてアタッチメントから外れる為に動く必要がある距離を算出する為に使用されてよい。スチフネスは、抵抗力をアンダーカットの距離で割ることによって算出可能である。算出されるスチフネスの単位はニュートン毎ミリメートル（Ｎ／ｍｍ）であってよい。例えば、コネクタのスチフネスは、（抵抗力の３Ｎをアンダーカットの距離の０．１ｍｍで割った）３０Ｎ／ｍｍであってよい。
ブロック４１２で、処理ロジックは、アライナのデジタル設計をばねから取り外す数値シミュレーションを実施することによって、ばねを壊すのに必要な力の量を算出してよい。幾つかの実施形態では、上述の偏微分方程式を使用して、アライナのデジタル設計をばねから取り外す数値シミュレーションを実施することが可能である。場合によっては、ばねに関連付けられた垂直力が偏微分方程式で使用され、図３Ａの方法３００を参照して説明した偏微分方程式で使用される非線形動作とは異なる線形動作が使用されてよい。偏微分方程式は、ばねのスチフネス及び／又はアライナの材料特性を入力して、必要な力を算出することが可能である。又、偏微分方程式は、アライナのデジタル設計をばねから取り外すことがシミュレートされている間に、アライナのデジタル設計の、ばねに関連付けられた複数の点におけるひずみ／応力又は変形エネルギの値を計算することが可能である。
ブロック４１４で、処理ロジックは、取り外しの過程の間、ばねにかかる力が力の閾値量より大きいかどうかを判定してよい。力が閾値より大きくなると、ばねが壊れる可能性がある。力が力の閾値量より大きいと、過剰な力に起因する、アライナのデジタル設計上の１つ以上の点における１つ以上のひずみ／応力又は変形エネルギの値が、ひずみ／応力又は変形エネルギの閾値を上回る可能性がある。
ブロック４１６で、処理ロジックは、アライナ上の応力／ひずみ又は変形エネルギが損傷基準を満たすかどうかの判定に応じて、アライナのデジタル設計上の一点が損傷が発生しそうな箇所であると判定してよい。応力／ひずみ又は変形エネルギの値が閾値を上回った場合には、応力／ひずみ又は変形エネルギが損傷基準を満たしたとしてよい。一実施形態では、処理ロジックは、アライナのデジタル設計上の一点に関連付けられたばねを壊すのに必要な力の量が力の閾値量を上回ると判定された場合には、その点が損傷が発生しそうな箇所であると判定してよい。損傷が発生しそうな箇所があると判定されたら、１つ以上の修正措置が実施されてよい。幾つかの実施形態では、損傷が発生しそうな箇所を検証する為に、アライナのデジタル設計が、トレーニングされた機械学習モデルに入力されてよい。
図４Ｂは、一実施形態による、患者の歯列弓の歯をばね４５２としてモデル化する数値シミュレーションの一例４５０を示す。図示したように、各ばね４５２は、アライナが型に装着されるか取り付けられた場合に歯がまさにそうなるように、ポリマーアライナ４５４のデジタル設計のそれぞれのキャビティに挿入される。各ばね４５２のスチフネスは、アタッチメントを有してよい各歯からアライナのデジタル設計を取り外すことに関連付けられた抵抗力と、歯上のアタッチメントのアンダーカットのジオメトリとに基づいて決定されてよい。数値シミュレーションは、１つ以上の力及び／又は変位をかけてアライナのデジタル設計をばねから持ち上げることによって、各ばねからアライナのデジタル設計を取り外すことをシミュレートしてよい。ばねを壊すのに必要な力が力の閾値量より大きい場合には、処理ロジックは、アライナのデジタル設計のうちの、そのばねに関連付けられた部分に損傷が発生しそうな箇所が存在すると判定してよい。当然のことながら、数値シミュレーションは、アライナのデジタル設計が取り外されている間に、全てのばね４５２について同時に計算される。
図５Ａは、一実施形態による、数値シミュレーションを用いてアライナ（例えば、ポリマーアライナ）のデジタル設計の解析を実施する方法５００のフロー図を示しており、数値シミュレーションは、歯列弓の歯及び結合されたアタッチメントのサブセットをばねとしてモデル化することによって行われる。方法５００の１つ以上の動作が、コンピューティング装置の処理ロジックによって実施される。処理ロジックは、ハードウェア（例えば、回路、専用ロジック、プログラマブルロジック、マイクロコード等）、ソフトウェア（例えば、処理デバイスによって実行される命令）、ファームウェア、又はこれらの組み合わせを含んでよい。例えば、方法５００の１つ以上の動作は、処理デバイスが図１４のアライナ設計解析モジュール１４５０を実行することによって実施されてよい。なお、方法５００は、各患者の治療計画の為のそれぞれ異なるアライナごとに実施されてよく、或いは、その治療計画のキーステージにおけるそれぞれ異なるアライナごとに実施されてよい。更に、方法５００は、図１Ａのブロック１０４の間に実施されてよい動作を含む。
ブロック５０２で、処理ロジックは、歯列弓状構造からアライナを取り外すことに関連付けられた数値シミュレーションを用いてアライナのデジタル設計の解析を実施してよい。数値シミュレーションは、有限要素解析、有限要素法、有限差分法、有限体積法、メッシュフリー法、平滑化粒子ガラーキン法等を含んでよい。
ブロック５０４で、処理ロジックは、歯列弓状構造（例えば、型又は患者の歯列弓）からアライナを取り外すことに関連付けられた、アライナのデジタル設計に対する１つ以上の力及び／又は変位をシミュレートしてよい。アライナのデジタル設計に対する１つ以上の力及び／又は変位をシミュレートすることは、ブロック５０６、５０８、及び５１０の動作を実施することを含んでよい。ブロック５０６で、処理ロジックは、患者の歯列弓の歯のサブセットをばねのサブセットとしてモデル化してよい。ばねのサブセットの各ばねは、アライナのデジタル設計のそれぞれのキャビティに取り付けられてよい。当然のことながら、この実施形態では、患者の歯列弓にある全ての歯がばねとしてモデル化されるわけではない。サブセットの各ばねは、別のサブセットのばねと異なる少なくとも１つの歯をモデル化してよい。ばねの各サブセットは、歯列弓状構造からアライナを取り外すことの別々の数値シミュレーションで使用される。ばねのサブセットを使用して数値シミュレーションを実施するだけである為、歯列弓の全ての歯をモデル化する全てのばねについて数値シミュレーションを実施する場合に比べて、同時に実施される計算が少なくなり、数値シミュレーションをより高速で実施することが可能である。方法５００は、アライナのデジタル設計を取り外すことの数値シミュレーションに全てのばねが関係するまで、ばねの様々なサブセットについて数値解析を実施することを繰り返してよい。
ブロック５０８で、処理ロジックは、別のばね接続された歯モデル（例えば、図４Ａの方法４００を参照して説明したモデル）からアライナを動かすのに必要な力を算出してよい。ブロック５１０で、シミュレーションのばねのサブセットの各ばねについて、処理ロジックは、ブロック５１２及び５１４の動作を実施してよい。ブロック５１２で、処理ロジックは、別のばね接続された歯モデルからアライナを動かすのに必要な力を算出し、その力をアライナにかけてよい。ブロック５１４で、処理ロジックは、この負荷がかかっているアライナが損傷基準を満たすかどうかを判定してよい。損傷基準は、応力／ひずみ又は変形エネルギの値が閾値を上回ることに関連してよい。一実施形態では、処理ロジックは、アライナのデジタル設計上の一点に関連付けられたばねを壊すのに必要な力の量が力の閾値量を上回ると判定された場合には、その点が損傷が発生しそうな箇所であると判定してよい。損傷が発生しそうな箇所があると判定されたら、１つ以上の修正措置が実施されてよい。幾つかの実施形態では、損傷が発生しそうな箇所を検証する為に、アライナのデジタル設計が、トレーニングされた機械学習モデルに入力されてよい。
図５Ｂは、一実施形態による、患者の歯列弓の歯のサブセットをばね５５２としてモデル化する数値シミュレーションの一例５５０を示す。図示したように、ばねのサブセット５５２は、アライナが型に装着されるか取り付けられた場合に歯がまさにそうなるように、アライナ５５４のデジタル設計のそれぞれのキャビティに挿入される。図示した数値シミュレーション５５０では、アライナ５５４のデジタル設計のキャビティの幾つかにはばねが含まれていない。アライナ５５４のデジタル設計を取り外す数値シミュレーションに、全ての歯についての全てのモデル化されたばねが関係するまで、ばねの様々なサブセットが様々な数値シミュレーションにおいてモデル化されてよい。各ばね５５２のスチフネスは、アタッチメントを有してよい各歯からアライナのデジタル設計を取り外すことに関連付けられた抵抗力と、歯上のアタッチメントのアンダーカットのジオメトリとに基づいて決定されてよい。数値シミュレーションは、１つ以上の力をかけてポリマーアライナのデジタル設計をばねのサブセットから持ち上げることによって、ばねのサブセットからアライナのデジタル設計を取り外すことをシミュレートしてよい。ばねのいずれかの点において応力／ひずみ又は変形エネルギの値が閾値を上回ることによって損傷基準を満たす場合には、処理ロジックは、アライナのデジタル設計のうちの、その第１のばねに関連付けられた部分に損傷が発生しそうな箇所が存在すると判定してよい。当然のことながら、数値シミュレーションは、アライナのデジタル設計が取り外されている間に、ばねのサブセットの全てのばね５５２について同時に計算される。
図６Ａは、一実施形態による、数値シミュレーションを用いてアライナ（例えば、ポリマーアライナ）のデジタル設計の解析を実施する方法６００のフロー図を示す。方法６００の１つ以上の動作が、コンピューティング装置の処理ロジックによって実施される。処理ロジックは、ハードウェア（例えば、回路、専用ロジック、プログラマブルロジック、マイクロコード等）、ソフトウェア（例えば、処理デバイスによって実行される命令）、ファームウェア、又はこれらの組み合わせを含んでよい。例えば、方法６００の１つ以上の動作は、処理デバイスが図１４のアライナ設計解析モジュール１４５０を実行することによって実施されてよい。なお、方法６００は、各患者の治療計画の為のそれぞれ異なるアライナごとに実施されてよく、或いは、その治療計画のキーステージにおけるそれぞれ異なるアライナごとに実施されてよい。更に、方法６００は、図１Ａのブロック１０４の間に実施されてよい動作を含む。
ブロック６０２で、処理ロジックは、１つ以上の負荷条件の下にあるアライナの全体強度を調べる数値シミュレーションを用いてアライナのデジタル設計の解析を実施してよい。数値シミュレーションは、有限要素法、有限差分法、有限体積法、メッシュフリー法、平滑化粒子法、これらの方法の組み合わせ等を含んでよい。
ブロック６０４で、処理ロジックは、アライナの１つ以上の材料特性（材料特性情報とも呼ばれる）を集めてよい。材料特性は、亀裂、破損、変形、そり等が発生するまで材料が持続できる応力及び／又はひずみの量又は値を含んでよい。材料の材料特性の一例として、材料のヤング率がある。幾つかの実施形態では、材料特性は、アライナのデジタル設計が異なっても変わらなくてよい。これは、アライナが同じ材料（例えば、ポリマー）で作られる為である。実施形態では、材料特性は、アライナ設計解析モジュール１４５０の構成に含まれてよい。
ブロック６０６で、処理ロジックは、アライナのデジタル設計からアライナのジオメトリを集めてよい。ジオメトリは、各患者（並びに各治療ステージ）に固有であってよく、患者の歯列弓に基づいて決定されてよい。ジオメトリは、歯列弓状構造（例えば、型又は患者の歯列弓）のデジタルモデルをマニピュレートしてアライナのデジタル設計を生成することによって取得されてよい。歯列弓状構造のデジタルモデルは、患者の歯列弓を表現することが可能である。歯列弓状構造のデジタルモデルは、アライナの表面を近似すること、並びにアライナのデジタル設計を生成することの為にオフセットされてよい。従って、アライナのデジタル設計は、患者の歯を受けるように構成されたキャビティ（歯受けキャビティ又はキャップと呼ばれる）、及び／又は歯上のアタッチメントを含んでよい。
ブロック６０７で、処理ロジックは、アライナ（及びアライナのデジタル設計）に関連付けられた臨床情報及び／又は治療関連情報を集めてよい。臨床情報は、例えば、歯の叢生の情報、歯のアンダーカットの情報、歯のジオメトリの情報、歯のサイズ、歯の形状、歯の数、又は歯の間隔の少なくともいずれかを含んでよい。治療関連情報は、複数の歯受けキャビティのうちの１つ以上の歯受けキャビティに関連付けられたアタッチメントの数、複数の歯受けキャビティのうちの１つ以上の歯受けキャビティに関連付けられたアタッチメントのタイプ、歯上のアタッチメントの配置場所、又は隣接歯間領域のうちの１つ以上の隣接歯間領域に関連付けられたプレシジョンカット情報の少なくともいずれかを含んでよい。幾つかの実施形態では、そのような情報は、処理ロジック及び／又はシミュレーションから参照可能なルックアップテーブルに含まれてよい。
ブロック６０８で、処理ロジックは、アライナのデジタル設計（例えば、アライナのデジタル設計のジオメトリ）に対する１つ以上の負荷をシミュレートしてよい。シミュレートされる負荷は、曲げ負荷、ねじり負荷、単軸引張負荷、単軸圧縮負荷、せん断負荷、及び／又は別の負荷のうちの１つ以上を含んでよい。シミュレートされる負荷は、実施形態では、シミュレートされた力、モーメント、又は変位（例えば、並進移動及び／又は回転）であってよい。アライナのデジタル設計に対する１つ以上の負荷をシミュレートすることは、ブロック６１０、６１４、６１６、及び６１８の動作を実施することを含んでよい。
ブロック６１０で、処理ロジックは、アライナのデジタル設計の領域を選択してよく、その後、選択された領域に関連付けられた強度を調べる為に、ブロック６１４〜６１８の動作を実施することに進んでよい。ブロック６１０で、領域のセットの各領域が選択されてよく、各領域についてブロック６１４〜６１８の動作が繰り返されてよい。選択された領域は、それぞれがアライナの弱点（例えば、アライナの隣接歯間領域）であってよい。
図６Ｆは、一実施形態による、アライナ６２６の弱点６５５、６６０、６６５を示す。弱点は、アライナの隣接歯間領域に対応してよい。
図６Ａに戻ると、ブロック６１４で、処理ロジックは、選択された領域の周囲（例えば、弱点又は隣接歯間領域の周囲）に１つ以上の負荷条件をかける。上述のように、負荷条件は、曲げ負荷、ねじり負荷、単軸引張負荷、単軸圧縮負荷、及び／又はせん断負荷を含んでよく、これらは別々に、又は一緒にかけられてよい。一実施形態では、負荷はモーメント又は力であり、例えば、持ち上げ力、曲げ力、ねじり力、せん断力、引張力、又は圧縮力である。力又はモーメントがかけられる、そのような実施形態では、ひずみ及び／又はひずみエネルギが計算されてよい。一実施形態では、負荷は変位（例えば、並進変位及び／又は回転変位）であり、応力が計算されてよい。
一領域の周囲の負荷条件のシミュレーションは、その領域の第１の側にある１つ以上の領域に第１の境界条件を適用することによって、且つ、その領域の第２の側にある１つ以上の別の領域に第２の境界条件を適用することによって行われてよい。例えば、一隣接歯間領域の周囲の負荷条件のシミュレーションは、その隣接歯間領域の第１の側にある１つ以上の第１の歯受けキャビティを定位置に固定し、その隣接歯間領域の第２の側にある１つ以上の第２の歯受けキャビティに負荷をかけることによって行われてよい。一実施形態では、負荷は、１つ以上の第２の歯受けキャビティの咬合面にかけられてよい。
臨床情報及び／又は治療関連情報は、アライナの一領域（例えば、アライナの歯受けキャビティ）を、関連付けられた歯状構造から取り外す場合にかける必要がある負荷の大きさと相互に関連付けられてよい。例えば、歯受けキャビティに隣接する１つ以上の歯状構造にあるアタッチメントの数が、その歯受けキャビティにおいてアライナを歯列弓から取り外すことに関連付けられる抵抗力に影響する場合がある。そのような相互作用をシミュレーションにおいて考慮する為に、一領域の周囲（例えば、隣接歯間領域の周囲）にかけられる負荷の量が、その領域に隣接する１つ以上の歯に関連付けられたアタッチメントの数に基づいてよい。かけられる負荷の大きさを調節する為に、他の臨床情報及び／又は治療関連情報が使用されてもよい。そのような情報として、例えば、顎の形状、歯のサイズ、歯の形状、歯の数、歯の位置、アタッチメントのタイプ、アタッチメントのサイズ、アタッチメントの数等があってよい。
図６Ｂは、一実施形態による、アライナ６２６の領域６３３の周囲に曲げ負荷６３４をかける様子を示す。領域６３３は、第１の歯受けキャビティ（キャップ）６２８と第２の歯受けキャビティ（キャップ）６３５とをつないでいる隣接歯間領域であってよい。曲げ負荷６３４は、領域６３３を通る軸６３２を中心にかけられてよい。例えば、隣接歯間領域６３３における曲げ負荷６３４のシミュレーションは、隣接歯間領域６３３の第１の側にある第１の歯受けキャビティ６２８及び／又は第３の歯受けキャビティ６２７を（例えば、０変位境界条件を設定することにより）定位置に固定し、隣接歯間領域６３３の第２の側にある第２の歯受けキャビティ６３０に（例えば、第２の歯受けキャビティに対して力境界条件又は変位境界条件を設定することにより）負荷をかけることによって行われてよい。一実施形態では、アライナ６２６の最も末端の歯受けキャビティであってよい歯受けキャビティ６３０に負荷がかけられる。別の実施形態では、歯受けキャビティ６２８に隣接する歯受けキャビティ６３５に曲げ負荷６３４がかけられる。すぐ隣の隣接歯間領域６２９に負荷をかけることをシミュレートする場合は、歯受けキャビティ６２８に対する境界条件が除去されてよく、歯受けキャビティ６２７に対して境界条件が設定されてよい。その後、歯受けキャビティ６３０に負荷が再度かけられてよい。
既述のように、一領域（例えば、一隣接歯間領域）でのひずみ、応力、及び／又はひずみエネルギを調べる為にかけられる負荷は、力、モーメント、トルク、変位、回転等を含んでよく、その大きさは、臨床情報及び／又は治療関連情報に基づいてよい。一実施形態では、隣接歯間領域６３３の周囲にかかる負荷の量は、少なくともある程度は、歯受けキャビティ６２８に関連付けられたアタッチメントの数（例えば、歯受けキャビティ６２８と嵌合する歯の上に配置されるアタッチメントの数）、及び／又は歯受けキャビティ６２７に関連付けられたアタッチメントの数に基づく。これらの歯受けキャビティ６２７、６２８に関連付けられた歯の上にアタッチメントが存在することにより、アライナを型から取り外すのに必要な力の量が増える可能性がある。従って、隣接歯間領域６３３に対してシミュレートされる負荷は、歯受けキャビティ６２７及び／又は歯受けキャビティ６２８に関連付けられたアタッチメントの数に基づいて大きくされてよい。一実施形態では、歯受けキャビティ６２７に関連付けられたアタッチメントがない場合、且つ／又は歯受けキャビティ６２８に関連付けられたアタッチメントがない場合に、隣接歯間領域６３３の周囲の負荷をシミュレートする為に１ニュートン（Ｎ）の力がかけられてよい。一実施形態では、隣接歯間領域６３３におけるひずみを調べる為に、歯受けキャビティ６２７に関連付けられた各アタッチメントごとに、かけられる力の大きさが１ニュートンずつ（又は別の量だけ）増やされる。一実施形態では、隣接歯間領域６３３におけるひずみを調べる為に、歯受けキャビティ６２８に関連付けられた各アタッチメントごとに、力の大きさが１ニュートンずつ（又は別の量だけ）増やされる。
図６Ｃは、一実施形態による、アライナ６２６の一領域の周囲にねじり負荷６３８をかける様子を示す。領域６３３は、第１の歯受けキャビティ（キャップ）６２８と第２の歯受けキャビティ（キャップ）６３５とをつないでいる隣接歯間領域であってよい。ねじり負荷６３８は、領域６３３を通る軸６３６を中心にかけられてよい。例えば、隣接歯間領域６３３におけるねじり負荷６３８のシミュレーションは、隣接歯間領域６３３の第１の側にある第１の歯受けキャビティ６２８及び／又は第３の歯受けキャビティ６２７を（例えば、０変位境界条件を設定することにより）定位置に固定し、隣接歯間領域６３３の第２の側にある第２の歯受けキャビティ６３０に（例えば、第２の歯受けキャビティに対して力境界条件又は変位境界条件を設定することにより）負荷又は変位をかけることによって行われてよい。一実施形態では、アライナ６２６の最も末端の歯受けキャビティであってよい歯受けキャビティ６３０に負荷がかけられる。別の実施形態では、歯受けキャビティ６２８に隣接する歯受けキャビティ６３５にねじり負荷６３４がかけられる。
図６Ｄは、一実施形態による、アライナ６２６の領域６３３の周囲に単軸引張負荷６４２をかける様子を示す。領域６３３は、第１の歯受けキャビティ（キャップ）６２８と第２の歯受けキャビティ（キャップ）６３５とをつないでいる隣接歯間領域であってよい。単軸引張負荷６４２は、領域６３３を通る軸に沿ってかけられてよい。例えば、隣接歯間領域６３３における単軸引張負荷６４２のシミュレーションは、隣接歯間領域６３３の第１の側にある第１の歯受けキャビティ６２８及び／又は第３の歯受けキャビティ６２７を（例えば、０変位境界条件を設定することにより）定位置に固定し、隣接歯間領域６３３の第２の側にある第２の歯受けキャビティ６３０に（例えば、第２の歯受けキャビティに対して力境界条件又は変位境界条件を設定することにより）負荷をかけることによって行われてよい。一実施形態では、アライナ６２６の最も末端の歯受けキャビティであってよい歯受けキャビティ６３０に負荷がかけられる。別の実施形態では、歯受けキャビティ６２８に隣接する歯受けキャビティ６３５に単軸引張負荷６４２がかけられる。
図６Ｅは、一実施形態による、アライナの領域６３３の周囲にせん断負荷６４６をかける様子を示す。領域６３３は、第１の歯受けキャビティ（キャップ）６２８と第２の歯受けキャビティ（キャップ）６３５とをつないでいる隣接歯間領域であってよい。一例では、隣接歯間領域６３３におけるせん断負荷６４６のシミュレーションは、隣接歯間領域６３３の第１の側にある第１の歯受けキャビティ６２８及び／又は第３の歯受けキャビティ６２７を（例えば、０変位境界条件を設定することにより）定位置に固定し、隣接歯間領域６３３の第２の側にある第２の歯受けキャビティ６３０に（例えば、第２の歯受けキャビティに対して力境界条件又は変位境界条件を設定することにより）負荷をかけることによって行われてよい。一実施形態では、アライナ６２６の最も末端の歯受けキャビティであってよい歯受けキャビティ６３０に負荷がかけられる。別の実施形態では、歯受けキャビティ６２８に隣接する歯受けキャビティ６３５にせん断負荷６４６がかけられる。
実施形態では、かけられてよい幾つかの負荷は、曲げ、ねじり、持ち上げ、せん断、圧縮、及び／又は引張の組み合わせを含んでよい。例えば、アライナの１つ以上の領域にかけられる負荷が、ｘ軸方向（例えば、頬側方向）の第１の大きさ、ｙ軸方向（例えば、近心方向）の第２の大きさ、及び／又はｚ軸方向（例えば、垂直方向）の第３の大きさを含んでよい。例えば、負荷は、ｘ軸方向の０Ｎの力と、ｙ軸方向の０．２Ｎの力と、ｚ軸方向の１Ｎの力とを含んでよい。この例の負荷は、追加又は代替として、ｘ軸、ｙ軸、及び／又はｚ軸のうちの１つ以上を中心とする回転力を含んでよい。例えば、この例の負荷は、ｘ軸を中心とする０Ｎの力と、ｙ軸を中心とする０．２〜１．０Ｎの力と、ｚ軸を中心とする０Ｎの力とを含んでよい。
図６Ａに戻ると、ブロック６１６で、数値シミュレーションを用いてシミュレートされた負荷条件のそれぞれについて、ひずみ、応力、及び／又はひずみエネルギ（例えば、ひずみエネルギ密度）の量が算出される。ひずみ、応力、及び／又は応力エネルギの量は、負荷条件及び材料特性情報に基づいて算出されてよい。更に、ひずみ、応力、及び／又はひずみエネルギ密度から１つ以上の導出値が導出されてよい。実施される数値シミュレーションは、材料特性及びジオメトリを有するアライナに１つ以上の負荷（例えば、力及び／又は変位）をかけることをモデル化した一連の偏微分方程式を解くことを含んでよい。更に、偏微分方程式は、選択された領域（例えば、弱点又は隣接歯間領域）における応力又はひずみの値を計算することが可能である。偏微分方程式は、アライナのデジタル設計内の応力、ひずみエネルギ、及び／又はひずみの状態を計算する弾性静的又は弾性動的偏微分方程式であってよく、破損、そり、変形等の予測に使用されてよい。一実施形態では、その領域におけるアライナのエッジ（例えば、その領域とアライナのカットラインとの境界となるエッジ）について、ひずみ、応力、及び／又はひずみエネルギの量が算出される。
ブロック６１８で、処理ロジックは、その領域（例えば、弱点又は隣接歯間領域）の強度値の計算を、シミュレートされた負荷のうちの１つ以上の負荷について算出されたひずみ、応力、及び／又はひずみエネルギ（例えば、ひずみエネルギ密度）の量に基づいて行う。強度値は、追加又は代替として、ひずみ、応力、及び／又はひずみエネルギ密度の少なくともいずれかから導出された１つ以上の導出値に基づいてよい。一実施形態では、その領域の強度値は、複数の異なる負荷条件のそれぞれについて計算されたひずみ、応力、及び／又はひずみエネルギ密度に基づく。例えば、その領域の強度値は、その領域について計算されたひずみ、応力、及び／又はひずみエネルギ密度の値のうちの最大のひずみ、応力、及び／又はひずみエネルギ密度に基づいてよい。
その領域が損傷が発生しそうな箇所であるかどうか、又は損傷が発生しそうな箇所を含むかどうかの判定が、その領域の強度値に基づいて行われてよい。例えば、その領域について計算された最大の応力、ひずみ、及び／又はひずみエネルギ密度が閾値を上回った場合には、その領域は、アライナにおいて損傷が発生しそうな箇所として識別されてよい。
ブロック６２０で、処理ロジックは、アライナ全体の一般化強度値を算出してよい。一般化強度値は、調べられた各領域の算出された強度値に基づいてよい。一実施形態では、強度値は、調べられた領域の最小強度値に対応する。
ブロック６２２で、処理ロジックは、強度値が１つ以上の損傷基準を満たすかどうかを判定してよい。応力及び／又はひずみ及び／又はひずみエネルギ密度の値が閾値を上回れば、損傷基準が満たされたとしてよい。調べられた各領域のひずみ／応力、ひずみエネルギ密度、及び／又は変形エネルギの値を計算する為に偏微分方程式が使用されてよい。
ブロック６２２で、処理ロジックは、強度値が損傷基準を満たした（例えば、局所変形（ひずみ及び応力）の値が閾値（例えば、１〜２０％のひずみ、又は０．５〜２０ＭＰａの応力）を上回った）と判定された場合には、損傷が発生しそうな１つ以上の箇所がアライナに含まれると判定してよい。その点で計算されたひずみ及び／又は応力の値が力に起因して閾値を上回った場合には、亀裂が発生する可能性があり、破損が発生する可能性があり、ひずみ／応力又は変形エネルギがアライナのそり、アライナの変形等を引き起こす可能性がある。ひずみ／応力、ひずみエネルギ密度、及び／又は変形エネルギに対して規定される閾値は、ひずみ／応力又は変形エネルギの値がクリティカル値に達したときにポリマー材料が不良になる歩留まり基準（例えば、フォンミーゼス）に関連してよく、或いは任意の適切な設定可能閾値であってよい。
アライナの一般化強度値が損傷基準を満たす場合（例えば、アライナの１つ以上の領域のひずみ、応力、及び／又はひずみエネルギが閾値を上回る場合）には、損傷が発生しそうな１つ以上の箇所がアライナに含まれると判定されてよい。損傷が発生しそうな１つ以上の箇所がアライナに含まれると判定された場合には、処理ロジックは、そのアライナに関して、図１Ｂを参照して説明したように、損傷が発生しそうな１つ以上の箇所を含むアライナの為の製造フローを選択してよい。或いは、損傷が発生しそうな１つ以上の箇所がアライナに含まれると判定された場合には、処理ロジックは、アライナの修正されたデジタルモデルを生成する為に、上述のような１つ以上の修正措置を実施してよい。アライナのデジタルモデルを修正することの幾つかの例は、アライナのデジタルモデルの（例えば、損傷が発生しそうな箇所である隣接歯間領域の）カットライン丸みを修正すること、アライナのデジタルモデルの（例えば、損傷が発生しそうな箇所である隣接歯間領域の）一部分の厚さを修正すること、アライナのデジタルモデルの（例えば、損傷が発生しそうな箇所である隣接歯間領域又はその周囲の）ジオメトリを修正すること、並びに、歯列弓の型からのアライナの取り外しを開始するのに望ましい場所を表すインジケータをアライナのデジタルモデルに挿入することを含む。別の例では、処理ロジックは、歯列弓のデジタルモデルの１つ以上の歯の上の１つ以上のアタッチメントを修正することによって歯列弓の修正されたデジタルモデルを生成してよく、その後、歯列弓の修正されたデジタルモデルに基づいてアライナの修正されたデジタルモデルを生成してよい。別の例では、処理ロジックは、歯列弓のデジタルモデル上の、損傷が発生しそうな箇所である隣接歯間領域に関連付けられた場所に対して新たな仮想充填材を追加するか既存の仮想充填材を拡大することによって歯列弓の修正されたデジタルモデルを生成してよく、その後、歯列弓の修正されたデジタルモデルに基づいてアライナの修正されたデジタルモデルを生成してよい。
図７Ａは、一実施形態による、ジオメトリ評価器を使用してアライナ（例えば、ポリマーアライナ）のデジタル設計の解析を実施する方法７００のフロー図を示す。実施形態では、ジオメトリ評価器は、数値シミュレーションの一種と考えられてよい。方法７００の１つ以上の動作が、コンピューティング装置の処理ロジックによって実施される。処理ロジックは、ハードウェア（例えば、回路、専用ロジック、プログラマブルロジック、マイクロコード等）、ソフトウェア（例えば、処理デバイスによって実行される命令）、ファームウェア、又はこれらの組み合わせを含んでよい。例えば、方法７００の１つ以上の動作は、処理デバイスが図１４のアライナ設計解析モジュール１４５０を実行することによって実施されてよい。なお、方法７００は、各患者の治療計画の為のそれぞれ異なるアライナごとに実施されてよく、或いは、その治療計画のキーステージにおけるそれぞれ異なるアライナごとに実施されてよい。更に、方法６００は、図１Ａのブロック１０４の間に実施されてよい動作を含む。
ブロック７０２で、処理ロジックは、アライナの全体強度を調べる為に、ジオメトリ評価器（例えば、数値シミュレーション）を使用してアライナのデジタル設計の解析を実施してよい。実施形態では、ジオメトリ評価器は、アライナの１つ以上の領域において（例えば、アライナのデジタル設計の１つ以上の隣接歯間領域及び／又は他の弱点において）アライナのデジタル設計の１つ以上のジオメトリ特性を調べることが可能であり、その１つ以上のジオメトリ特性と、アライナの製造に使用される材料の材料特性とに基づいて、応力又はスチフネス、又は強度を計算することが可能である。
ブロック７０４で、処理ロジックは、アライナの１つ以上の材料特性（材料特性情報とも呼ばれる）を集めてよい。材料特性は、亀裂、破損、変形、そり等が発生するまで材料が持続できる応力及び／又はひずみの量又は値を含んでよい。材料の材料特性の一例として、材料のヤング率がある。幾つかの実施形態では、材料特性は、アライナのデジタル設計が異なっても変わらなくてよい。これは、アライナが同じ材料（例えば、ポリマー）で作られる為である。実施形態では、材料特性は、アライナ設計解析モジュール１４５０の構成に含まれてよい。
ブロック７０６で、処理ロジックは、アライナのデジタル設計からアライナのジオメトリを集めてよい。ジオメトリは、各患者（並びに各治療ステージ）に固有であってよく、患者の歯列弓に基づいて決定されてよい。ジオメトリは、歯列弓状構造（例えば、型又は患者の歯列弓）のデジタルモデルをマニピュレートしてアライナのデジタル設計を生成することによって取得されてよい。歯列弓状構造のデジタルモデルは、患者の歯列弓を表現することが可能である。歯列弓状構造のデジタルモデルは、アライナの表面を近似すること、並びにアライナのデジタル設計を生成することの為にオフセットされてよい。従って、アライナのデジタル設計は、患者の歯を受けるように構成されたキャビティ（歯受けキャビティ又はキャップと呼ばれる）、及び／又は歯上のアタッチメントを含んでよい。
ブロック７０７で、処理ロジックは、アライナの潜在的弱点（例えば、隣接歯間領域）の場所を特定してよい。なお、潜在的弱点は、通常、つながりが弱いことにより隣接歯間領域に現れる。但し、潜在的弱点は、様々な歯列において見られるように他の場所にも存在しうる。一実施形態では、隣接歯間領域の場所は、アライナの歯受けキャビティの中心をまず特定することによって特定される。次に、隣接する歯受けキャビティの各ペアの中心間の線が計算されてよい。隣接する歯受けキャビティの各ペアごとの、歯受けキャビティの中心間に引かれた線の中点が、それら２つの歯受けキャビティをつなぐ隣接歯間領域の中点であってよい。隣接する２つの歯受けキャビティをつないでいる隣接歯間領域は、線の中点の周囲の（例えば、中点からの、線に沿った第１の方向の第１のオフセットから、中点からの、線に沿った第２の方向の第２のオフセットまでの）部分を含んでよい。
ブロック７０８で、処理ロジックは、アライナの特定された潜在的弱点（例えば、隣接歯間領域）を解析してよい。潜在的弱点の解析は、潜在的弱点のジオメトリ値（例えば、面積慣性モーメント）を計算すること、及び／又は潜在的弱点にかけられた１つ以上の負荷に基づいて応力を計算することを含んでよい。アライナの潜在的弱点を解析することは、ブロック７１０、７１２、７１４、７１６、及び７１８の動作を実施することを含んでよい。
ブロック７１０で、処理ロジックは、アライナのデジタル設計の潜在的弱点（例えば、隣接歯間領域）を選択してよく、その後、選択された潜在的弱点に関連付けられた強度を調べる為に、ブロック７１２〜７１８の動作を実施することに進んでよい。ブロック７１０で、潜在的弱点のセットの各潜在的弱点が選択されてよく、各潜在的弱点についてブロック７１２〜７１８の動作が繰り返されてよい。幾つかの実施形態では、選択された潜在的弱点は、アライナの隣接歯間領域であってよい。
図７Ｂは、一実施形態によるアライナ７２４を示しており、これは、歯受けキャビティと、歯受けキャビティのペアの間にある隣接歯間領域７３０Ａ〜Ｍとを含む。各隣接歯間領域７３０Ａ〜Ｍの場所は、上述のように特定されていてよい。例えば、第１の歯受けキャビティ７２６の中心と第２の歯受けキャビティ７２８の中心とが特定されてよい。そして、第１の歯受けキャビティ７２６の中心と第２の歯受けキャビティ７２８の中心との間に線７３２が引かれてよい。そして、隣接歯間領域７３０Ｄが、線７３２のほぼ中点にあることが特定されてよい。他の隣接歯間領域の場所も同様に特定されてよい。
図７Ａに戻ると、ブロック７１２で、処理ロジックは、選択された潜在的弱点の１つ以上の断面スライスを決定する。一実施形態では、断面スライスの１つ以上が潜在的弱点の中点を通る（例えば、隣接歯間領域の中点を通る）。そして、線上の、中点からオフセットした場所で更なる断面スライスが取得されてよい。一実施形態では、５個、１０個、１５個、又は２０個の断面スライスが生成される。或いは、他の数の断面スライスが生成されてよい。
各断面スライスは、第１の軸及び第２の軸を含む平面を定義してよい。各平面の第１の軸は、当該の隣接歯間領域によって分けられる、歯受けキャビティの中心間に引かれた線に垂直であってよく、更に、ｚ軸に垂直であってよい（但し、ｚ軸は、垂直軸、及び／又はアライナによって定義される咬合平面に垂直な軸である）。断面スライスによって定義される、各平面の第２の軸はｚ軸であってよい。或いは、断面スライスによって定義される１つ以上の平面については、その面の第２の軸は、ｚ軸に対して角度が付いていてよい。断面スライスを決定する為に、処理ロジックは、歯受けキャビティの中心同士をつなぐ線に垂直であって、ｚ軸に垂直な追加線を決定してよい。その後、追加線によって定義された第１の軸を有し、ｚ軸に平行であるかｚ軸に対して角度が付いている第２の軸を有する平面が決定されてよい。その後、アライナのデジタルモデルが平面によってスライスされて、断面スライスが生成されてよい。
図７Ｃは、一実施形態による、アライナ７３４から取得された断面スライス７４０を示す。断面スライス７４０は、アライナ７３４の隣接歯間領域において、第１の軸７３８及び第２の軸７３７によって定義された平面７３６でアライナをスライスすることによって取得される。
図７Ａに戻ると、ブロック７１４で、決定された各断面スライスについて、１つ以上の強度値が計算される。そのような値は、例えば、応力、ひずみ、ひずみエネルギ、又は、その応力、ひずみ、及び／又はひずみエネルギから導出された１つ以上の導出値に基づいてよい。一実施形態では、各スライスについて１つ以上の面積慣性モーメントが計算される。アライナの断面の面積慣性モーメントは、関心対象の軸ごとに別々に計算される。例えば、断面の面積慣性モーメントは、断面スライスによって定義された平面の第１の軸（例えば、ｘ軸又は頬側−舌側軸）を基準にして算出されてよく、且つ／又は断面スライスによって定義された平面の第２の軸（例えば、ｚ軸又は咬合正常軸）を基準にして算出されてよく、且つ／又は断面スライスによって定義された平面に垂直な第３の軸（例えば、ｙ軸）を基準にして算出されてよく、且つ／又は断面スライスによって定義された平面の上の線（例えば、式ｘ＝ｚで定義される線）を基準にして算出されてよい。アライナの断面スライスの、軸に関する面積慣性モーメントは次式で計算されてよい。
Figure 2022502182
 但し、Ｉは面積慣性モーメントであり、ｘは、軸から要素ｄＡまでの垂直距離であり、ｄＡは要素面積であり、Ｒは任意形状である。
その後、各面積慣性モーメントＩについて、１つ以上の応力値σが算出されてよい。面積慣性モーメントに関連付けられた応力σが次式で計算されてよい。
Figure 2022502182
 但し、ｄは、アライナ上の一点から軸までの距離であり、Ｍは、その点にかけられるモーメント又は力である。
各面積慣性モーメントに対する最大応力σｍａｘが次式で計算されてよい。
Figure 2022502182
 但し、ｄｍａｘは、アライナ上の任意の点から軸までの最大距離である。幾つかの実施形態では、アライナの製造に使用される材料の材料特性は、応力及び最大応力の計算でも使用されてよい。
図７Ｄは、一実施形態による、図７Ｃの断面スライス７４０の第１の軸７３８を中心に曲げ負荷７４２がかかっている様子を示す。図示したように、断面スライス７４０の面積慣性モーメントは、第１の軸７３８において計算されてよい。その後、軸７３８を中心とする曲げの力又はモーメントが、第１の軸７３８における面積慣性モーメントを使用して計算される。
図７Ｅは、一実施形態による、（例えば、図７Ｃの断面スライス７４０の）第２の軸７３７を中心に曲げ負荷７４４がかかっている様子を示す。図示したように、断面スライス７４０の面積慣性モーメントは、第２の軸７３７において計算されてよい。その後、軸７３７を中心とする曲げの力又はモーメントが、第２の軸７３７における面積慣性モーメントを使用して計算される。
図７Ｆは、一実施形態による、図７Ｃの断面スライス７４０に垂直な第３の軸７４８を中心にねじり負荷７４６がかかっている様子を示す。図示したように、断面スライス７４０の面積慣性モーメントは、第３の軸７４８において計算されてよい。その後、軸７４８を中心とするねじりの力又はモーメントが、第３の軸７４８における面積慣性モーメントを使用して計算される。
図７Ａに戻ると、ブロック７１６で、処理ロジックは、潜在的弱点の最小強度値を計算する。一実施形態では、最小強度値は、潜在的弱点について計算された最小面積慣性モーメント及び／又は最大応力に基づいて計算される。既述のように、潜在的弱点に関して複数の断面スライスが生成され、各断面スライスについて複数の面積慣性モーメントが計算される。更に、各面積慣性モーメントに対する最大応力値が算出されてよい。潜在的弱点について計算された複数の面積慣性モーメント及び／又は複数の応力値から、最小面積慣性モーメント及び／又は最大応力が決定されてよい。最小強度値は、潜在的弱点について計算された最小面積慣性モーメント及び／又は最大応力であってよく、又はこれに基づいてよい。一実施形態では、計算された面積慣性モーメントのタイプごとに最小強度値及び／又は最大応力値が選択される。従って、４つの異なる面積慣性モーメントが計算された場合には、最小強度値は、（例えば、４つの異なる軸に関する）４つの異なる最小面積慣性モーメントの組み合わせ、及び／又は（例えば、その４つの異なる軸に関する）４つの異なる最大応力の組み合わせに基づいてよい。
ブロック７１８で、処理ロジックは、潜在的弱点（例えば、隣接歯間領域）の最小強度値が１つ以上の損傷基準を満たすかどうかを判定してよい。損傷基準は、応力閾値及び／又は面積慣性モーメント閾値を含んでよい。最小面積慣性モーメントが面積慣性モーメント閾値を下回る場合、且つ／又は最大応力が応力閾値以上である場合には、損傷基準が満たされたとしてよい。処理ロジックは、損傷基準が満たされた場合には潜在的弱点が損傷が発生しそうな箇所であると判定してよい。
ブロック７２０で、処理ロジックは、アライナ全体の一般化強度値を算出してよい。一般化強度値は、調べられた各潜在的弱点の算出された強度値に基づいてよい。一実施形態では、強度値は、調べられた隣接歯間領域の最小強度値に対応する。
ブロック７２２で、処理ロジックは、強度値が１つ以上の損傷基準を満たすかどうかを判定してよい。いずれかの潜在的弱点の最大応力値が応力閾値を上回った場合、且つ／又はいずれかの潜在的弱点の最小面積慣性モーメントが面積慣性モーメント閾値を下回った場合には、損傷基準が満たされたとしてよい。
アライナの一般化強度値が損傷基準を満たす場合には、損傷が発生しそうな１つ以上の箇所がアライナに含まれると判定されてよい。損傷が発生しそうな１つ以上の箇所がアライナに含まれると判定された場合には、処理ロジックは、そのアライナに関して、図１Ｂを参照して説明したように、損傷が発生しそうな１つ以上の箇所を含むアライナの為の製造フローを選択してよい。或いは、損傷が発生しそうな１つ以上の箇所がアライナに含まれると判定された場合には、処理ロジックは、アライナの修正されたデジタルモデルを生成する為に、上述のような１つ以上の修正措置を実施してよい。アライナのデジタルモデルを修正することの幾つかの例は、アライナのデジタルモデルの（例えば、損傷が発生しそうな箇所である隣接歯間領域の）カットライン丸みを修正すること、アライナのデジタルモデルの（例えば、損傷が発生しそうな箇所である隣接歯間領域の）一部分の厚さを修正すること、アライナのデジタルモデルの（例えば、損傷が発生しそうな箇所である隣接歯間領域又はその周囲の）ジオメトリを修正すること、並びに、歯列弓の型からのアライナの取り外しを開始するのに望ましい場所を表すインジケータをアライナのデジタルモデルに挿入することを含む。別の例では、処理ロジックは、歯列弓のデジタルモデルの１つ以上の歯の上の１つ以上のアタッチメントを修正することによって歯列弓の修正されたデジタルモデルを生成してよく、その後、歯列弓の修正されたデジタルモデルに基づいてアライナの修正されたデジタルモデルを生成してよい。別の例では、処理ロジックは、歯列弓のデジタルモデル上の、損傷が発生しそうな箇所である隣接歯間領域に関連付けられた場所に対して新たな仮想充填材を追加するか既存の仮想充填材を拡大することによって歯列弓の修正されたデジタルモデルを生成してよく、その後、歯列弓の修正されたデジタルモデルに基づいてアライナの修正されたデジタルモデルを生成してよい。
方法７００で使用されるメトリクスは、（上述のように）アライナ／リテーナの破損の確率を予測することに直接使用されてよく、或いは機械学習モデルをトレーニングする為の特徴として使用されてよい。例えば、各隣接歯間領域について算出された面積慣性モーメント及び／又はひずみ値は、本明細書で上述したように、損傷が発生しそうな箇所を予測する機械学習モデルをトレーニングする為の入力として使用されてよい。これらのメトリクスは、機械学習モデルのトレーニングに関して既述されたメトリクスとともに、又はそれの代わりに使用されてよい。例えば、トレーニングデータセット中の埋め込みが、それぞれ、アライナの１つ以上の隣接歯間領域に関連付けられた面積慣性モーメント及び／又はひずみ値の集合を含んでよく、アライナに損傷箇所が発生したかどうかを示す標識、及び／又は損傷箇所の場所（例えば、損傷した特定の隣接歯間領域）を示す標識を含んでよい。
図７Ｇは、一実施形態による、歯列弓に対する３つの異なるアライナを重ね合わせたもの７５０を示しており、これらのアライナのそれぞれは、歯列弓の別々の治療ステージに関連付けられている。第１の治療ステージに関連付けられた第１のアライナの第１の断面７５２は、底部が比較的幅広であり、ピークが比較的低い。これに対し、第１３の治療ステージに関連付けられた第２のアライナの第２の断面７５４は、底部がより幅狭であり、ピークがより高い。更にこれに対し、第２６の治療ステージに関連付けられた第３のアライナの第３の断面７５６は、底部が更に幅狭であり、ピークが更に高い。これら３つの異なる断面を解析することにより、第１の断面７５２についての最大面積慣性モーメント及び／又は最小応力、並びに第３の断面７５６についての最小面積慣性モーメント及び／又は最大応力が得られる。従って、一例では、第３のアライナは、損傷が発生しそうな箇所を含むことが明らかになり、第１のアライナは、損傷が発生しそうな箇所を含まないことが明らかになる。
アライナは、その寿命の間に複数の異なる負荷がかけられる。そのような負荷として、アライナの成形に使用された型からアライナを一度だけ取り外すことで引き起こされる負荷、アライナを患者の歯列弓に挿入したり、そこから取り外したりすることで引き起こされる負荷、アライナが装着されている間に患者が噛んだり且つ／又は歯と歯を摺り合わせたりすることで引き起こされる負荷、並びに出荷及び配送によって引き起こされる負荷がある。例えば、アライナを型から取り外す過程の間に、アライナの１つ以上の箇所に何らかの損傷（例えば、永久変形又は永久ひずみ）が発生するかもしれないし発生しないかもしれない。意図された使用の間に、患者は、１日から３週間までの間のある日数にわたり、１日に数回、アライナの挿入及び取り外しを行う可能性がある。又、患者は、物を食べる間はアライナの装着を推奨されていない場合であっても、そのようにする可能性がある。更に、患者は、アライナの装着中に歯と歯を摺り合わせる可能性がある。上述の負荷のそれぞれは、発生の強度及び規模に応じて、アライナに幾らかの小規模な損傷を引き起こす可能性がある。ある点／領域での損傷の発生及び進展が、結果として亀裂の発生及び伝播につながり、最終的には完全な故障／破損につながる可能性がある。特定のアライナ設計が破損しうるかどうかを予測する為に、或いはアライナの形状を最適化して損傷及び／又は故障の確率を下げる為に、図８Ａの方法８００が実施されてよい。
図８Ａは、一実施形態による、アライナに対する負荷のシーケンスをシミュレートする数値シミュレーションを用いてアライナ（例えば、ポリマーアライナ）のデジタル設計の解析を実施する方法８００のフロー図を示す。方法８００の１つ以上の動作が、コンピューティング装置の処理ロジックによって実施される。処理ロジックは、ハードウェア（例えば、回路、専用ロジック、プログラマブルロジック、マイクロコード等）、ソフトウェア（例えば、処理デバイスによって実行される命令）、ファームウェア、又はこれらの組み合わせを含んでよい。例えば、方法８００の１つ以上の動作は、処理デバイスが図１４のアライナ設計解析モジュール１４５０を実行することによって実施されてよい。なお、方法８００は、各患者の治療計画の為のそれぞれ異なるアライナごとに実施されてよく、或いは、その治療計画のキーステージにおけるそれぞれ異なるアライナごとに実施されてよい。更に、方法８００は、図１Ａのブロック１０４の間に実施されてよい動作を含む。方法８００は、アライナの製造の初期から最終的な使用にかけてのシーケンシャルな負荷とそれに関連して引き起こされた損傷（あれば）とをシミュレートすることが可能である。そのようなシミュレーションによって、処理ロジックは、損傷の発生、損傷の進展、及び／又は故障／破損を予測することが可能になる。
ブロック８０２で、処理ロジックは、数値シミュレーションを用いてアライナのデジタル設計の解析を実施してよい。数値シミュレーションは、有限要素法、有限差分法、有限体積法、メッシュフリー法、平滑化粒子法、これらの方法の組み合わせ等を含んでよい。
ブロック８０４で、処理ロジックは、アライナの１つ以上の材料特性（材料特性情報とも呼ばれる）を集めてよい。材料特性は、亀裂、破損、変形、そり等が発生するまで材料が持続できる応力及び／又はひずみの量又は値（例えば、弾性率、ポアソン比、降伏強度、ひずみ−応力曲線等）を含んでよい。一実施形態では、材料特性は、材料に関連付けられた未損傷応答曲線及び／又は進行性損傷曲線を含む。実施形態では、材料特性は、アライナ設計解析モジュール１４５０の構成に含まれてよい。
ブロック８０６で、処理ロジックは、アライナのデジタル設計からアライナの第１のジオメトリを集めてよい。実施形態では、これは、アライナのデジタル設計を集めることを含んでよい。第１のジオメトリは、各患者（並びに各治療ステージ）に固有であってよく、患者の歯列弓に基づいて決定されてよい。第１のジオメトリは、歯列弓状構造（例えば、型又は患者の歯列弓）のデジタルモデルをマニピュレートしてアライナのデジタル設計を生成することによって取得されてよい。歯列弓状構造のデジタルモデルは、患者の歯列弓を表現することが可能である。歯列弓状構造のデジタルモデルは、アライナの表面を近似すること、並びにアライナのデジタル設計を生成することの為にオフセットされてよい。従って、アライナのデジタル設計は、患者の歯を受けるように構成されたキャビティ（歯受けキャビティ又はキャップと呼ばれる）、及び／又は歯上のアタッチメントを含んでよい。
ブロック８０８で、処理ロジックは、歯列弓状構造（例えば、型）のデジタルモデルから歯列弓状構造の第２のジオメトリを集めてよい。実施形態では、これは、歯列弓状構造のデジタルモデルを集めることを含んでよい。歯列弓状構造のデジタルモデルは、診察中に患者の口腔内スキャンを実施して得られた情報から、且つ／又は治療計画から生成されてよい。例えば、患者の歯列弓は、スキャンによってデジタイズされて、型の製作に使用される歯列弓としてモデル化されてよい。第２のジオメトリは、患者の歯列弓に関する情報、例えば、歯のサイズ、歯の形状、歯の向き、歯の間隔、歯上のアタッチメント、上顎歯列弓、下顎歯列弓等を含んでよい。歯列弓状構造は、一治療ステージにおける患者の上顎歯列弓又は下顎歯列弓を表してよい。
ブロック８０８で、処理ロジックは更に、反対側の歯列弓状構造（例えば、型）のデジタルモデルから反対側の歯列弓状構造の第３のジオメトリを集めてよい。実施形態では、これは、反対側の歯列弓状構造のデジタルモデルを集めることを含んでよい。反対側の歯列弓状構造のデジタルモデルは、診察中に患者の口腔内スキャンを実施して得られた情報から、且つ／又は治療計画から生成されてよい。第３のジオメトリは、患者の反対側の歯列弓に関する情報、例えば、歯のサイズ、歯の形状、歯の向き、歯の間隔、歯上のアタッチメント、上顎歯列弓、下顎歯列弓等を含んでよい。反対側の歯列弓状構造は、一治療ステージにおける患者の上顎歯列弓又は下顎歯列弓を表してよい。
ブロック８０９で、処理ロジックは、アライナの進行性損傷をシミュレートして、アライナの１つ以上の領域のそれぞれの損傷の総量を算出してよい。処理ロジックは、歯列弓状構造（例えば、型又は患者の歯列弓）からアライナを取り外すこと、歯列弓状構造上にアライナを配置すること、噛むこと等に関連付けられた、アライナのデジタル設計に対する１つ以上の力及び／又は変位のシーケンスをシミュレートしてよい。アライナのデジタル設計に対する１つ以上の力及び／又は変位をシミュレートすることは、ブロック８１０、８１２、８１４、８１６、及び８１８の動作を実施することを含んでよい。
ブロック８１０で、処理ロジックは、アライナに対する負荷をシミュレートしてよい。シミュレートされる負荷は、（例えば、図３Ａ〜７Ｇを参照して）前述した負荷のいずれであってもよい。更に、負荷をシミュレートする際には、（例えば、図３Ａ〜７Ｇを参照して）前述した技法及び／又は数値シミュレーションのいずれが用いられてもよい。一実施形態では、シミュレートされる負荷は、１つ以上の材料特性及び第１のジオメトリを有するアライナを、第２のジオメトリを有する歯列弓状構造から取り外すことを、（例えば、図３Ａ〜３Ｂ、図４Ａ〜４Ｂ、図５Ａ〜５Ｂ、又は図６Ａ〜６Ｆを参照して説明したように）アライナのデジタル設計上の点のセットに１つ以上の負荷（例えば、１つ以上の力及び／又は変位）をかけることによってシミュレートする。一実施形態では、シミュレートされる負荷は、歯列弓状構造上にアライナを配置することをシミュレートする。そのような負荷のシミュレーションは、例えば、歯列弓状構造からアライナを取り外す為にかけられる力の反転を使用して実施されてよい。一実施形態では、シミュレートされる負荷は、アライナに対する噛む力をシミュレートする（これについては後で図８Ｃを参照して詳述する）。実施形態では、かけられる負荷は、１つ以上の力又はモーメントを含む。
ブロック８１２で、処理ロジックは、アライナの１つ以上の領域のそれぞれの損傷の量を算出する。これは、アライナの全ての領域及び／又は点について損傷の量を算出することを含んでよい。領域／点の損傷は、（例えば、図３Ａ〜６Ｆを参照して）上述したように、各領域／点におけるひずみの量を最初に算出することによって算出されてよい。アライナ上の各点は、ひずみが閾値量になるまでは、損傷したり永久変形したりせずに耐えることが可能でありうる。但し、一点でひずみがひずみの閾値量を上回ると、アライナ上のその点において損傷が引き起こされる可能性がある。従って、アライナの一点／領域で測定されるひずみは、弾性ひずみと塑性ひずみに分けることができる。弾性ひずみは、アライナに力がかからなくなると０まで減る一時的なひずみであってよい。塑性ひずみは、アライナの永久変形を引き起こしうる永久ひずみであってよい。アライナの一点／領域における塑性ひずみは、いかなる量であっても、アライナのその点／領域にある程度の損傷をもたらしうる。損傷の量は、塑性ひずみの大きさに基づいてよい。一実施形態では、損傷の量は０から１の値を有し、０は損傷がないことを示し、１は破損を示す。損傷値０は０％の損傷を表してよく、損傷値１は１００％の損傷を表してよい。
ブロック８１４で、処理ロジックは、アライナ上の各点における損傷の量（例えば、塑性ひずみの量）に基づいてアライナのデジタルモデルを更新してよい。アライナ上の各点／領域について、損傷の量が記録されてよい。これは、その点に適用される損傷開始値と見なされてよい。理想は、アライナ上のほとんど又は全ての領域／点で損傷がゼロであることであろう。デジタルモデルの更新は、アライナの修正されたデジタルモデルに対して、アライナに対する別の負荷のシミュレーションがすぐ次に適用されるように行われてよく、既に発生している損傷（例えば、塑性ひずみ）があれば、それは、アライナの修正されたデジタルモデルに含まれる形でアライナの開始条件において考慮される。更に、デジタルモデルの更新は、塑性ひずみを考慮し、塑性ひずみに関連付けられた、アライナの永久変形（あれば）を反映するようにデジタルモデルのジオメトリを調節することによって行われてよい。
ブロック８１６で、処理ロジックは、アライナに対する更なる何らかの負荷をシミュレートすべきかどうかを決定する。アライナに対する更なる負荷のシミュレーションが不要であれば、本方法はブロック８１８に進み、処理ロジックは、アライナに対する負荷のシミュレーションを終了する。アライナに対する更なる負荷のシミュレーションが必要であれば、本方法はブロック８１０に戻り、アライナに対する新たな負荷をシミュレートする。実施形態では、アライナに対して多様な負荷のシーケンスがシミュレートされてよい。シミュレーションごとに、シミュレートされた負荷に起因する損傷の量を使用しての、アライナのデジタルモデルの更新が行われてよい。これによって、アライナの特定の点に塑性ひずみが蓄積される可能性があり、これは、最終的には、アライナのそれらの点が、アライナがもはや意図された目的を果たさなくなる程度まで壊れるか変形することにつながる可能性がある。一実施形態では、アライナに対する負荷のシミュレーションのシーケンスは以下を含む。
１）アライナの成形に使用された歯列弓の型からアライナを一度だけ取り外すことのシミュレーション。
２）患者の歯列弓からアライナを取り外すシミュレーションと、患者の歯列弓にアライナを挿入するシミュレーションの繰り返し（例えば、１０〜２００回連続の、アライナの取り外しと挿入のシミュレーション）。及び／又は、
３）アライナに対する噛む負荷のシミュレーションの繰り返し。
本明細書に記載の様々なシミュレーション技法が順に用いられてよい。例えば、最初に、歯列弓の型からアライナを取り外すことをシミュレートする為に、図３Ａ〜３Ｂを参照して説明した技法が用いられてよく、その後、患者の歯列弓にアライナを装着すること、及び／又は患者の歯列弓からアライナを取り外すことをシミュレートする為に、図４Ａ〜４Ｂ又は図６Ａ〜６Ｆを参照して説明した技法が用いられてよい。
ブロック８２０で、処理ロジックは、アライナの少なくとも１つの領域／点において損傷基準が満たされたかどうかを、その１つ以上の領域のそれぞれにおける損傷の総量に基づいて判定する。一実施形態では、損傷基準は、蓄積したひずみの総量である。一実施形態では、損傷基準はゼロ損傷である（例えば、アライナ上のいずれかの点に少しでも損傷があれば、アライナは損傷基準を満たす）。一実施形態では、損傷基準は、２％損傷、５％損傷、１０％損傷、１５％損傷、又は２０％損傷である。損傷基準が満たされた場合には、処理ロジックは、１つ以上の修正措置を開始してよく、且つ／又は、本出願において既に詳述したように、損傷が発生しそうな箇所を有するアライナに関連付けられた、アライナの特定の製造フローを選択してよい。
幾つかの実施形態では、ブロック８２０の動作は、各負荷がアライナに対してシミュレートされた後に実施されてよい。アライナのいずれかの点で損傷基準が満たされた場合には、アライナに対する更なるシミュレーションは実施されなくてよい。これにより、処理ロジックは、アライナの損傷進展経路を追跡して、アライナの寿命のどの時点でアライナが損傷しうるか、並びにどの負荷がアライナにとって最も有害かを明らかにすることが可能になりうる。
図８Ｂは、一実施形態による、アライナの応力／ひずみ曲線８２２を示す。応力（σ）は力を表してよく、ひずみ（ε）は変位を表してよい。応力／ひずみ曲線８２２は、（点Ａ、Ｂ、Ｄ、及びＪの間の）未損傷応答曲線８２４と（点Ｄと点Ｆとの間の）損傷応答曲線（進行性損傷曲線とも呼ばれる）８２６とを含んでよい。アライナの一点に力がかかるにつれて、未損傷応答曲線８２４に従って応力が増加し、ひずみも増加し、ひずみの量は、（応力／ひずみ曲線８２２上でＤと標識された）損傷を開始させるのに十分な量に達するまで増加する。点Ａと点Ｂとの間では、ひずみは、アライナの材料特性に従って、弾性率又はヤング率（Ｅ）に関連付けられた割合（これは、ひずみ応力曲線の点Ａと点Ｂとの間の直線の傾きでもある）で応力の増加とともに直線的に増加する。ひずみの量が点Ｂでのひずみ以下であれば、ひずみを引き起こしている負荷がアライナから除去されると、ひずみは点Ａ（ゼロひずみ）に戻る。点Ａと点Ｂとの間の領域は塑性領域と呼ばれ、点Ａと点Ｂとの間にひずみがあれば、それは弾性ひずみである。
ひずみが点Ｂを超えると、傾きは、ひずみが点Ｄの損傷開始値に達するまで未損傷応答曲線８２４に従って変化する。点Ｂを超えるひずみがあれば、それは塑性ひずみを表す。従って、点Ｂと点Ｄとの間の領域は塑性領域である。ひずみが点Ｂと点Ｄとの間（例えば、点Ｃ）にある場合には、アライナに応力がかからなくなると、ひずみは、弾性率又はヤング率
Figure 2022502182
 （及び初期傾き）に基づいて非ゼロひずみまで減る。図の例では、点Ｃに達したひずみを引き起こした応力がかからなくなると、ひずみは点Ｈまで減り、これは、その点におけるアライナの塑性ひずみ又は永久変形を表す。その後、更なる応力がかかると、ひずみは点Ｈから点Ｃまで増え、その後、ひずみが増えるにつれて未損傷応答曲線８２４に沿って進み、点Ｄに達する。
未損傷応答曲線８２４の点Ｄと点Ｊとの間の部分は、損傷が発生しなかったとすれば曲線がどのようになるかを表している。しかしながら、点Ｄを過ぎるとアライナに損傷が発生し、これは、損傷応答曲線８２６の点Ｄと点Ｆとの間をたどる。点Ｄを過ぎるひずみがあると、これによって、その損傷箇所におけるアライナ材料の材料特性が変化し、これは、その箇所における弾性の低下を含む。これは、ひずみ応力応答において傾きの急峻さが低下していることに現れている。
図の例では、ひずみは点Ｉまで増加するように示されている。負荷がかからなくなって応力がゼロまで減ると、ひずみは新たな傾きに従って点Ｉから点Ｇまで減る。新たな傾きは、次式に従って計算されてよい。
Ｓ＝（１−ｄ）Ｅ
但し、Ｓはひずみ応力曲線の新たな傾きであり、ｄは損傷の量（０から１）であり、Ｅは弾性率である。これは、損傷した箇所でアライナ材料の弾性が低下することを反映している。更なる応力がかかると、ひずみは点Ｇから新たな傾きＳに従って増加して、点Ｉに達する。ひずみの更なる増加によって、ひずみは損傷応答曲線８２６をたどり続けることになる。ひずみが点Ｆに達することがあれば、その点でアライナに破損又は亀裂が発生する。
図８Ｃは、一実施形態による、噛むこと及び／又は歯と歯を摺り合わせることに関連付けられた数値シミュレーションを用いてアライナ（例えば、ポリマーアライナ）のデジタル設計の解析を実施する方法８３０のフロー図を示す。方法８３０の１つ以上の動作が、コンピューティング装置の処理ロジックによって実施される。処理ロジックは、ハードウェア（例えば、回路、専用ロジック、プログラマブルロジック、マイクロコード等）、ソフトウェア（例えば、処理デバイスによって実行される命令）、ファームウェア、又はこれらの組み合わせを含んでよい。例えば、方法８３０の１つ以上の動作は、処理デバイスが図１４のアライナ設計解析モジュール１４５０を実行することによって実施されてよい。なお、方法８３０は、各患者の治療計画の為のそれぞれ異なるアライナごとに実施されてよく、或いは、その治療計画のキーステージにおけるそれぞれ異なるアライナごとに実施されてよい。更に、方法８３０は、図１Ａのブロック１０４の間に実施されてよい動作を含む。
ブロック８３２で、処理ロジックは、噛むこと及び／又は歯と歯を摺り合わせることに関連付けられた数値シミュレーションを用いてアライナのデジタル設計の解析を実施してよい。数値シミュレーションは、有限要素法、有限差分法、有限体積法、メッシュフリー法、平滑化粒子法、これらの方法の組み合わせ等を含んでよい。
ブロック８３４で、処理ロジックは、アライナの１つ以上の材料特性（材料特性情報とも呼ばれる）を集めてよい。材料特性は、亀裂、破損、変形、そり等が発生するまで材料が持続できる応力及び／又はひずみの量又は値を含んでよい。材料の材料特性の一例として、材料のヤング率がある。幾つかの実施形態では、材料特性は、アライナのデジタル設計が異なっても変わらなくてよい。これは、アライナが同じ材料（例えば、ポリマー）で作られる為である。
ブロック８３６で、処理ロジックは、アライナのデジタル設計からアライナの第１のジオメトリを集めてよい。実施形態では、これは、アライナのデジタル設計を集めることを含んでよい。第１のジオメトリは、各患者（並びに各治療ステージ）に固有であってよく、患者の歯列弓に基づいて決定されてよい。第１のジオメトリは、歯列弓状構造（例えば、型又は患者の歯列弓）のデジタルモデルをマニピュレートしてアライナのデジタル設計を生成することによって取得されてよい。歯列弓状構造のデジタルモデルは、患者の歯列弓を表現することが可能である。歯列弓状構造のデジタルモデルは、アライナの表面を近似すること、並びにアライナのデジタル設計を生成することの為にオフセットされてよい。従って、アライナのデジタル設計は、患者の歯を受けるように構成されたキャビティ（歯受けキャビティ又はキャップと呼ばれる）、及び／又は歯上のアタッチメントを含んでよい。
ブロック８３８で、処理ロジックは、歯列弓状構造（例えば、型）のデジタルモデルから歯列弓状構造の第２のジオメトリを集めてよい。実施形態では、これは、歯列弓状構造のデジタルモデルを集めることを含んでよい。歯列弓状構造のデジタルモデルは、診察中に患者の口腔内スキャンを実施して得られた情報から、且つ／又は治療計画から生成されてよい。例えば、患者の歯列弓は、スキャンによってデジタイズされて、型の製作に使用される歯列弓としてモデル化されてよい。第２のジオメトリは、患者の歯列弓に関する情報、例えば、歯のサイズ、歯の形状、歯の向き、歯の間隔、歯上のアタッチメント、上顎歯列弓、下顎歯列弓等を含んでよい。歯列弓状構造は、一治療ステージにおける患者の上顎歯列弓又は下顎歯列弓を表してよい。
ブロック８４０で、処理ロジックは更に、反対側の歯列弓状構造（例えば、型）のデジタルモデルから反対側の歯列弓状構造の第３のジオメトリを集めてよい。実施形態では、これは、反対側の歯列弓状構造のデジタルモデルを集めることを含んでよい。反対側の歯列弓状構造のデジタルモデルは、診察中に患者の口腔内スキャンを実施して得られた情報から、且つ／又は治療計画から生成されてよい。第３のジオメトリは、患者の反対側の歯列弓に関する情報、例えば、歯のサイズ、歯の形状、歯の向き、歯の間隔、歯上のアタッチメント、上顎歯列弓、下顎歯列弓等を含んでよい。反対側の歯列弓状構造は、一治療ステージにおける患者の上顎歯列弓又は下顎歯列弓を表してよい。
ブロック８４２で、処理ロジックは、噛む負荷（又は歯と歯を摺り合わせる負荷）に関連付けられた境界条件を患者の上顎歯列弓及び下顎歯列弓の両方に（例えば、歯列弓状構造のデジタルモデルの第２のジオメトリに、且つ反対側の歯列弓状構造のデジタルモデルの第３のジオメトリに）適用してよい。一実施形態では、上顎歯列弓に対する境界条件は固定位置（例えば、ゼロ変位）であり、下顎歯列弓に対する境界条件は、下顎歯列弓上の１つ以上の点に負荷（例えば、力）をかけることである。別の実施形態では、下顎歯列弓に対する境界条件が固定位置（ゼロ変位）であり、上顎歯列弓に対する境界条件が、上顎歯列弓上の１つ以上の点に負荷をかけることである。これらの適用される境界条件は、上顎歯列弓と下顎歯列弓との間のアライナの圧縮をシミュレートすることが可能である。実施形態では、一方の歯列弓に対して、約０〜２０００ニュートンの力が反対側の歯列弓の方向にかけられてよい。圧縮力（従って、ひずみ）は、歯の形状、歯のサイズ、歯の高さ、患者の性別、患者の年齢等に応じて、アライナの様々な点にわたって不均一に分散されてよい。
ブロック８４４で、処理ロジックは、アライナの様々な領域又は点におけるひずみを測定してよい。その後、このひずみは、アライナのいずれかの点が損傷が発生しそうな箇所かどうかを評価することに使用されてよい。
図９は、アライナに対する１つ以上の負荷の結果に基づいて、アライナ（例えば、ポリマーアライナ）に対して１つ以上の修正措置を実施する方法９００のフロー図を示す。方法９００の１つ以上の動作が、コンピューティング装置の処理ロジックによって実施される。処理ロジックは、ハードウェア（例えば、回路、専用ロジック、プログラマブルロジック、マイクロコード等）、ソフトウェア（例えば、処理デバイスによって実行される命令）、ファームウェア、又はこれらの組み合わせを含んでよい。例えば、方法９００の１つ以上の動作は、処理デバイスが図１４のアライナ設計解析モジュール１４５０を実行することによって実施されてよい。なお、方法９００は、各患者の治療計画の為のそれぞれ異なるアライナごとに実施されてよく、或いは、その治療計画のキーステージにおけるそれぞれ異なるアライナごとに実施されてよい。更に、方法９００は、図１Ａのブロック１０４の間に実施されてよい動作を含む。
ブロック９０２で、処理ロジックは、本明細書で上述した技法のいずれかを用いて、アライナに対する負荷をシミュレートしてよい。例えば、処理ロジックは、第１のデジタルモデル及び第２のデジタルモデルを使用して、歯列弓状構造（例えば、型又は患者の歯列弓）からポリマーアライナを取り外すことをシミュレートしてよい。第１のデジタルモデルは患者の歯列弓状構造を表し、第２のデジタルモデルは、その歯列弓状構造で支持されるポリマーアライナを表し、ポリマーアライナの１つ以上の領域におけるポリマーアライナの１つ以上の物理特性を明示する。
ブロック９０４で、処理ロジックは、１つ以上の領域における１つ以上の値が１つ以上の損傷基準を満たす可能性を算出してよい。これらの値は、アライナに対する負荷がシミュレートされている間（例えば、第１のデジタルモデル及び第２のデジタルモデルを使用して、歯列弓からポリマーアライナを取り外すことがシミュレートされている間）に１つ以上の領域において算出された量から導出されたひずみ及び／又は応力又は他の任意の量を表してよい。これらの１つ以上の値が閾値を上回れば、損傷基準が満たされたとしてよい。一実施形態では、閾値は、破損のデータに基づいてトレーニングされた機械学習モデルに基づいて決定されていてよい。一実施形態では、ブロック９０４での算出は、歯列弓状構造の相互作用と、ポリマーアライナの１つ以上の物理特性とに基づいてよく、相互作用は取り外しのシミュレーションによるものである。
ブロック９０６で、１つ以上の値が１つ以上の損傷基準を満たす可能性の算出結果に基づく、アライナのデジタルモデルの、物理的損傷が発生しそうな１つ以上の箇所についての解析に対する応答として、処理ロジックは、アライナに対して１つ以上の修正措置を実施すべきかどうかを判断してよい。１つ以上の修正措置を実施する判断がなされた場合には、処理ロジックは、その１つ以上の修正措置をアライナに対して実施してよい。
図１０は、一実施形態による、ルールエンジンを使用して、アライナ（例えば、ポリマーアライナ）のデジタル設計の解析を実施する方法１０００のフロー図を示す。方法１０００の１つ以上の動作が、コンピューティング装置の処理ロジックによって実施される。処理ロジックは、ハードウェア（例えば、回路、専用ロジック、プログラマブルロジック、マイクロコード等）、ソフトウェア（例えば、処理デバイスによって実行される命令）、ファームウェア、又はこれらの組み合わせを含んでよい。例えば、方法１０００の１つ以上の動作は、処理デバイスが図１４のアライナ設計解析モジュール１４５０を実行することによって実施されてよい。なお、方法１０００は、各患者の治療計画の為のそれぞれ異なるアライナごとに実施されてよく、或いは、その治療計画のキーステージにおけるそれぞれ異なるアライナごとに実施されてよい。更に、方法１０００は、図１Ａのブロック１０４の間に実施されてよい動作を含む。
ルールエンジンは、観察、数値シミュレーション結果等に基づいて決定された１つ以上のルールを使用してよい。例えば、カスタマが、取り外し中に破損したアライナについて説明するレポートを提出すること、製造技術者が、アライナを型から取り外す間のアライナの破損について観察すること等が可能である。力がかけられた結果として破損したアライナの何百件又は何千件もの観察結果を使用して、破損したアライナに含まれている、破損を引き起こしたと考えられるフィーチャのパターン又は組み合わせを特定することが可能である。そのフィーチャのパターン又は組み合わせがその後の設計に存在する場合に、損傷が発生しそうな箇所があることを明示するルールが決定されてよい。更に、数値シミュレーションが実行されて、出力として、損傷が発生しそうな箇所を特定してよい。何百件又は何千件もの数値シミュレーションの結果が集約されてよく、損傷が発生しそうな箇所に関連付けられたフィーチャのパターン又は組み合わせが特定されてよい。そのフィーチャのパターン又は組み合わせがその後の設計に存在する場合に、損傷が発生しそうな箇所があることを明示するルールが決定されてよい。
ブロック１００２で、処理ロジックは、損傷箇所を示すアライナのパラメータに関連付けられた１つ以上のルールを含むルールエンジンを使用して、アライナのデジタル設計の解析を実施してよく、これは、ブロック１００４及び１００６の動作を実施することを含んでよい。ルールは、パラメータのセット（例えば、互いの閾値近傍内にある複数のフィーチャ）、及び／又は個々のパラメータに関連付けられたルールを含んでよい。ブロック１００４で、処理ロジックは、ポリマーアライナのデジタル設計に基づいて、アライナのパラメータを決定してよい。パラメータは、アライナの、患者の歯列弓の隣接歯間領域に関連付けられた場所にあるカットラインの角度、アライナの曲率、アライナの厚さ、患者の歯列弓の歯の、歯のアタッチメントに関連付けられたアンダーカット高さ、アライナ内にフィーチャが存在するかどうか、アライナの、患者の歯列弓の歯のアタッチメントに関連付けられたフィーチャの間隔、アライナのフィーチャの数、及び／又はアライナのフィーチャの組み合わせの少なくともいずれかを含んでよい。これらのパラメータのうちのいずれか１つ以上が、履歴患者フィードバック、トレーニングされた機械学習モデル、及び／又は上述の数値シミュレーションのいずれかの実行結果から特定された、アライナのデジタル設計における損傷が発生しそうな箇所を示しうる。ルールは、それらのパラメータのうちの１つ以上のパラメータに基づいて作成されてよい。
ブロック１００６で、それらのパラメータの各パラメータについて、処理ロジックは、ブロック１００８及び１０１０の動作を実施してよい。処理ロジックは更に、パラメータの１つ以上の組み合わせに基づいて、且つ／又は特定されたパラメータの全てに基づいて、ブロック１００８及び１０１０の動作を実施してよい。ブロック１００８で、処理ロジックは、それらのパラメータ（又はパラメータのセット）が基準を満たすことをそれらの１つ以上のルールが示しているかどうかを判定してよい。基準は、パラメータが上回っている閾値、又はそれらの１つ以上のパラメータが示している、特定のフィーチャの存在に関連してよい。例えば、特定の歯にアタッチメントがあり、隣接する歯に別のアタッチメントがある場合には、ルールは、それら２つの歯の間に損傷が発生しそうな箇所があることを示してよい。又、例えば、カットラインの角度が閾値角度より大きい場合には、ルールは、そのカットラインの場所に損傷が発生しそうな箇所があることを示してよい。ルールは又、特定の歯に関連付けられてもよい。例えば、カットラインの様々な閾値角度が、様々な歯ペアの間の隣接歯間領域に関連付けられてよい。
従って、ブロック１０１０で、処理ロジックは、そのパラメータがその１つ以上のルールの基準を満たすと判定された場合には、アライナのデジタル設計の、そのパラメータに関連付けられた場所が損傷が発生しそうな箇所であると判定してよい。損傷が発生しそうな箇所があると判定されたら、１つ以上の修正措置が実施されてよい。幾つかの実施形態では、損傷が発生しそうな箇所を検証する為に、アライナのデジタル設計が、トレーニングされた機械学習モデルに入力されてよく、又は上述の数値シミュレーションのいずれかがアライナのデジタル設計に対して実施されてよく、又はこれらの両方が行われてよい。
図１１は、一実施形態による、可能な治療計画のフィルタリングされたセットを出力する方法１１００のフロー図を示す。方法１１００の１つ以上の動作が、コンピューティング装置の処理ロジックによって実施される。処理ロジックは、ハードウェア（例えば、回路、専用ロジック、プログラマブルロジック、マイクロコード等）、ソフトウェア（例えば、処理デバイスによって実行される命令）、ファームウェア、又はこれらの組み合わせを含んでよい。例えば、方法１１００の１つ以上の動作は、処理デバイスが図１４のアライナ設計解析モジュール１４５０を実行することによって実施されてよい。
ブロック１１０２で、処理ロジックは、可能な治療計画のセットを決定してよく、各治療計画は、一連の治療ステージにおけるアライナ（例えば、ポリマーアライナ）のデジタル設計のセットを含む。可能な治療計画のセットは、患者の口腔の口腔内スキャンに基づいて動的に生成される治療計画を含んでよく、これについては、医師からの提供、医師による修正（例えば、医師が特定のステージで歯にアタッチメントを追加する）、その他が行われる。
ブロック１１０４で、可能な治療計画のセットのアライナのデジタル設計のセットのアライナの各デジタル設計について、処理ロジックは、ブロック１１０６及び１１０８の動作を実施してよい。ブロック１１０６で、処理ロジックは、アライナのデジタル設計の解析を実施してよい。解析は、ａ）トレーニングされた機械学習モデル、ｂ）数値シミュレーションのうちのいずれか１つ以上の数値シミュレーション、又はｃ）ルールエンジンの少なくともいずれかを使用することを含んでよい。幾つかの実施形態では、解析は、損傷が発生しそうな箇所を検証する為に、ルールエンジンを使用して損傷が発生しそうな箇所を識別し、その後、アライナのデジタル設計をトレーニングされた機械学習モデルに入力すること、及び／又は上述の数値シミュレーションのいずれかをアライナのデジタル設計に対して実行することを含んでよい。別の実施形態では、アライナのデジタル設計は、トレーニングされた機械学習モデルに入力されてよく、その機械学習モデルは、アライナのデジタル設計における損傷が発生しそうな箇所の存在（並びに任意選択で、損傷が発生しそうな箇所の場所）を出力してよく、損傷が発生しそうな箇所の存在及び／又は場所を検証する為に、アライナのデジタル設計に対して数値シミュレーションが実施されてよい。別の実施形態では、損傷が発生しそうな箇所があることを明らかにする為に、アライナのデジタル設計に対して上述のいずれか１つ以上の数値シミュレーションが実施されてよく、その損傷が発生しそうな箇所を検証する為に、アライナのデジタル設計が、トレーニングされた機械学習モデルに入力されてよい。
ブロック１１０８で、処理ロジックは、この解析に基づいて、損傷が発生しそうな１つ以上の箇所がアライナのデジタル設計に含まれるかどうかを判定してよい。
ブロック１１１０で、処理ロジックは、可能な治療計画のセットから、損傷が発生しそうな箇所を有する１つ以上のアライナのデジタル設計に関連付けられた治療計画をフィルタリングして取り除いて、可能な治療計画のフィルタリングされたセットを作成してよい。
ブロック１１１２で、処理ロジックは、可能な治療計画のフィルタリングされたセットの中から少なくとも１つの可能な治療計画を出力してよい。可能な治療計画のフィルタリングされたセットは、損傷が発生しそうな箇所を有するアライナのデジタル設計を含まなくてよい。幾つかの実施形態では、損傷が発生しそうな箇所を解消できない場合には、アライナのデジタル設計のうちの１つ以上に損傷が発生しそうな箇所が含まれることが医師に通知されてよく、この通知は、損傷の可能性を減らす為にアライナの適切な取り外し方法を指導すること、１つの歯にアタッチメントを含めることを治療計画のより後のステージに動かすこと等を医師に推奨してよい。
図１２は、一実施形態による、アライナ（例えば、ポリマーアライナ）のデジタル設計に対して数値シミュレーションを実施してルールエンジンを生成する方法１２００のフロー図を示す。方法１２００の１つ以上の動作が、コンピューティング装置の処理ロジックによって実施される。処理ロジックは、ハードウェア（例えば、回路、専用ロジック、プログラマブルロジック、マイクロコード等）、ソフトウェア（例えば、処理デバイスによって実行される命令）、ファームウェア、又はこれらの組み合わせを含んでよい。例えば、方法１２００の１つ以上の動作は、処理デバイスが図１４のアライナ設計解析モジュール１４５０を実行することによって実施されてよい。
ブロック１２０２で、処理ロジックは、上述の数値シミュレーションのいずれかを複数回用いてアライナのデジタル設計のセットの解析を実施して、損傷が発生しそうな１つ以上の箇所に関連付けられた、アライナのフィーチャ又はパラメータのパターン又は組み合わせを特定してよい。フィーチャ又はパラメータのパターン又は組み合わせは、込み入りすぎたアタッチメント、込み入りすぎた歯、閾値を上回るカットライン角度、薄すぎるアライナの厚さ等を含んでよい。
ブロック１２０４で、処理ロジックは、そのフィーチャ又はパラメータのパターン又は組み合わせを使用してルールエンジンを生成して、数値シミュレーションを複数回用いてアライナのデジタル設計のセットの解析を実施して得られる１つ以上のルールを作成してよい。幾つかの実施形態では、ルールエンジンが生成されていれば、アライナのデジタル設計をルールエンジンで処理してから、いずれかの数値シミュレーションを実施すること、又はその結果をトレーニングされた機械学習モデルに入力することが可能である。損傷が発生しそうな箇所がアライナのデジタル設計に含まれることがルールエンジンによって示された場合には、更なる解析によって、アライナのデジタル設計に対する数値シミュレーション、及び／又はアライナのデジタル設計をトレーニングされた機械学習モデルに入力することが実施されてよい。
図１３は、一実施形態による、ルールエンジン及び／又はトレーニングされた機械学習モデルをアライナ（例えば、ポリマーアライナ）のデジタル設計に対して使用して損傷が発生しそうな箇所を特定し、その後、アライナのデジタル設計の数値シミュレーションを実施する方法１３００のフロー図を示す。方法１３００の１つ以上の動作が、コンピューティング装置の処理ロジックによって実施される。処理ロジックは、ハードウェア（例えば、回路、専用ロジック、プログラマブルロジック、マイクロコード等）、ソフトウェア（例えば、処理デバイスによって実行される命令）、ファームウェア、又はこれらの組み合わせを含んでよい。例えば、方法１３００の１つ以上の動作は、処理デバイスが図１４のアライナ設計解析モジュール１４５０を実行することによって実施されてよい。
ブロック１３０２で、処理ロジックは、数値シミュレーションを実施せずに、損傷箇所を示すアライナのパラメータに関連付けられた１つ以上のルールを含むルールエンジンを使用して、アライナのデジタル設計の解析を実施してよい。ルールエンジンは、アライナのデジタル設計のパラメータに基づいて、損傷が発生しそうな箇所がアライナのデジタル設計に含まれることを示すことが可能である。
ブロック１３０３で、処理ロジックは、ルールエンジン及び／又はトレーニングされた機械学習モデルを使用して、損傷が発生しそうな１つ以上の箇所が検出されたかどうかを判定してよい。アライナにおいて損傷が発生しそうな１つ以上の箇所が検出されなかった場合には、方法１３００は終了してよい。アライナにおいて損傷が発生しそうな１つ以上の箇所が検出された場合には、ブロック１３０４で、処理ロジックは、数値シミュレーションを用いてアライナのデジタル設計の解析を実施して、損傷が発生しそうな１つ以上の箇所がアライナに含まれることを確認してよい。
ブロック１３０５で、処理ロジックは、数値シミュレーションを用いて、損傷が発生しそうな１つ以上の箇所が確認されたかどうかを判定してよい。確認されなかった場合には、方法１３００は終了してよい。処理ロジックが、数値シミュレーションを用いて、損傷が発生しそうな１つ以上の箇所があることを確認した場合には、ブロック１３０６で、処理ロジックは、その、損傷が発生しそうな１つ以上の箇所に基づいて１つ以上の修正措置を実施してよい。
図１４は、コンピューティング装置１４００という例示的形態のマシンの概略表現を示しており、このマシンは命令のセットによって、本明細書で論じた方法（例えば、図１〜１３の方法）のうちのいずれか１つ以上を実施する。幾つかの実施形態では、本マシンは、設計ステーションの一部であってよく、或いは設計ステーションと通信結合されてよい。別の実施形態では、本マシンは、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、イントラネット、エクストラネット、又はインターネットにおいて他のマシンと接続（例えば、ネットワーク接続）されてよい。例えば、本マシンは、設計ステーション及び／又はラピッドプロトタイピング装置（例えば、３Ｄプリンタ又はＳＬＡ装置）とネットワーク接続されてよい。本マシンは、クライアントサーバネットワーク環境におけるサーバマシン又はクライアントマシンとして、或いは、ピアツーピア（又は分散）ネットワーク環境におけるピアマシンとして動作してよい。本マシンは、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）、タブレットコンピュータ、セットトップボックス（ＳＴＢ）、パーソナルデジタルアシスタント（ＰＤＡ）、携帯電話、ウェブアプライアンス、サーバ、ネットワークルータ、スイッチ又はブリッジ、又は任意の、そのマシンによって実施されるべきアクションを指定する命令のセット（シーケンシャルな、又は他の形態の命令のセット）を実行することが可能なマシンであってよい。更に、図には単一のマシンが示されているだけであるが、「マシン」という用語は、本明細書で論じた方法のうちのいずれか１つ以上を実施する命令のセット（又は複数セット）を個別に又は共同で実行するマシン（例えば、コンピュータ）の任意の集合体を包含するようにも解釈されるべきである。
この例のコンピュータ装置１４００（コンピューティング装置とも呼ばれる）は、処理装置１４０２、メインメモリ１４０４（例えば、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、フラッシュメモリ、動的ランダムアクセスメモリ（ＤＲＡＭ）（例えば、同期ＤＲＡＭ（ＳＤＲＡＭ））等）、静的メモリ１４０６（例えば、フラッシュメモリ、静的ランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ）等）、及び二次メモリ（例えば、データ記憶装置１４２８）を含み、これらはバス１４０８を介して互いに通信する。
処理装置１４０２は、１つ以上の汎用プロセッサ（例えば、マイクロプロセッサ、中央処理ユニット等）を表す。より具体的には、処理装置１４０２は、複合命令セットコンピューティング（ＣＩＳＣ）マイクロプロセッサ、縮小命令セットコンピューティング（ＲＩＳＣ）マイクロプロセッサ、超長命令語（ＶＬＩＷ）マイクロプロセッサ、他の命令セットを実装するプロセッサ、又は命令セットの組み合わせを実装するプロセッサであってよい。処理装置１４０２は、１つ以上の専用処理装置であってもよく、例えば、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、ネットワークプロセッサ等であってよい。処理装置１４０２は、本明細書で論じた動作及びステップを実施する処理ロジック（命令１４２６）を実行するように構成される。
コンピューティング装置１４００は更に、ネットワーク１４６４と通信する為のネットワークインタフェース装置１４２２を含んでよい。コンピューティング装置１４００は更に、ビデオディスプレイ装置１４１０（例えば、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）又はブラウン管（ＣＲＴ））、英数字入力装置１４１２（例えば、キーボード）、カーソル制御装置１４１４（例えば、マウス）、及び信号発生装置１４２０（例えば、スピーカ）を含んでよい。
データ記憶装置１４２８は、マシン可読記憶媒体（又はより具体的には、非一時的コンピュータ可読記憶媒体）１４２４を含んでよく、これには、本明細書で論じた方法又は機能のうちのいずれか１つ以上を実施する１つ以上の命令セット１４２６が記憶される。非一時的記憶媒体は、搬送波以外の記憶媒体を意味する。命令１４２６は、コンピュータ装置１４００によって実行されている間は、全体又は少なくとも一部がメインメモリ１４０４内及び／又は処理装置１４０２内に常駐してもよく、メインメモリ１４０４及び処理装置１４０２もコンピュータ可読記憶媒体を構成している。
コンピュータ可読記憶媒体１４２４は、アライナ及び／又は歯列弓の１つ以上のデジタルモデル（電子モデルとも呼ばれる）及び／又はアライナ設計解析モジュール１４５０を記憶することにも使用されてよく、アライナ設計解析モジュール１４５０も、本明細書に記載の方法の動作のうちの１つ以上を実施してよい。コンピュータ可読記憶媒体１４２４は、アライナ設計解析モジュール１４５０を呼び出す方法を含むソフトウェアライブラリを記憶してもよい。コンピュータ可読記憶媒体１４２４は、一例示的実施形態では単一媒体として示されるが、「コンピュータ可読記憶媒体」という用語は、１つ以上の命令セットを記憶する単一媒体又は複数媒体（例えば、集中又は分散データベース、及び／又は関連付けられたキャッシュ及びサーバ）を包含するように解釈されるべきである。「コンピュータ可読記憶媒体」という用語は、マシンによって実行される命令セットであって、本開示の方法のうちのいずれか１つ以上をマシンに実施させる命令セットを記憶又はエンコードすることが可能な任意の媒体を包含するようにも解釈されるべきである。従って、「コンピュータ可読記憶媒体」という用語は、固体メモリ、光学式媒体、及び磁気式媒体（但し、これらに限定されない）を包含するように解釈されるべきである。
図１５Ａは、顎の個々の歯１５０２のインクリメンタル再配置を達成する為に患者が装着できる一例示的歯再配置器具又はアライナ１５００を示す。この器具は、歯を受けて弾性的に再配置する歯受けキャビティを有するシェル（例えば、連続的なポリマーシェル又はセグメント化されたシェル）を含んでよい。器具又は器具の１つ以上の部分が、歯の物理モデルを使用して間接的に製作されてよい。例えば、歯の物理モデルと複数の適切なポリマー材料層のシートとを使用して、器具（例えば、ポリマー器具）が成形されてよい。本明細書では「ポリマー材料」は、ポリマーから形成される任意の材料を含んでよい。本明細書では「ポリマー」は、相当数の反復単位（例えば、３反復単位以上、任意選択で、幾つかの実施形態では１０反復単位以上、幾つかの実施形態では３０反復単位以上）と高分子量（例えば、１０，０００Ｄａ以上、幾つかの実施形態では５０，０００Ｄａ以上又は１００，０００Ｄａ以上）とで特徴付けられる場合が多い、共有化学結合で接続された複数の反復構造単位で構成される分子を意味してよい。ポリマーは、一般に、１つ以上のモノマー前駆体の重合生成物である。ポリマーという用語は、ホモポリマー、即ち実質的に単一の反復モノマーサブユニットからなるポリマーを包含する。ポリマーという用語は又、２つ以上の異なるタイプのモノマーが同じポリマーにおいて結合しているときに形成されるコポリマーも包含する。有用なポリマーとして、アモルファス、セミアモルファス、結晶、又は半結晶の状態であってよい有機ポリマー又は無機ポリマーがある。ポリマーとしては、ポリオレフィン、ポリエステル、ポリアクリレート、ポリメタクリレート、ポリスチレン、ポリプロピレン、ポリエチレン、ポリエチレンテレフタレート、ポリ乳酸、ポリウレタン、エポキシドポリマー、ポリエーテル、ポリ（塩化ビニル）、ポリシロキサン、ポリカーボネート、ポリアミド、ポリアクリロニトリル、ポリブタジエン、ポリ（シクロオレフィン）、及びコポリマーａがあってよい。本明細書で提供するシステム及び／又は方法は、様々なプラスチック及び／又はポリマーに適合する。従って、このリストは包括的というわけではなく、むしろ例示的である。プラスチックは、熱硬化性又は熱可塑性であってよい。プラスチックは熱可塑性物質であってよい。
本明細書に開示の実施形態に適用可能な材料の例として、アラインテクノロジ（Ａｌｉｇｎ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ）社から出願された以下の公開特許出願及び特許仮出願に記載されている材料があり、それらに限定されない。「多材料アライナ（ＭＵＬＴＩ−ＭＡＴＥＲＩＡＬ ＡＬＩＧＮＥＲＳ）」（米国特許出願公開第２０１７／０００７３６１号、２０１７年１月１２日公開）、「隣接歯間力結合によるアライナの直接製作（ＤＩＲＥＣＴ ＦＡＢＲＩＣＡＴＩＯＮ ＯＦ ＡＬＩＧＮＥＲＳ ＷＩＴＨ ＩＮＴＥＲＰＲＯＸＩＭＡＬ ＦＯＲＣＥ ＣＯＵＰＬＩＮＧ）」（米国特許出願公開第２０１７／０００７３６５号、２０１７年１月１２日公開）、「可変特性を有する歯列矯正器具の直接製作（ＤＩＲＥＣＴ ＦＡＢＲＩＣＡＴＩＯＮ ＯＦ ＯＲＴＨＯＤＯＮＴＩＣ ＡＰＰＬＩＡＮＣＥＳ ＷＩＴＨ ＶＡＲＩＡＢＬＥ ＰＲＯＰＥＲＴＩＥＳ）」（米国特許出願公開第２０１７／０００７３５９号、２０１７年１月１２日公開）、「歯列弓拡張用アライナの直接製作（ＤＩＲＥＣＴ ＦＡＢＲＩＣＡＴＩＯＮ ＯＦ ＡＬＩＧＮＥＲＳ ＦＯＲ ＡＲＣＨ ＥＸＰＡＮＳＩＯＮ）」（米国特許出願公開第２０１７／０００７３６６号、２０１７年１月１２日公開）、「接着剤によるアタッチメントテンプレートの直接製作（ＤＩＲＥＣＴ ＦＡＢＲＩＣＡＴＩＯＮ ＯＦ ＡＴＴＡＣＨＭＥＮＴ ＴＥＭＰＬＡＴＥＳ ＷＩＴＨ ＡＤＨＥＳＩＶＥ）」（米国特許出願公開第２０１７／０００７３６８号、２０１７年１月１２日公開）、「口蓋拡張及び他の用途の為のアライナの直接製作（ＤＩＲＥＣＴ ＦＡＢＲＩＣＡＴＩＯＮ ＯＦ ＡＬＩＧＮＥＲＳ ＦＯＲ ＰＡＬＡＴＥ ＥＸＰＡＮＳＩＯＮ ＡＮＤ ＯＴＨＥＲ ＡＰＰＬＩＣＡＴＩＯＮＳ）」（米国特許出願公開第２０１７／０００７３６７号、２０１７年１月１２日公開）、「一体成形されたフィーチャを有する歯科器具の為のシステム、装置、及び方法（ＳＹＳＴＥＭＳ， ＡＰＰＡＲＡＴＵＳＥＳ ＡＮＤ ＭＥＴＨＯＤＳ ＦＯＲ ＤＥＮＴＡＬ ＡＰＰＬＩＡＮＣＥＳ ＷＩＴＨ ＩＮＴＥＧＲＡＬＬＹ ＦＯＲＭＥＤ ＦＥＡＴＵＲＥＳ）」（米国特許出願公開第２０１７／０００７３６０号、２０１７年１月１２日公開）、「パワーアームの直接製作（ＤＩＲＥＣＴ ＦＡＢＲＩＣＡＴＩＯＮ ＯＦ ＰＯＷＥＲ ＡＲＭＳ）」（米国特許出願公開第２０１７／０００７３６３号、２０１７年１月１２日公開）、「歯科器具からの物質送達のシステム、装置、及び方法（ＳＹＳＴＥＭＳ， ＡＰＰＡＲＡＴＵＳＥＳ ＡＮＤ ＭＥＴＨＯＤＳ ＦＯＲ ＳＵＢＳＴＡＮＣＥ ＤＥＬＩＶＥＲＹ ＦＲＯＭ ＤＥＮＴＡＬ ＡＰＰＬＩＡＮＣＥ）」（米国特許出願公開第２０１７／０００７３８６号、２０１７年１月１２日公開）、「装飾用デザインを有する歯科器具（ＤＥＮＴＡＬ ＡＰＰＬＩＡＮＣＥ ＨＡＶＩＮＧ ＯＲＮＡＭＥＮＴＡＬ ＤＥＳＩＧＮ）」（米国特許出願公開第２０１７／０００８３３３号、２０１７年１月１２日公開）、「熱硬化性ポリマーを使用する歯科材料（ＤＥＮＴＡＬ ＭＡＴＥＲＩＡＬＳ ＵＳＩＮＧ ＴＨＥＲＭＯＳＥＴ ＰＯＬＹＭＥＲＳ）」（米国特許出願公開第２０１７／０００７３６２号、２０１７年１月１２日公開）、「高温リソグラフィによる光重合プロセスで使用される硬化性組成物、並びにこれより架橋ポリマーを生成する方法（ＣＵＲＡＢＬＥ ＣＯＭＰＯＳＩＴＩＯＮ ＦＯＲ ＵＳＥ ＩＮ Ａ ＨＩＧＨ ＴＥＭＰＥＲＡＴＵＲＥ ＬＩＴＨＯＧＲＡＰＨＹ−ＢＡＳＥＤ ＰＨＯＴＯＰＯＬＹＭＥＲＩＺＡＴＩＯＮ ＰＲＯＣＥＳＳ ＡＮＤ ＭＥＴＨＯＤ ＯＦ ＰＲＯＤＵＣＩＮＧ ＣＲＯＳＳＬＩＮＫＥＤ ＰＯＬＹＭＥＲＳ ＴＨＥＲＥＦＲＯＭ）」（米国特許仮出願第６２／６６７，３５４号、２０１８年５月４日出願）、「重合可能モノマー及びその重合方法（ＰＯＬＹＭＥＲＩＺＡＢＬＥ ＭＯＮＯＭＥＲＳ ＡＮＤ ＭＥＴＨＯＤ ＯＦ ＰＯＬＹＭＥＲＩＺＩＮＧ ＴＨＥ ＳＡＭＥ）」（米国特許仮出願第６２／６６７，３６４号、２０１８年５月４日出願）、並びにこれらの全ての変更出願（公開特許及び交付済み特許を含む）及びその全ての分割出願、継続出願、又は一部継続出願。
本明細書ではポリマーアライナについて論じたが、開示の技法は、様々な材料を有するアライナにも適用可能である。本明細書では歯列矯正アライナ（シンプルにアライナとも呼ばれる）に関して幾つかの実施形態を論じた。しかしながら、実施形態は、型に被せて成形する他のタイプのシェル（例えば、歯列矯正リテーナ、歯列矯正スプリント、（例えば、いびき、睡眠時無呼吸等を最小限に抑える）口腔挿入用睡眠器具、及び／又は非歯科用途のシェル）にも拡張される。従って、当然のことながら、アライナに言及している本明細書に記載の実施形態は、他のタイプのシェルにも当てはまる。例えば、論じた原理、特徴、及び方法は、体にフィットする器具である任意の適切なタイプのシェル（例えば、眼鏡フレーム、コンタクトレンズ又はガラスレンズ、補聴器又は耳栓、人工ひざ当て、義肢及び人工器官、整形外科用挿入物、並びに保護器具（例えば、ひざガード、運動用カップ、又はひじガード、あごガード、及びすねガード、及び他の同様の運動用具／保護具））の、画像に基づく品質管理を実施することが有益である任意の用途又は工程に適用されてよい。
アライナ１５００は、上顎又は下顎に存在する全ての歯、又は全てよりは少ない歯にぴったり被せられてよい。器具は、患者の歯に適合できることに特化して（例えば、歯受けキャビティのトポグラフィと患者の歯のトポグラフィとが一致するように）設計することが可能であり、印象、スキャン等によって生成された、患者の歯のポジモデル又はネガモデルに基づいて製作されてよい。或いは、器具は、歯を受けるように構成されているものの、必ずしも患者の歯のトポグラフィと一致するように成形されているわけではない汎用器具であってよい。場合によっては、器具で受けられた特定の歯だけが器具によって再配置され、他の歯は、器具が再配置対象の１つ以上の歯に力をかけたときに、器具を定位置に保持する為のベース又はアンカの領域を提供することが可能である。場合によっては、幾つかの歯、ほとんどの歯、更には全ての歯が治療中のどこかの時点で再配置される。動かされる歯も、器具が患者によって装着されるときに器具を保持する為のベース又はアンカとして働くことが可能である。典型的には、器具を歯上の定位置に保持する為のワイヤ又は他の手段は提供されない。但し、場合によっては、選択された力が器具から歯にかかることが可能なように、歯１５０２の上に個別のアタッチメント又は他のアンカ要素１５０４を設け、これに対応するレセプタクル又はアパーチャ１５０６をアライナ１５００に設けることが望ましいか必要となることがある。Ｉｎｖｉｓａｌｉｇｎ（登録商標）システムで利用される器具を含む例示的器具が、アラインテクノロジ社（Ａｌｉｇｎ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ， Ｉｎｃ．）に譲渡された多数の特許及び特許出願に記載されており、例えば、米国特許第６，４５０，８０７号及び第５，９７５，８９３号、並びにワールドワイドウェブでアクセスできる同社のウェブサイト（例えば、ＵＲＬ「ｉｎｖｉｓａｌｉｇｎ．ｃｏｍ」を参照）に記載されている。歯列矯正器具との使用に適する、歯にマウントされるアタッチメントの例も、アラインテクノロジ社（Ａｌｉｇｎ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ， Ｉｎｃ．）に譲渡された特許及び特許出願に記載されており、例えば、米国特許第６，３０９，２１５号及び第６，８３０，４５０号に記載されている。
図１５Ｂは、複数の器具１５１２、１５１４、１５１６を含む歯再配置システム１５１０を示す。本明細書に記載の器具はいずれも、歯再配置システムで使用される複数の器具のセットの一部として設計及び／又は用意されてよい。各器具は、歯受けキャビティのジオメトリが、その器具に対して意図された中間的又は最終的な歯配置に対応するように構成されてよい。患者の歯は、患者の歯に一連のインクリメンタル位置調節器具を被せることによって、初期歯配列からターゲット歯配列に漸進的に再配置されることが可能である。例えば、歯再配置システム１５１０は、初期歯配列に対応する最初の器具１５１２と、１つ以上の中間配列に対応する１つ以上の中間器具１５１４と、ターゲット配列に対応する最終器具１５１６と、を含んでよい。ターゲット歯配列は、計画された全ての歯列矯正治療の最後における患者の歯の為に選択された、計画された最終歯配列であってよい。或いは、ターゲット歯配列は、歯列矯正治療の流れの中での患者の歯の幾つかの中間配列の１つであってよく、治療には多様な治療シナリオが含まれてよく、これには、手術が推奨されるケース、隣接歯間縮小（ＩＰＲ）が妥当であるケース、進行チェックがスケジュールされるケース、アンカ配置が最良であるケース、口蓋拡張が望ましいケース、修復歯科（例えば、インレー、アンレー、クラウン、ブリッジ、インプラント、ベニア等）が必要なケース等があり、これらに限定されない。従って、当然のことながら、１つ以上のインクリメンタル再配置ステージに続く、患者の歯の計画された結果配列のいずれがターゲット歯配列であってもよい。同様に、１つ以上のインクリメンタル再配置ステージが後に続く、患者の歯のいずれの初期配列が初期歯配列であってもよい。
幾つかの実施形態では、器具１５１２、１５１４、１５１６（又はその一部）は、陽型又は陰型の上で熱成形するなどの間接製作技法で製造されてよい。歯列矯正器具の間接製作は、ターゲット配列の患者の歯列の陽型又は陰型を（例えば、ラピッドプロトタイピング、ミーリング等によって）製造することと、１つ以上の材料シートを型に被せて熱成形して器具シェルを生成することと、を含んでよい。
間接製作の一例では、患者の歯列弓の型が、歯列弓のデジタルモデルから製作されてよく、その型の上でシェルが成形されてよい（例えば、歯列弓の型にポリマーシートを被せて熱成形し、その後、熱成形されたポリマーシートをトリミングすることによって成形されてよい）。型の製作は、ラピッドプロトタイピングマシン（例えば、ステレオリソグラフィ（ＳＬＡ）３Ｄプリンタ）で行われてよい。ラピッドプロトタイピングマシンは、歯列弓の型のデジタルモデル、及び／又は、器具１５１２、１５１４、１５１６のデジタルモデルがコンピューティング装置（例えば、図１４のコンピューティング装置）の処理ロジックによって処理された後の器具１５１２、１５１４、１５１６のデジタルモデルを受け取ってよい。処理ロジックは、ハードウェア（例えば、回路、専用ロジック、プログラマブルロジック、マイクロコード等）、ソフトウェア（例えば、処理デバイスによって実行される命令）、ファームウェア、又はこれらの組み合わせを含んでよい。例えば、１つ以上の動作が、処理デバイスが器具設計解析プログラム又はモジュール１４５０を実行することによって実施されてよい。
型を製造する為には、治療計画に基づいて、一治療ステージにおける患者の歯列弓の形状が決定される。歯列矯正の例では、治療計画は、モデル化される歯列弓の口腔内スキャンに基づいて生成されてよい。患者の歯列弓の口腔内スキャンを実施することにより、患者の歯列弓（型）の３次元（３Ｄ）仮想モデルが生成されてよい。例えば、患者の下顎歯列弓及び／又は上顎歯列弓のフルスキャンが実施されて、その３Ｄ仮想モデルが生成されてよい。口腔内スキャンは、様々なスキャンステーションからの、一部が重なり合う複数の口腔内画像を作成し、その後、それらの口腔内画像をつなぎ合わせて複合３Ｄ仮想モデルを生成することによって行われてよい。別の適用例では、仮想３Ｄモデルの生成は、モデル化対象物のスキャンに基づいて、又は（例えば、仮想３Ｄ型を設計する為の）コンピュータ支援製図技法を用いることに基づいて行われてもよい。或いは、実際のモデル化対象物（例えば、歯列印象等）から初期陰型が生成されてよい。その後、その陰型がスキャンされて、製造される陽型の形状が決定されてよい。
患者の歯列弓の仮想３Ｄモデルが生成されたら、歯科開業医が所望の治療結果を決定することが可能であり、これには患者の歯の最終的な位置及び向きが含まれる。その後、歯を出発点の位置及び向きからターゲットとなる最終的な位置及び向きまで進展させる為の幾つかの治療ステージが処理ロジックによって決定される。最終仮想３Ｄモデル及び各中間仮想３Ｄモデルの形状は、初期の歯の配置及び向きから修正された最終的な歯の配置及び向きに至る、歯列矯正治療の全体を通しての歯の動きの進展を計算することによって決定されてよい。治療ステージごとに、その治療ステージにおける患者の歯列弓の別々の仮想３Ｄモデルが生成されてよい。各仮想３Ｄモデルの形状はそれぞれ異なるものになる。オリジナルの仮想３Ｄモデル、最終仮想３Ｄモデル、及び各中間仮想３Ｄモデルは、患者に固有であり、患者に合わせてカスタマイズされる。
従って、１人の患者について歯列弓の複数の異なる仮想３Ｄモデル（デジタル設計）が生成されてよい。最初の仮想３Ｄモデルは、患者の現存する歯列弓及び／又は歯の固有モデルであってよく、最終の仮想３Ｄモデルは、患者の歯列弓及び歯の、１つ以上の歯及び／又は顎の修正後のモデルであってよい。複数の中間仮想３Ｄモデルがモデル化されてよく、そのそれぞれは、直前の仮想３Ｄモデルとインクリメンタルに異なってよい。
患者の歯列弓の各仮想３Ｄモデルを使用して、特定の治療ステージでの歯列弓のカスタマイズされた固有の物理型が生成されてよい。型の形状は、少なくともある程度は、その治療ステージの仮想３Ｄモデルの形状に基づいてよい。仮想３Ｄモデルは、コンピュータ支援製図（ＣＡＤ）ファイル等のファイルやステレオリソグラフィ（ＳＴＬ）ファイル等の３Ｄ印刷可能ファイルの形で表現されてよい。型の仮想３Ｄモデルは、サードパーティ（例えば、臨床医オフィス、ラボラトリ、製造施設、又は他のエンティティ）に送られてよい。仮想３Ｄモデルは、指定されたジオメトリの型を製造するように製作システム又は製作装置を制御する命令を含んでよい。
臨床医オフィス、ラボラトリ、製造施設、又は他のエンティティは、型の仮想３Ｄモデル（上述したように作成されたデジタルモデル）を受け取ってよい。これらのエンティティは、デジタルモデルをラピッドプロトタイピングマシンに入力してよい。ラピッドプロトタイピングマシンは、その後、そのデジタルモデルを使用して型を製造する。ラピッドプロトタイピング製造マシンの一例が３Ｄプリンタである。３Ｄ印刷は、任意のレイヤベースの加法製造（積層造形）プロセスを含む。３Ｄ印刷は加法プロセスで達成されてよく、このプロセスでは連続する材料層が所定の形状に成形される。３Ｄ印刷は、押出堆積、粒状材料結合、積層、光重合、連続液体界面製造（ＣＬＩＰ）、又は他の技法で実施されてよい。３Ｄ印刷は、ミーリング等の減法プロセスでも達成可能である。
場合によっては、ステレオリソグラフィ（ＳＬＡ）（光学製造固体画像化とも呼ばれる）によりＳＬＡ型が製作される。ＳＬＡでは、型の製作は、光硬化性材料（例えば、ポリマー樹脂）の薄層を連続的に印刷して積み重ねることによって行われる。プラットフォームが、液体フォトポリマーの槽内、又はその槽の表面のすぐ下の樹脂内に配置される。光源（例えば、紫外レーザ）がプラットフォーム上でパターンをトレースすることにより、光源が当たったフォトポリマーが硬化して、型の第１の層が形成される。プラットフォームはインクリメンタルに下げられ、光源がプラットフォームの上で新たなパターンをトレースすることにより、各インクリメントにおいて型の新たな層が形成される。このプロセスは、型が完全に作られるまで繰り返される。型の全ての層が形成されたら、型のクリーニング及び硬化が行われてよい。
型を直接成形する場合は、ポリエステル、コポリエステル、ポリカーボネート、サーモポリマーポリウレタン、ポリプロピレン、ポリエチレン、ポリプロピレン及びポリエチレンのコポリマー、アクリル、環状ブロックコポリマー、ポリエーテルエーテルケトン、ポリアミド、ポリエチレンテレフタレート、ポリブチレンテレフタレート、ポリエーテルイミド、ポリエーテルスルホン、ポリトリメチレンテレフタレート、スチレンブロックコポリマー（ＳＢＣ）、シリコーンゴム、エラストマ合金、サーモポリマーエラストマ（ＴＰＥ）、サーモポリマー加硫（ＴＰＶ）エラストマ、ポリウレタンエラストマ、ブロックコポリマーエラストマ、ポリオレフィンブレンドエラストマ、サーモポリマーコポリマーエラストマ、サーモポリマーポリアミドエラストマ、又はこれらの組み合わせ等の材料が使用されてよい。型の製作に使用される材料は、未硬化の形態（例えば、液体、樹脂、粉末等）で用意されてよく、（例えば、光重合、光硬化、ガス硬化、レーザ硬化、架橋等によって）硬化されてよい。硬化前の材料の特性は、硬化後の材料の特性と異なる場合がある。
器具は、各型から成形されてよく、患者の歯に装着された時点で、治療計画で規定されたように患者の歯を動かす力を出すことが可能である。各器具の形状は、特定の患者及び特定の治療ステージに固有であり、それらに合わせてカスタマイズされる。一例では、器具１５１２、１５１４、１５１６は、型に被せられて加圧成形又は熱成形されてよい。各型を使用して、歯列矯正治療の特定のステージで患者の歯に力をかける器具が製作されてよい。器具１５１２、１５１４、１５１６はそれぞれが、特定の治療ステージに従って歯を受けて弾性的に再配置する歯受けキャビティを有する。
一実施形態では、材料のシートが型に被せられて加圧成形又は熱成形される。シートは、例えば、ポリマーのシート（例えば、弾性サーモポリマー、ポリマー材料のシート等）であってよい。シェルを型に被せて熱成形する為に、材料のシートを、シートが曲げやすくなる温度まで加熱してよい。同時にシートに圧力をかけることにより、型の周囲で曲げやすくなっているシートを成形することが可能である。シートが冷えたら、シートは型と一致した形状になる。一実施形態では、シェルを成形する前に、型に離型剤（例えば、こびりつかない材料）が塗布される。これにより、後でシェルから型を取り外すことが容易になりうる。器具を型から持ち上げる為に力がかけられてよい。場合によっては、取り外す力で破損、そり、又は変形が発生する可能性がある。そこで、本明細書に開示の実施形態では、器具のデジタル設計において損傷が発生しそうな１つ以上の箇所がどこに現れうるかを製造前に特定することが可能であり、修正措置を実施することが可能である。
追加情報が器具に追加されてよい。追加情報は、器具に関係する任意の情報であってよい。そのような追加情報の例として、部品番号識別子、患者名、患者識別子、ケース番号、（例えば、特定のライナのどの器具が治療シーケンスに入っているかを示す）シーケンス識別子、製造日、臨床医名、ロゴ等がある。例えば、器具のデジタル設計に損傷が発生しそうな箇所があると判定された場合には、器具のデジタル設計にインジケータが挿入されてよい。幾つかの実施形態では、インジケータは、取り外し中に損傷箇所が現れるのを防ぐ為の、ポリマー器具の取り外しを開始すべき推奨場所を表してよい。
幾つかの実施形態では、取り外しの方法／パターンのライブラリが設けられてよく、このライブラリは、数値シミュレーションにおいてアライナの取り外しをシミュレートする際に参照されてよい。患者や製造技術者によってアライナの取り外し方には様々な傾向がありうるが、典型的なパターンが幾つかあると考えられる。例えば、１）患者によっては、最初に後部の舌側から持ち上げ（最初は左、次に右、又はその逆）、その後、左／右後部から右／左後部へと歯列弓を周回する。２）＃１と同様であるが、患者によっては、後部の片側だけを持ち上げて歯列弓を周回する。３）＃１と同様であるが、患者によっては、後部の舌側ではなく頬側から持ち上げる。４）患者によっては、前部の切歯から持ち上げ、乱暴に引っ張ってアライナを取り外す。５）患者によっては、後部の舌側と頬側の両方をつかんで、両側を同時に引っ張り出す。６）患者によっては、中間の歯を適当につかむ。ライブラリは、アライナの製造元が提供する取り外しガイドラインを含んでもよい。取り外し方法は、歯上にアタッチメントがあるかどうかにも依存する場合があり、これは、上述の方法の一部がより具合のよい取り外し方法になる場合がある為である。各歯のアタッチメント状況に基づいて、各患者がどのようにしてほぼ確実にアライナを取り外し、その取り外し手順をその特定のシミュレーションにおいてその患者に適合させるかを決定することが可能である。
一治療ステージ用として器具が型の上で成形された後、その器具は次に、カットライン（トリムラインとも呼ばれる）に沿ってトリミングされ、器具を型から取り外すことが可能になる。処理ロジックは、その器具のカットラインを決定してよい。カットラインの決定は、特定の治療ステージにおける歯列弓の仮想３Ｄモデルに基づいて、又は歯列弓の上で成形される器具の仮想３Ｄモデルに基づいて、又は歯列弓の仮想３Ｄモデルと器具の仮想３Ｄモデルとの組み合わせに基づいて行われてよい。カットラインの場所及び形状は、器具の機能性（例えば、器具が所望の力を患者の歯にかける能力）、並びに器具のフィット性及び着け心地にとって重要でありうる。歯列矯正器具、歯列矯正リテーナ、及び歯列矯正スプリント等のシェルの場合、シェルのトリミングは、その意図された目的（例えば、患者の１つ以上の歯のアライニング、リテーニング、又は再配置）、並びに患者の歯列弓に対するシェルのフィット性についてのシェルの有効性において役割を果たしうる。例えば、シェルをトリミングしすぎると、シェルの剛性が失われる可能性があり、シェルの、患者の歯に力をかける能力が損なわれる可能性がある。シェルがトリミングされすぎた場合、シェルは、その場所でより弱くなる可能性があり、患者がシェルを歯から取り外すとき、又はシェルが型から取り外されるときに損傷箇所になる可能性がある。幾つかの実施形態では、器具のデジタル設計において損傷が発生しそうな箇所が存在すると判定された場合に実施される修正措置の１つとして、器具のデジタル設計においてカットラインが修正されてよい。
一方、シェルのトリミングが足りなさすぎると、シェルの一部分が患者の歯肉に当たって、着け心地の悪さ、腫れ、及び／又は他の歯の問題を引き起こす可能性がある。更に、ある場所でシェルのトリミングが足りなさすぎると、その場所でのシェルの剛性が高すぎる可能性がある。幾つかの実施形態では、カットラインは、歯肉線で、又は歯肉線の下で、又は歯肉線の上で器具を横切る直線であってよい。幾つかの実施形態では、カットラインは、器具と患者の歯肉との境界面を表す歯肉カットラインであってよい。そのような実施形態では、カットラインは、器具のエッジと患者の歯肉線又は歯肉面との間隔を制御する。
実施形態では、損傷が発生しそうな箇所の発生の可能性を減らす為に仮想充填材が使用されてよい。損傷が発生しそうな箇所が特定された場合は、その損傷が発生しそうな箇所に関連付けられた領域に仮想充填材が追加されてよく、或いは、その領域にある既存の仮想充填材が拡大されてよい。例えば、隣接歯間領域において仮想充填材が追加又は拡大されてよい。
各患者は、固有の歯肉を有する固有の歯列弓を有する。従って、カットラインの形状及び位置は、各患者及び各治療ステージに固有であってよく、それらに合わせてカスタマイズされてよい。例えば、カットラインは、歯肉線（ｇｕｍ ｌｉｎｅ）（歯肉線（ｇｉｎｇｉｖａｌ ｌｉｎｅ）とも呼ばれる）をたどるようにカスタマイズされる。幾つかの実施形態では、カットラインは、ある領域では歯肉線から離れていて別の領域では歯肉線上にあってよい。例えば、隣接歯間領域においてシェルが歯及び歯肉線に接触する（例えば、歯肉に接触する）場合にはカットラインが歯肉線から離れる（例えば、歯肉に接触しない）ことが場合によっては望ましいであろう。その為、シェルが所定のカットラインに沿ってトリミングされることが重要である。
幾つかの実施形態では、本明細書に記載の歯列矯正器具（又はその一部分）は直接製作で製造されてよく、例えば、加法製造（積層造形）技法（本明細書では「３Ｄ印刷」とも呼ばれる）又は減法製造（切削造形）技法（例えば、ミーリング）を使用して製造されてよい。幾つかの実施形態では、直接製作は、物体のジオメトリを定義する物理テンプレート（例えば、型、マスク等）を使用せずに物体（例えば、歯列矯正器具又はその一部分）を成形することを含む。加法製造（積層造形）技法は、以下のように分類できる。（１）液槽光重合（例えば、ステレオリソグラフィ）。物体が液体フォトポリマー樹脂の液槽から一層ずつ構築される。（２）材料噴射。連続又はドロップオンデマンド（ＤＯＤ）のアプローチで材料をビルドプラットフォーム上に噴射する。（３）バインダ噴射。ビルド材料（例えば、粉末材料）及びバインダ材料（例えば、液体バインダ）の交互の層をプリントヘッドにより堆積させる。（４）溶融堆積モデル化（ＦＤＭ）。材料をノズルで引き出し、加熱し、一層ずつ堆積させる。（５）粉末床溶融結合。これには直接金属レーザ焼結（ＤＭＬＳ）、電子ビーム溶融（ＥＢＭ）、選択的加熱焼結（ＳＨＳ）、選択的レーザ溶融（ＳＬＭ）、及び選択的レーザ焼結（ＳＬＳ）が含まれ、これらに限定されない。（６） シート積層。これには積層物体製造（ＬＯＭ）及び超音波積層造形（ＵＡＭ）が含まれ、これらに限定されない。（７）指向性エネルギ堆積。これにはレーザエンジニアリングネット成形、指向性光製造、直接金属堆積、及び３Ｄレーザクラッディングが含まれ、これらに限定されない。例えば、器具１５１２、１５１４、１５１６のうちの１つ以上を直接製作する為にステレオリソグラフィが用いられてよい。幾つかの実施形態では、ステレオリソグラフィは、光（例えば、紫外光）を使用する所望の架橋成形による感光性樹脂（例えば、フォトポリマー）の選択的重合を含む。物体ジオメトリは、複数の物体断面を順次重合させることによって一層ずつ積み上げられてよい。別の例として、器具１５１２、１５１４、１５１６は、選択的レーザ焼結により直接製作されてよい。幾つかの実施形態では、選択的レーザ焼結は、所望の断面形状に従って粉末材料の層をレーザビームで選択的に溶融結合して、物体ジオメトリを積み上げることを含む。更に別の例として、器具１５１２、１５１４、１５１６は、溶融堆積モデル化により直接製作されてよい。幾つかの実施形態では、溶融堆積モデル化は、熱可塑性ポリマーの細フィラメントを溶融して一層ずつ選択的に堆積させて物体を成形することを含む。更に別の例では、材料噴射により、器具１５１２、１５１４、１５１６を直接製作してよい。幾つかの実施形態では、材料噴射は、１つ以上の材料をビルド面上に噴射するか押し出して、物体ジオメトリの連続する層を成形することを含む。
幾つかの実施形態では、本明細書に記載の直接製作方法は、物体ジオメトリを一層ずつ積み上げるものであり、複数の離散的なビルドステップで連続する層が成形される。代替又は組み合わせとして、物体ジオメトリの連続積み上げを可能にする直接製作方法が用いられてよく、これを本明細書では「連続直接製作」と呼ぶ。様々なタイプの連続直接製作方法が用いられてよい。一例として、幾つかの実施形態では、器具１５１２、１５１４、１５１６は、「連続的液体界相印刷」を用いて製作され、この場合は、物体のビルド面と重合禁止の「デッドゾーン」との間に部分的に硬化した樹脂の勾配を形成することによって、物体が光重合性樹脂のリザーバから連続的に積み上げられる。幾つかの実施形態では、重合勾配を形成する為に、半透過性膜を使用して、デッドゾーンへの光重合禁止剤（例えば、酸素）の運び込みが制御される。連続的液体界相印刷は、他の直接製作方法に比べて約２５倍から約１００倍高速な製作速度を達成することが可能であり、冷却システムを組み込むことにより、約１０００倍高速な速度を達成することが可能である。連続的液体界相印刷については、米国特許出願公開第２０１５／００９７３１５号、同第２０１５／００９７３１６号、及び同第２０１５／０１０２５３２号に記載があり、これらの各開示内容は参照によって完全な形で本明細書に組み込まれている。
別の例として、連続直接製作方法は、照射フェーズの間にビルドプラットフォームを（例えば、垂直方向又はＺ方向に）連続的に動かすことによって、物体ジオメトリの連続積み上げを達成することが可能であり、照射されるフォトポリマーの硬化深さはこの動きの速度によって制御される。これによって、ビルド面上での材料の連続重合が達成可能である。そのような方法については米国特許第７，８９２，４７４号に記載があり、その開示内容は参照によって完全な形で本明細書に組み込まれている。
別の例では、連続直接製作方法は、固体ストランドを取り巻く硬化性液体材料からなる複合材料を押し出すことを含んでよい。複合材料は、物体を成形する為に、連続する３次元経路に沿って押し出されてよい。そのような方法については米国特許出願公開第２０１４／００６１９７４号に記載があり、その開示内容は参照によって完全な形で本明細書に組み込まれている。
更に別の例では、連続直接製作方法は、ビルドプラットフォームの回転及び持ち上げが連続的に行われる間に、フォーカスされた照射によって液体フォトポリマーが硬化される「ヘリオリソグラフィ」アプローチを利用する。これによって、物体ジオメトリは、らせん状ビルドパスに沿って連続的に積み上げられることが可能である。そのような方法については米国特許出願公開第２０１４／０２６５０３４号に記載があり、その開示内容は参照によって完全な形で本明細書に組み込まれている。
本明細書において提供される直接製作アプローチは、様々な材料に適合し、そのような材料として、ポリエステル、コポリエステル、ポリカーボネート、熱可塑性ポリウレタン、ポリプロピレン、ポリエチレン、ポリプロピレン及びポリエチレンのコポリマー、アクリル、環状ブロックコポリマー、ポリエーテルエーテルケトン、ポリアミド、ポリエチレンテレフタレート、ポリブチレンテレフタレート、ポリエーテルイミド、ポリエーテルスルホン、ポリトリメチレンテレフタレート、スチレンブロックコポリマー（ＳＢＣ）、シリコーンゴム、エラストマ合金、熱可塑性エラストマ（ＴＰＥ）、熱可塑性加硫（ＴＰＶ）エラストマ、ポリウレタンエラストマ、ブロックコポリマーエラストマ、ポリオレフィンブレンドエラストマ、熱可塑性コポリマーエラストマ、熱可塑性ポリアミドエラストマ、熱硬化性材料、又はこれらの組み合わせのうちの１つ以上があり、これらに限定されない。直接製作で使用される材料は、未硬化の形態（例えば、液体、樹脂、粉末等）で用意されてよく、（例えば、光重合、光硬化、ガス硬化、レーザ硬化、架橋等によって）硬化されて歯列矯正器具又はその一部分が成形されてよい。硬化前の材料の特性は、硬化後の材料の特性と異なる場合がある。ここに示した材料は、硬化後に、歯列矯正器具での使用に十分な強度、剛性、耐久性、生体適合性等を示すことが可能である。使用される材料の硬化後の特性は、器具の対応部分の所望の特性に従って選択されてよい。
幾つかの実施形態では、歯列矯正器具の比較的堅い部分は、以下の材料のうちの１つ以上を使用する直接製作によって成形されてよい。ポリエステル、コポリエステル、ポリカーボネート、熱可塑性ポリウレタン、ポリプロピレン、ポリエチレン、ポリプロピレン及びポリエチレンのコポリマー、アクリル、環状ブロックコポリマー、ポリエーテルエーテルケトン、ポリアミド、ポリエチレンテレフタレート、ポリブチレンテレフタレート、ポリエーテルイミド、ポリエーテルスルホン、及び／又はポリトリメチレンテレフタレート。
幾つかの実施形態では、歯列矯正器具の比較的弾性のある部分は、以下の材料のうちの１つ以上を使用する直接製作によって成形されてよい。スチレンブロックコポリマー（ＳＢＣ）、シリコーンゴム、エラストマ合金、熱可塑性エラストマ（ＴＰＥ）、熱可塑性加硫（ＴＰＶ）エラストマ、ポリウレタンエラストマ、ブロックコポリマーエラストマ、ポリオレフィンブレンドエラストマ、熱可塑性コポリマーエラストマ、及び／又は熱可塑性ポリアミドエラストマ。
マシンパラメータは硬化パラメータを含んでよい。デジタルライトプロセッシング（ＤＬＰ）ベースの硬化システムの場合、硬化パラメータは、パワー、硬化時間、及び／又はフル画像のグレースケールを含んでよい。レーザベースの硬化システムの場合、硬化パラメータは、パワー、速度、ビームサイズ、ビーム形状、及び／又はビームのパワー分布を含んでよい。印刷システムの場合、硬化パラメータは、材料液滴サイズ、粘度、及び／又は硬化パワーを含んでよい。これらのマシンパラメータは、製作マシンに対するプロセス制御の一環として、定期的に（例えば、幾つかのパラメータは１−ｘ層ごとに、幾つかのパラメータは１つのビルドが終わるごとに）監視及び調節されてよい。プロセス制御は、マシンにセンサを搭載することによって達成可能であり、パワー及び他のビームパラメータを層ごと又は数秒ごとに測定し、それらの調節をフィードバックループにより自動的に行う。ＤＬＰマシンの場合、グレースケールの測定及び較正は、システムの安定度に応じて、各ビルドの開始前、途中、及び／又は終了時に、且つ／又は所定の時間間隔（例えば、ビルドのｎ回ごと、毎時１回、毎日１回、毎週１回等）で行われてよい。更に、製作マシンには材料特性及び／又はフォト特性が与えられてよく、マシンプロセス制御モジュールがこれらのパラメータを使用して、材料特性のばらつきを補償するようにマシンパラメータ（例えば、パワー、時間、グレースケール等）を調節してよい。製作マシンのプロセス制御を実施することにより、器具の精度及び残留応力のばらつきの低減を達成することが可能である。
任意選択で、本明細書に記載の直接製作方法は、複数の材料を含む器具の製作（本明細書では「多材料直接製作」とも呼ぶ）を可能にする。幾つかの実施形態では、多材料直接製作方法は、１つの製造ステップで複数の材料から物体を同時に成形することを含む。例えば、複数の異なる材料から物体を製作する為に、多チップ押出装置を使用して、別々の材料供給源から複数のタイプの材料を選択的に定量供給してよい。そのような方法については米国特許第６，７４９，４１４号に記載があり、その開示内容は参照によって完全な形で本明細書に組み込まれている。代替又は組み合わせとして、多材料直接製作方法は、複数の順次的な製造ステップで複数の材料から物体を成形することを含んでよい。例えば、本明細書に記載の直接製作方法のいずれかに従って第１の材料から物体の第１の部分が成形されてよく、次に、本明細書に記載の方法に従って第２の材料から物体の第２の部分が成形されてよく、物体の全体が成形されるまで、以降も同様に行われてよい。
直接製作は、他の製造アプローチに比べて様々な利点を提供できる。例えば、間接製作と異なり、直接製作は、器具を成形する為の型又はテンプレートを全く利用せずに歯列矯正器具を製造することが可能である為、必要とされる製造ステップの数を減らし、最終的な器具ジオメトリの分解能及び精度を高めることが可能である。更に、直接製作は、器具の３次元ジオメトリ（例えば、器具の厚さ）を精密に制御することが可能である。複雑な構造及び／又は補助構成要素を器具シェルに加えることを、別個の製造ステップでシェルに追加するのではなく、１つの製造ステップで単一ピースとしてシェルと一体成形することで行うことが可能である。幾つかの実施形態では、直接製作により、他の製造技法では作成が困難であろう器具ジオメトリが製造され、そのような器具ジオメトリとして、非常に小さいか精細なフィーチャ、複雑なジオメトリ形状、アンダーカット、隣接歯間構造、厚さが一様でないシェル、及び／又は内部構造（例えば、重量及び材料使用を減らしながら強度を高める為の内部構造）を有する器具がある。例えば、幾つかの実施形態では、本明細書に記載の直接製作アプローチで製作可能な歯列矯正器具のフィーチャサイズは、約５μｍ以下、又は約５μｍ から約５０μｍの範囲内、又は約２０μｍ から約５０μｍの範囲内である。
本明細書に記載の直接製作技法により、ほぼ等方性の材料特性を有する（例えば、強度が全方向にわたってほぼ同じ又は同等である）器具を製造することが可能である。幾つかの実施形態では、本明細書に記載の直接製作アプローチで製造可能な歯列矯正器具の強度は、変化幅が全方向にわたってわずか約２５％、約２０％、約１５％、約１０％、約５％、約１％、又は約０．５％である。更に、本明細書に記載の直接製作アプローチにより、他の製造技法に比べて高速で歯列矯正器具を製造することが可能である。幾つかの実施形態では、本明細書に記載の直接製作アプローチで可能な歯列矯正器具の製造の時間間隔は、約１時間以下、約３０分以下、約２５分以下、約２０分以下、約１５分以下、約１０分以下、約５分以下、約４分以下、約３分以下、約２分以下、約１分以下、又は約３０秒以下である。そのような製造速度により、カスタマイズされた器具を（例えば、定期の予約面会又は検診の間に）「患者の椅子の脇で」迅速に製造することが可能である。
幾つかの実施形態では、本明細書に記載の直接製作方法は、結果として得られる器具が高い精度で製作されるように、直接製作システム又は装置の様々なマシンパラメータのプロセス制御を実施する。そのような精度は、歯の動きを効果的に引き出すように歯に所望の力系を正確に送達することを確実に行うことに有用でありうる。複数の要因（例えば、材料特性、マシンパラメータ、環境変数、及び／又は後処理パラメータ）によって発生するプロセスのばらつきを考慮するプロセス制御を実施することが可能である。
材料特性は、原料の特性、原料の純度、及び／又は原料の混合時のプロセス変数に応じて変わる可能性がある。多くの実施形態では、直接製作用の樹脂又は他の材料は、フォト特性、材料特性（例えば、粘度、表面張力）、物理特性（例えば、弾性率、強度、伸び）、及び／又は熱特性（例えば、ガラス転移温度、熱撓み温度）のばらつきがほとんどないように厳密なプロセス制御で製造されなければならない。材料製造プロセスのプロセス制御は、物理特性に関しての原料のスクリーニング、及び／又は混合プロセスにおける温度、湿度、及び／又は他のプロセスパラメータの制御により達成可能である。原料製造工程のプロセス制御を実施することにより、プロセスパラメータのばらつきを低減し、材料のバッチごとの材料特性をより均一にすることが可能である。材料特性の残差ばらつきは、本明細書において詳述したように、マシンに対するプロセス制御により補償可能である。
マシンパラメータは硬化パラメータを含んでよい。デジタルライトプロセッシング（ＤＬＰ）ベースの硬化システムの場合、硬化パラメータは、パワー、硬化時間、及び／又はフル画像のグレースケールを含んでよい。レーザベースの硬化システムの場合、硬化パラメータは、パワー、速度、ビームサイズ、ビーム形状、及び／又はビームのパワー分布を含んでよい。印刷システムの場合、硬化パラメータは、材料液滴サイズ、粘度、及び／又は硬化パワーを含んでよい。これらのマシンパラメータは、製作マシンに対するプロセス制御の一環として、定期的に（例えば、幾つかのパラメータは１−ｘ層ごとに、幾つかのパラメータは１つのビルドが終わるごとに）監視及び調節されてよい。プロセス制御は、マシンにセンサを搭載することによって達成可能であり、パワー及び他のビームパラメータを層ごと又は数秒ごとに測定し、それらの調節をフィードバックループにより自動的に行う。ＤＬＰマシンの場合、グレースケールの測定及び較正は、各ビルドの終了時に行われてよい。更に、製作マシンには材料特性及び／又はフォト特性が与えられてよく、マシンプロセス制御モジュールがこれらのパラメータを使用して、材料特性のばらつきを補償するようにマシンパラメータ（例えば、パワー、時間、グレースケール等）を調節してよい。製作マシンのプロセス制御を実施することにより、器具の精度及び残留応力のばらつきの低減を達成することが可能である。
多くの実施形態では、器具の厚さ及び／又は他の特性のばらつきを低減する為に、環境変数（例えば、温度、湿度、太陽光、又は他のエネルギ／硬化源への曝露）が狭い範囲に維持される。任意選択で、マシンパラメータは、環境変数を補償するように調節されてよい。
多くの実施形態では、器具の後処理は、クリーニング、後硬化、及び／又は支持物取り外しプロセスを含む。関係する後処理パラメータとして、クリーニング剤の純度、クリーニングの圧力及び／又は温度、クリーニング時間、後硬化のエネルギ及び／又は時間、及び／又は支持物取り外しプロセスの確実性があってよい。これらのパラメータの測定及び調節は、プロセス制御スキームの一環として行われてよい。更に、器具の物理特性は、後処理パラメータを修正することによって変えることが可能である。後処理マシンパラメータを調節することにより、別の方法で材料特性及び／又はマシン特性のばらつきを補償することが可能である。
本明細書に記載の歯列矯正器具の構成は、患者の治療計画に従って決定されてよく、例えば、歯をインクリメンタルに再配置する為の複数の器具を連続投与することを含む治療計画に従って決定されてよい。器具の設計及び製作を容易にする為に、コンピュータベースの治療計画方法及び／又は器具製造方法が用いられてよい。例えば、本明細書に記載の器具構成要素のうちの１つ以上が、コンピュータ制御の製造装置（例えば、コンピュータ数値制御（ＣＮＣ）ミーリング、コンピュータ制御ラピッドプロトタイピング（例えば、３Ｄ印刷）等）の支援によりデジタルで設計及び製作されてよい。本明細書で紹介したコンピュータベースの方法は、器具製作の精度、可撓性、及び利便性を高めることが可能である。
図１５Ｃは、幾つかの実施形態による、複数の器具（例えば、複数のアライナ）を使用する歯列矯正治療の方法１５５０を示す。方法１５５０は、本明細書に記載の器具又は器具セットのいずれかを使用して実施されてよい。ブロック１５６０で、患者の歯を第１の歯配列から第２の歯配列に再配置する為に、第１の歯列矯正器具が患者の歯に装着される。ブロック１５７０で、患者の歯を第２の歯配列から第３の歯配列に再配置する為に、第２の歯列矯正器具が患者の歯に装着される。方法１５５０は、患者の歯を初期配列からターゲット配列までインクリメンタルに再配置する為に、任意の適切な数及び組み合わせの一連の器具を使用して必要なだけ繰り返されてよい。器具は、（例えば、治療の一ステージの最初に）全てが同じステージで、又はセット又はバッチの形で生成されてよく、或いは器具は一度に１つずつ製作されてよく、患者は各器具を、歯に対する各器具の圧力が感じられなくなるまで、又はその所定のステージについて表明された歯移動の最大量が達成されるまで装着してよい。患者が複数の異なる器具（例えば、セット）のいずれかの器具を装着する前に、それらの複数の器具が設計されてよく、更には製作されてよい。患者は、適切な期間にわたって器具を装着した後、現在の器具を一連の器具中の次の器具に交換してよい（器具の残りがなくなるまで）。器具は一般に、歯に固定されず、患者は、処置中のいつでも器具を装着したり交換したりできる（例えば、患者による取り外しが可能な器具）。一連の器具中の最後の器具又は最後の幾つかの器具は、歯配列を過修正するように選択された１つ以上のジオメトリを有してよい。例えば、１つ以上の器具が、（完全に達成された場合には）「最終」として選択された歯配列を越えて個々の歯を動かすであろうジオメトリを有してよい。そのような過修正は、再配置方法が終了した後にありうる逆戻りを相殺する為に（例えば、個々の歯が修正前の位置に向かって戻ることを可能にする為に）望ましい場合がある。過修正は、修正速度を速めることにも有用である（例えば、所望の中間位置又は最終位置を越えて位置するジオメトリを有する器具が、個々の歯をその位置に向けてより高速で動かすことが可能である）。そのようなケースでは、器具で規定された位置に歯が達する前に器具の使用を終了してよい。更に、器具の何らかの不正確さや制約を補償する為に意図的に過修正を適用する場合がある。
図１６は、幾つかの実施形態による、直接製作で製造される歯列矯正器具を設計する方法１６００を示す。方法１６００は、本明細書に記載の歯列矯正器具のいずれかの実施形態に適用されてよい。方法１６００の幾つか又は全てのブロックが、任意の適切なデータ処理システム又は装置（例えば、適切な命令によって構成される１つ以上のプロセッサ）で実施されてよい。
ブロック１６１０で、１つ以上の歯を初期配列からターゲット配列まで動かす移動経路が決定される。初期配列は、型、又は患者の歯又は口腔組織のスキャンから決定されてよく、これは、例えば、歯、顎、歯肉、及び他の歯列矯正関連組織の位置及び構造の情報を取得する為に、ワックスバイト、直接接触スキャン、Ｘ線画像、断層画像、超音波画像、その他の技法を用いて行われてよい。取得されたデータから、患者の歯及び他の組織の初期（例えば、治療前）配列を表すデジタルデータセットが導出されてよい。任意選択で、組織構成要素同士が互いに対してセグメント化されるように初期デジタルデータセットが処理される。例えば、個々の歯冠をデジタルで表現するデータ構造が生成可能である。有利なことに、測定又は外挿された隠面及び歯根構造、並びに周囲の骨及び軟組織を含む歯全体のデジタルモデルが生成可能である。
歯のターゲット配列（例えば、歯列矯正治療の所望の又は意図された最終結果）は、臨床医から処方の形で受け取られてよく、且つ／又は歯列矯正の基本原理から計算されてよく、且つ／又は臨床医の処方からコンピュータ的に外挿されてよい。歯の所望の最終位置と歯自身のデジタル表現とが指定されることにより、治療の所望の最終時点での歯配列の完全なモデルを形成する各歯の最終の位置及び表面ジオメトリが指定されることが可能である。
各歯について初期位置及びターゲット位置の両方があれば、各歯が動く移動経路が定義されることが可能である。幾つかの実施形態では、移動経路は、歯をそれらの初期位置から所望のターゲット位置まで動かす為に、往復を最小限に抑えた最速で歯を動かすように構成される。歯の各経路は任意選択でセグメント化されてよく、それらのセグメントは、セグメント内での各歯の動きが直線並進及び回転並進の閾値範囲内にとどまるように計算されてよい。このようにして、各経路セグメントの端点は、臨床的に実行可能な再配置を構成することが可能であり、セグメント端点をまとめることにより、臨床的に実行可能な歯位置シーケンスを構成することが可能であり、それによって、シーケンス内のある点から次の点まで動いても歯同士が衝突することにはならない。
ブロック１６２０で、移動経路に沿う１つ以上の歯の動きを引き起こす力系が決定される。力系は、１つ以上の力及び／又は１つ以上のトルクを含んでよい。様々な力系が様々なタイプの歯移動を引き起こすことが可能であり、例えば、傾斜移動、並進移動、回転移動、押出移動、貫入移動、歯根移動等を引き起こすことが可能である。歯移動を達成する為に歯にかけるべき適切な力系を決定する為に、歯列矯正に一般的に用いられる知識及びアプローチを含む、生物力学的原理、モデル化技法、力計算／測定技法等が用いられてよい。かけるべき力系を決定する際には、文献上の力系を含む、実験又は仮想モデル化、コンピュータベースモデル化、臨床経験、不要な力の最小化等によって決定される要因が考慮されてよい。
力系の決定は、許容可能な力（例えば、許容可能な方向及び大きさ）、並びにかけられる力によって引き起こされる所望の動きに対する制約を含んでよい。例えば、口蓋拡張器の製作では、患者が異なれば必要な移動ストラテジも異なってよい。例えば、口蓋の分離に必要な力の大きさは、患者の年齢によって異なる可能性があり、例えば、患者が非常に若い場合には縫合線が十分に形成されていない可能性がある。その為、年少の患者や他の、口蓋縫合線が十分に閉じていない患者の場合には、より小さい力で口蓋拡張を達成することが可能である。口蓋移動をゆっくり行うことにより、広がっている縫合線をふさぐように骨が成長することを支援することも可能である。他の患者については、より迅速な拡張が望まれてもよく、これはより大きな力をかけることによって達成可能である。これらの要件は、器具の構造及び材料を選択する際に必要に応じて組み込まれてよく、例えば、口蓋縫合線を裂開すること、及び／又は口蓋を迅速に広げることの為に大きな力をかけることが可能な口蓋拡張器を選択することによって組み込まれてよい。その後の器具ステージは、かける力の大きさが異なるように設計されてよく、例えば、最初に大きな力をかけて縫合線を分断し、次により小さな力をかけて、縫合線の分離を保つか、口蓋及び／又は歯列弓を徐々に広げるように設計されてよい。
力系の決定は、患者の顔構造（例えば、顎及び口蓋の骨格構造）のモデル化を含んでもよい。口蓋及び歯列弓のスキャンデータ（例えば、Ｘ線データ又は３Ｄ光学スキャンデータ等）を使用して、患者の口腔の骨格系及び筋肉系のパラメータを決定してよく、これは、口蓋及び／又は歯列弓の所望の広がりを与えるのに十分な力を決定する為である。幾つかの実施形態では、治療従事者によって中間口蓋縫合線の厚さ及び／又は密度が測定又は入力されてよい。別の実施形態では、治療従事者は、患者の生理学的特性に基づいて適切な治療を選択してよい。例えば、口蓋の特性は患者の年齢等の要因に基づいて評価されてもよい。例えば、若い年少の患者は、典型的には、縫合線を広げる為に必要な力がより年上の患者より小さい。これは縫合線がまだ十分に形成されていない為である。
ブロック１６３０で、力系を生成するように構成された歯列矯正器具が決定される。歯列矯正器具、器具ジオメトリ、材料組成、及び／又は特性の決定は、治療又は力をかけることのシミュレーション環境を使用して実施されてよい。シミュレーション環境は、例えば、コンピュータモデル化システム、生物力学的システム又は装置等を含んでよい。任意選択で、器具及び／又は歯のデジタルモデル（例えば、有限要素モデル）が生成されてよい。有限要素モデルは、様々なベンダから調達可能なコンピュータプログラムアプリケーションソフトウェアを使用して作成されてよい。ソリッドジオメトリモデルの作成にはコンピュータ支援エンジニアリング（ＣＡＥ）プログラム又はコンピュータ支援設計（ＣＡＤ）プログラムが使用されてよく、例えば、カリフォルニア州サンラファエルのオートデスク社（Ａｕｔｏｄｅｓｋ， Ｉｎｃ．）から調達可能なＡｕｔｏＣＡＤ（登録商標）ソフトウェア製品が使用されてよい。有限要素モデルの作成及び解析には幾つかのベンダのプログラム製品が使用されてよく、例えば、ペンシルベニア州キャノンズバーグのアンシス社（ＡＮＳＹＳ， Ｉｎｃ．）の有限要素解析パッケージ、及びマサチューセッツ州ウォルサムのダッソーシステムズ（Ｄａｓｓａｕｌｔ Ｓｙｓｔｅｍｅｓ）のＳＩＭＵＬＩＡ（Ａｂａｑｕｓ）ソフトウェア製品が使用されてよい。
任意選択で、１つ以上の歯列矯正器具が試験用又は力モデル化用として選択されてよい。上述のように、所望の歯移動、並びにその所望の歯移動を引き出す為に必要な又は望ましい力系が特定されてよい。候補の歯列矯正器具の使用によって得られる実際の力系を決定する為に、シミュレーション環境を使用して、候補の器具の解析又はモデル化が行われてよい。候補器具に対して１つ以上の修正が任意選択で行われてよく、力モデル化が上述のように更に解析されてよく、これは、例えば、所望の力系を生成する器具設計を繰り返し決定する為である。
ブロック１６４０で、歯列矯正器具を組み込んだ歯列矯正器具を製作する命令が生成される。これらの命令は、指定された歯列矯正器具を有する歯列矯正器具を製造するように製作システム又は装置を制御するように構成されてよい。幾つかの実施形態では、これらの命令は、本明細書に記載の様々な方法に従って、直接製作（例えば、ステレオリソグラフィ、選択的レーザ焼結、溶融堆積モデル化、３Ｄ印刷、連続直接製作、多材料直接製作等）により歯列矯正器具を製造するように構成されている。別の実施形態では、これらの命令は、（例えば、熱成形により）器具の間接製作を行うように構成されてよい。
方法１６００は、次の追加ブロックを含んでよい。１）患者の上顎歯列弓及び口蓋が口腔内スキャンされて、口蓋及び上顎歯列弓の３次元データが生成される。２）本明細書に記載のように隙間と歯との係合構造を与えるように、器具の３次元形状プロファイルが決定される。
上述の各ブロックは、幾つかの実施形態による歯列矯正器具を設計する方法１６００を示すが、当業者であれば、本明細書に記載の教示に基づく幾つかの変形形態を認識されるであろう。それらのブロックの幾つかはサブブロックを含んでよい。それらのブロックの幾つかは、必要なだけ繰り返されてよい。方法１６００の１つ以上のブロックが、任意の適切な製作システム又は装置（例えば、本明細書に記載の実施形態）で実施されてよい。これらのブロックの幾つかは任意選択であってよく、これらのブロックの順序は必要に応じて変更されてよい。
図１７は、幾つかの実施形態による、歯列矯正治療、及び／又は器具の設計又は製作をデジタルで計画する方法１７００を示す。方法１７００は、本明細書に記載のいずれの治療処置に適用されてもよく、任意の適切なデータ処理システムで実施されてよい。
ブロック１７１０で、患者の歯列弓のデジタル表現が受け取られる。デジタル表現は、患者の口腔内（歯、歯肉組織等を含む）の表面トポグラフィデータを含んでよい。表面トポグラフィデータは、適切なスキャン装置（例えば、手持ち式スキャナ、デスクトップスキャナ等）を使用して、口腔内、口腔内の物理モデル（陽モデル又は陰モデル）、又は口腔内の印象を直接スキャンすることによって生成可能である。
ブロック１７２０で、歯列弓のデジタル表現に基づいて、１つ以上の治療ステージが生成される。これらの治療ステージは、患者の歯のうちの１つ以上を初期歯配列からターゲット歯配列まで動かすように設計された歯列矯正治療処置のインクリメンタルな再配置ステージであってよい。例えば、治療ステージの生成は、デジタル表現で示された初期歯配列を決定すること、ターゲット歯配列を決定すること、及び初期歯配列の１つ以上の歯の、ターゲット歯配列を達成する為に必要な移動経路を決定することによって行われてよい。移動経路は、移動距離全体を最小限に抑えること、歯同士の衝突を防ぐこと、達成が比較的困難な歯移動を避けること、又は他の任意の適切な基準に基づいて最適化されてよい。
ブロック１７３０で、生成された治療ステージに基づいて、少なくとも１つの歯列矯正器具（例えば、少なくとも１つのアライナ）が製作される。例えば、いずれかの治療ステージによって指定された歯配列に従って各器具が成形されている、器具のセットが製作されてよく、患者がそれらの器具を順次装着することによって、歯が初期配列からターゲット配列へとインクリメンタルに再配置されることが可能である。器具セットは、本明細書に記載の歯列矯正器具の１つ以上を含んでよい。器具の製作は、コンピュータ制御の製作システムへの入力として使用される、器具のデジタルモデルを作成することを含んでよい。器具の成形には、直接製作方法、間接製作方法、又はこれらの組み合わせが必要に応じて用いられてよい。
場合によっては、様々な配列又は治療ステージのステージングは、器具の設計及び／又は製作に必須でなくてもよい。図１７に破線で示したように、歯列矯正器具の設計及び／又は製作、そしておそらくは特定の歯列矯正治療は、患者の歯の表現を使用すること（例えば、ブロック１７１０で患者の歯のデジタル表現を受け取ること）と、その後に、受け取られた表現で表された配列の中の患者の歯の表現に基づいて歯列矯正器具を設計及び／又は製作することと、を含んでよい。
図１８は、歯列弓からポリマーアライナを取り外すシミュレーションに基づいて、ポリマーアライナに対して１つ以上の修正措置を実施する方法１８００を示す。方法１８００は、本明細書に記載のいずれの処置に適用されてもよく、図１４のシステムを含む、任意の適切なデータ処理システムで実施されてよい。
ブロック１８０２で、患者の歯列弓状構造を表す第１のデジタルモデルが集められてよい。歯列弓状構造は、ポリマーアライナとつながる、患者の１つ以上の歯状構造を含んでよい。本明細書では「歯列弓状構造」は、患者の歯列に対応する構造を有する構造を包含してよい。幾つかの実施形態では、歯列弓状構造は、ポリマーアライナの成形に使用される物理型を含む。歯列弓状構造は、歯及び／又は歯状構造に付着される（例えば、接着される）アタッチメント、バブル、及び／又は他の構造物の為の領域、及び／又は、歯及び／又は歯状構造から差し引かれる／取り去られる圧力エリア、パワーリッジ、及び／又は他の構造物の為の領域を含んでよい。歯列弓状構造は、様々な実施態様では、患者の実際の歯列を含んでよい。歯列弓状構造は、ポリマーアライナを間接製作する為の物理型の成形に用いられる物理印象、スキャン、及び／又は技法によって識別されてよい。結果として、幾つかの実施態様では、第１のデジタルモデルは、アライナの間接製作のベースとして使用される物理型（予測的物理型、実際的物理型等）を表す。第１のデジタルモデルは、物理型の３Ｄ表現を含んでよく、且つ／又は、アライナの物理型の製作（例えば、３Ｄ印刷）に使用されるファイル（例えば、ＳＴＬファイル）に対応してよい。第１のデジタルモデルは、物理型の１つ以上の材料特性を明示することが可能であり、例えば、その物理型と結合されるアライナとの間に摩擦を引き起こすであろう、物理型の材料の１つ以上の表面特性を明示することが可能である。様々な実施態様では、歯列弓状構造の第１のモデルは、１つ以上の物理特性を含んで明示することが可能であり、例えば、患者の歯列、及び／又は患者が歯列弓にポリマーアライナを装着することに関連付けられた生物力学的抵抗、摩擦、他の表面特性等を含んで明示することが可能である。
ブロック１８０４で、歯列弓状構造によって支持されるポリマーアライナを表す第２のデジタルモデルが集められてよい。第２のデジタルモデルは、ポリマーアライナの３Ｄ表現を含んでよく、且つ／又は歯列弓に対して実施される力、トルク、及び／又は他の歯列矯正再配置要素に関連付けられたデータを含んでよい。幾つかの実施態様では、ポリマーアライナは、歯列弓状構造の１つ以上の歯状構造に再配置力をかけるように構成された１つ以上の歯受けキャビティを含んでよい。第２のデジタルモデルは、ポリマーアライナの１つ以上の領域におけるポリマーアライナの少なくとも幾つかの物理特性を明示してよい。本明細書に記載のように、物理特性は、ポリマーアライナの材料特性に対応しうる（例えば、様々なエリアでの許容可能な材料ひずみ）。第２のデジタルモデルは、様々な領域について、ポリマーアライナが物理的損傷を被りそうかどうか（例えば、変形、そり、故障、及び／又は破損が発生しそうかどうか）を明示することが可能である。幾つかの実施態様では、第２のデジタルモデルは、アライナを幾つかの有限要素に分割してよく、それらの有限要素に物理特性を関連付けてよい。本明細書に記載のように、有限要素の１つ以上が、特定の材料ひずみに関連付けられた特定の材料特性によって特徴付けられてよい。
ブロック１８０６では、第１のデジタルモデル及び第２のデジタルモデルを使用して、ポリマーアライナと歯列弓状構造との相互作用がシミュレートされる。そのような相互作用の一例として結合があるが、ポリマーアライナと歯列弓状構造は、互いに結合されなくても物理的に相互作用しうることに注意されたい。第１のデジタルモデルの１つ以上の空間点を、第２のデジタルモデルの対応する空間点と位置合わせすることにより、ポリマーアライナを歯列弓状構造に設置することをシミュレートしてよい。幾つかの実施態様では、仮想ばね力を使用して、ポリマーアライナの各キャビティと、歯列弓状構造中の対応する歯状構造との間の相互作用をモデル化してよい。様々な実施態様では、第２のデジタルモデルの各有限要素を第１のデジタルモデルの対応する空間要素に対して位置合わせすることによって相互作用がモデル化されてよい。
ブロック１８０８では、第１のデジタルモデル及び第２のデジタルモデルを使用して、ポリマーアライナを歯列弓状構造から取り外すことがシミュレートされてよい。幾つかの実施態様では、アライナの物理特性と物理型の第２の物理特性との間の相互作用がシミュレートされてよい。一例として、空間内の様々な領域におけるアライナの材料特性と物理型の材料特性との間の相互作用がシミュレートされてよい。様々な実施態様では、アライナの物理特性と、患者がアライナを歯列弓に装着することに関連付けられた物理特性（例えば、歯によってかけられる生物力学的力に関連付けられた特性、及び／又は口腔内環境に関連付けられた特性）との間の相互作用がシミュレートされてよい。更に、ポリマーアライナを歯列弓状構造から取り外すことをシミュレートすることは、ポリマーアライナの各キャビティと、対応する歯状構造との間のばね取り外し力をシミュレートすることを含んでよい。ばね取り外し力は、本明細書に記載のように、仮想ばね力（例えば、型又は歯列弓による、ポリマーアライナに対するモデル化された力）を十分超える力に対応してよい。ポリマーアライナを歯列弓状構造から取り外すことをシミュレートすることは、歯列弓状構造の第１の後部歯状構造から反対側の、歯列弓状構造の第２の後部歯状構造にかけて、ポリマーアライナを順次取り外すことをシミュレートすることを含んでよい。なお、ポリマーアライナを歯列弓状構造から取り外すことをシミュレートすることは、前部歯状構造から後部歯状構造にかけて取り外すことをシミュレートすること、歯列弓状構造上のアタッチメント状構造から他の構造にかけて取り外すことをシミュレートすること等を含んでよい。
ブロック１８１０で、１つ以上の領域における１つ以上の物理ひずみが１つ以上の、ひずみ／応力又は変形エネルギベースの損傷基準を満たす可能性の判定が、歯列弓状構造と第１の１つ以上の物理特性との（取り外しのシミュレーション結果による）相互作用に基づいて行われてよい。本明細書では「ひずみ／応力又は変形エネルギベースの損傷基準」は、一構造の一領域に対するひずみ／応力が指定閾値を満たすかどうか、上回るかどうか等を判定する為の基準のセットを包含してよい。ひずみ／応力又は変形エネルギベースの基準は、数値スコア（例えば、ブール値及び／又は１０進数値）を含んでよく、或いは様々な技法で実施されてよい。アライナの物理特性と歯列弓状構造の物理特性との間の相互作用を表す１つ以上の値が判定されてよい。これらの値は、取り外しによる、アライナの様々な領域における物理ひずみ（構造ひずみ、材料ひずみ等）の可能性を表してよい。本明細書に記載のように、各領域（例えば、各有限要素）は、それに関連付けられた値を有してよい。ブロック１８１０は、ポリマーアライナの１つ以上の領域におけるポリマーアライナの第１の１つ以上の物理特性がその１つ以上の領域におけるひずみ／応力又は変形エネルギベースの損傷基準を満たすとき、上回るとき等まで、第２のデジタルモデルにおいて表されたポリマーアライナの厚さを減らすことを含んでよい。
ブロック１８１２で、その１つ以上の領域におけるその１つ以上の物理ひずみの可能性に基づいて、第２のデジタルモデルが、構造的損傷が発生しそうな１つ以上の箇所に関して解析される。幾つかの実施態様では、様々な領域における物理ひずみの値が、それらの領域の様々な閾値（例えば、ひずみ閾値）と比較される。それらの閾値を下回る／満たす／上回る値を有する領域が識別されてよい。
ブロック１８１４で、構造的損傷が発生しそうな１つ以上の箇所に関して第２のデジタルモデルを解析することに対する応答として、そのポリマーアライナに対して１つ以上の修正措置を実施すべきかどうかが判定されてよい。幾つかの実施態様では、１つ以上の修正措置は、構造的損傷が発生しそうな１つ以上の箇所に対処するようにポリマーアライナのアライナジオメトリを修正することを含む。様々な例として、１つ以上の修正措置は、第２のデジタルモデルにおいて明示された場所以外の場所にカットライン、バイトランプ、パワーリッジ、アタッチメント等を設置することをガイドしてよい。修正措置は、アライナの様々な領域においてアライナの厚さ又は密度を修正することをガイドしてよい。修正措置は、例えば、本明細書に記載のようにアライナの製作を修正する命令、及び／又は本明細書に更に記載のように治療計画を修正する命令を含んでよい。
ブロック１８１６で、ポリマーアライナを表す第３のデジタルモデルが生成されてよい。第３のデジタルモデルは、第２のデジタルモデルと、ポリマーアライナに対する１つ以上の修正措置とに基づいてよい。第３のデジタルモデルは、修正されたアライナを表してよく、例えば、修正されたアライナジオメトリ（修正されたカットライン、バイトランプ、パワーリッジ、アタッチメント、様々な領域のアライナ厚さ等）によって修正されたアライナを表してよい。修正されたアライナは、修正された製作プロセス及び／又は修正された治療計画のベースとして使用されてよい。
幾つかの実施態様では、修正されたポリマーアライナを第３のデジタルモデルに基づいて製作する製作命令が与えられてよい。幾つかの実施態様では、製作命令は、第３のデジタルモデルを使用してポリマーアライナの物理アライナ型を成形する型成形命令、及び／又は、物理アライナ型に被せたポリマー材料のシートからポリマーアライナを熱成形する熱成形命令を含んでよい。本明細書に記載のように、第３のデジタルモデルは、第２のデジタルモデルの対応する点に関連する点に１つ以上の構造的フィーチャを含んでよく、１つ以上の構造的フィーチャは、１つ以上の修正措置に対応するように構成される。様々な実施態様では、製作命令は、第３のデジタルモデルを使用してポリマーアライナを直接製作する直接製作命令を含む。本明細書に記載のように、第３のデジタルモデルは、第２のデジタルモデルの対応するエリアに関連する、修正された厚さの１つ以上のエリアを含んでよく、修正された厚さの１つ以上のエリアは、１つ以上の修正措置に対応するように構成される。
当然のことながら、上述の説明は、限定的ではなく例示的であることを意図したものである。上述の説明を読んで理解すると、他の多くの実施形態が明らかになるであろう。本開示の実施形態は特定の例示的実施形態に関して記載されているが、当然のことながら、本開示は、記載の実施形態に限定されるものではなく、添付の特許請求項の趣旨及び範囲から逸脱しない限り、修正や変更を加えて実施されてよい。従って、本明細書及び図面は、限定的意味ではなく例示的意味に解釈されたい。従って、本発明の範囲は、添付の特許請求項を、そのような特許請求項が権利を有する均等物の全範囲とともに参照して決定されるべきである。

Claims (118)

  1. 患者の歯列弓状構造を表す第１のデジタルモデルを集めるステップであって、前記歯列弓状構造は、ポリマーアライナとつながる１つ以上の歯状構造を含む、前記第１のデジタルモデルを集める前記ステップと、
    前記歯列弓状構造によって支持される前記ポリマーアライナを表す第２のデジタルモデルを集めるステップであって、前記ポリマーアライナは、前記歯列弓状構造の前記１つ以上の歯状構造を受ける１つ以上の歯受けキャビティを含み、前記第２のデジタルモデルは、前記ポリマーアライナの１つ以上の領域における前記ポリマーアライナの第１の１つ以上の物理特性を明示する、前記第２のデジタルモデルを集める前記ステップと、
    前記第１のデジタルモデル及び前記第２のデジタルモデルを使用して、前記ポリマーアライナと前記歯列弓状構造との相互作用をシミュレートするステップと、
    前記第１のデジタルモデル及び前記第２のデジタルモデルを使用して、前記ポリマーアライナを前記歯列弓状構造から取り外すことをシミュレートして、前記ポリマーアライナを前記歯列弓状構造から取り外すことのシミュレーション結果を取得するステップと、
    前記１つ以上の領域における１つ以上の値が１つ以上の損傷基準を満たす可能性を判定するステップであって、前記判定は、前記歯列弓状構造と、前記ポリマーアライナの前記第１の１つ以上の物理特性との相互作用に基づき、前記相互作用は前記取り外しシミュレーション結果による、前記判定するステップと、
    前記１つ以上の値が前記１つ以上の損傷基準を満たす可能性の前記判定に基づいて、物理的損傷が発生しそうな１つ以上の箇所に関して前記第２のデジタルモデルを解析するステップと、
    物理的損傷が発生しそうな前記１つ以上の箇所に関して前記第２のデジタルモデルを解析することに対する応答として、前記ポリマーアライナに対して１つ以上の修正措置を実施すべきかどうかを判定するステップと、
    を含む方法。
  2. 前記第１の１つ以上の物理特性は、前記ポリマーアライナの第１の１つ以上の材料特性を含む、請求項１に記載の方法。
  3. 前記１つ以上の値は、前記ポリマーアライナの１つ以上の材料ひずみ、応力、又はひずみエネルギを含む、請求項１に記載の方法。
  4. 前記ポリマーアライナを表す第３のデジタルモデルを生成するステップを更に含み、前記第３のデジタルモデルは、前記第２のデジタルモデルと、前記ポリマーアライナに対する前記１つ以上の修正措置とに基づく、請求項１に記載の方法。
  5. 前記ポリマーアライナに対応する前記第３のデジタルモデルに基づいて、前記ポリマーアライナを製作する製作命令を与えるステップを更に含む、請求項４に記載の方法。
  6. 前記製作命令は、
    前記第３のデジタルモデルを使用して前記ポリマーアライナの物理アライナ型を成形する型成形命令、及び
    前記物理アライナ型に被せたポリマー材料のシートから前記ポリマーアライナを熱成形する熱成形命令
    を含む、請求項５に記載の方法。
  7. 前記第３のデジタルモデルは、前記第２のデジタルモデルの対応する点に関連する点に１つ以上の構造的フィーチャを含み、前記１つ以上の構造的フィーチャは、前記１つ以上の修正措置に対応するように構成される、請求項４に記載の方法。
  8. 前記製作命令は、前記第３のデジタルモデルを使用して前記ポリマーアライナを直接製作する直接製作命令を含む、請求項５に記載の方法。
  9. 前記第３のデジタルモデルは、前記第２のデジタルモデルの対応するエリアに関連する、修正された厚さの１つ以上のエリアを含み、修正された厚さの前記１つ以上のエリアは、前記１つ以上の修正措置に対応するように構成され、
    前記製作命令は、前記第３のデジタルモデルを使用して前記ポリマーアライナを直接製作する直接製作命令を含む、
    請求項５に記載の方法。
  10. 前記歯列弓状構造は、前記ポリマーアライナの成形に使用される物理型を含み、
    前記第１のデジタルモデルは、前記物理型の第２の１つ以上の物理特性を明示し、
    前記ポリマーアライナを前記歯列弓状構造から取り外すことをシミュレートする前記ステップは、前記ポリマーアライナの前記第１の１つ以上の物理特性と、前記物理型の前記第２の１つ以上の物理特性との間の相互作用をシミュレートするステップを含む、
    請求項１に記載の方法。
  11. 前記歯列弓状構造は前記患者の歯列弓を含み、
    前記第１のデジタルモデルは、前記歯列弓の第３の１つ以上の物理特性を明示し、前記第３の１つ以上の物理特性は、前記ポリマーアライナを前記歯列弓に装着することに関連付けられ、
    前記ポリマーアライナを前記歯列弓状構造から取り外すことをシミュレートする前記ステップは、前記ポリマーアライナの前記第１の１つ以上の物理特性と、前記ポリマーアライナを前記歯列弓に装着することに関連付けられた前記第３の１つ以上の物理特性との間の相互作用をシミュレートするステップを含む、
    請求項１に記載の方法。
  12. 前記ポリマーアライナと前記歯列弓状構造との相互作用をシミュレートする前記ステップは、前記ポリマーアライナの各キャビティと、前記歯列弓状構造の前記１つ以上の歯状構造のうちの対応する歯状構造との間の仮想ばね力をシミュレートするステップを含む、請求項１に記載の方法。
  13. 前記ポリマーアライナを前記歯列弓状構造から取り外すことをシミュレートする前記ステップは、各キャビティと前記対応する歯状構造との間のばね取り外し力をシミュレートするステップを含み、前記ばね取り外し力は、前記仮想ばね力を十分上回る大きさを有する、請求項１２に記載の方法。
  14. 前記ポリマーアライナを前記歯列弓状構造から取り外すことをシミュレートする前記ステップは、前記歯列弓状構造の第１の後部歯状構造から反対側の、前記歯列弓状構造の第２の後部歯状構造にかけて、前記ポリマーアライナを順次取り外すことをシミュレートするステップを含む、請求項１３に記載の方法。
  15. 前記ポリマーアライナの前記１つ以上の領域は、前記第２のデジタルモデルの有限要素に対応し、前記有限要素のそれぞれは、特定の材料ひずみ又は特定の応力の少なくとも一方に関連付けられた特定の材料特性によって特徴付けられる、請求項１に記載の方法。
  16. 前記１つ以上の領域における前記１つ以上の値が前記１つ以上の損傷基準を満たす可能性を判定する前記ステップは、前記ポリマーアライナの１つ以上の領域における前記ポリマーアライナの前記１つ以上の値が、前記１つ以上の領域についての前記損傷基準を外れなくなるまで、前記第２のデジタルモデル、他のジオメトリパラメータ、又は治療計画の少なくともいずれかにおいて表される前記ポリマーアライナの厚さ分布を繰り返し修正するステップを含む、請求項１に記載の方法。
  17. 前記第１の１つ以上の物理特性は、前記ポリマーアライナの第１の１つ以上の材料特性を含む、請求項１６に記載の方法。
  18. 前記１つ以上の値は、前記ポリマーアライナ全体に均一に分布しているわけではない、請求項１６に記載の方法。
  19. 前記１つ以上の修正措置は、物理的損傷が発生しそうな前記１つ以上の箇所に対処するように前記ポリマーアライナのアライナジオメトリを修正することを含む、請求項１に記載の方法。
  20. 前記１つ以上の修正措置に基づいて、歯列弓の治療計画を修正する命令を与えるステップを更に含む、請求項１９に記載の方法。
  21. 患者の歯列弓の為のポリマーアライナのデジタル設計を取得するステップであって、前記ポリマーアライナは、前記歯列弓の１つ以上の歯に力をかけるように成形される、前記取得するステップと、
    ａ）損傷が発生しそうな箇所があるポリマーアライナを識別するようにトレーニングされたトレーニング済み機械学習モデル、ｂ）前記ポリマーアライナを歯列弓状構造から取り外すことをシミュレートする第１の数値シミュレーション、ｃ）前記ポリマーアライナの進行性損傷をシミュレートする第２の数値シミュレーション、ｄ）前記ポリマーアライナの１つ以上の領域における負荷をシミュレートする第３の数値シミュレーション、ｅ）前記ポリマーアライナのジオメトリに関連付けられたパラメータを評価するジオメトリ評価器、又は又はｆ）損傷箇所を表すポリマーアライナのパラメータに関連付けられた１つ以上のルールを含むルールエンジンの少なくともいずれかを使用して、前記ポリマーアライナの前記デジタル設計の解析を実施するステップと、
    前記解析に基づいて、前記ポリマーアライナの前記デジタル設計に、損傷が発生しそうな１つ以上の箇所が含まれるかどうかを判定するステップであって、損傷が発生しそうな箇所に関しては、破損、変形、又はそりが発生する閾値確率が少なくとも存在する、前記判定するステップと、
    前記ポリマーアライナの前記デジタル設計に、損傷が発生しそうな１つ以上の箇所が含まれると判定された場合には、損傷が発生しそうな前記１つ以上の箇所に基づいて１つ以上の修正措置を実施するステップと、
    を含む方法。
  22. 前記１つ以上の修正措置を実施する前記ステップは、前記ポリマーアライナの前記デジタル設計を修正して、前記ポリマーアライナの修正されたデジタル設計を生成するステップを含む、請求項２１に記載の方法。
  23. 前記ポリマーアライナの前記デジタル設計を修正する前記ステップは、
    前記ポリマーアライナの前記デジタル設計のカットライン丸みを修正するステップ、
    前記ポリマーアライナの前記デジタル設計の一部分の厚さを修正するステップ、又は
    前記ポリマーアライナの取り外しを開始すべき推奨場所を表すインジケータを前記ポリマーアライナの前記デジタル設計に挿入するステップ
    のうちの１つ以上を含む、請求項２２に記載の方法。
  24. 前記デジタル設計は、一治療ステージにおける前記歯列弓の仮想３次元（３Ｄ）モデルに基づいて生成された、前記ポリマーアライナの仮想３Ｄモデルであり、前記方法は更に、
    前記歯列弓の前記仮想３Ｄモデル中の１つ以上の歯の上の１つ以上のアタッチメントを修正するステップと、
    前記歯列弓の前記仮想３Ｄモデル中の前記１つ以上の歯の上の前記１つ以上のアタッチメントに対する修正に基づいて、前記ポリマーアライナの修正された仮想３Ｄモデルを生成するステップと、
    を含む、請求項２２に記載の方法。
  25. 前記デジタル設計は、一治療ステージにおける前記歯列弓の仮想３次元（３Ｄ）モデルに基づいて生成された、前記ポリマーアライナの仮想３Ｄモデルであり、前記方法は更に、
    前記歯列弓の前記仮想３Ｄモデル上の、損傷が発生しそうな前記１つ以上の箇所に関連付けられた１つ以上の場所に対して新たな仮想充填材を追加するか既存の仮想充填材を拡大するステップと、
    前記ポリマーアライナの修正された仮想３Ｄモデルを生成するステップと、
    を含む、請求項２２に記載の方法。
  26. 前記ポリマーアライナの前記修正されたデジタル設計に、損傷が発生しそうな前記１つ以上の箇所が含まれるかどうかを判定するステップと、
    前記ポリマーアライナの前記修正されたデジタル設計に、損傷が発生しそうな前記１つ以上の箇所が含まれると判定された場合には、損傷が発生しそうな前記１つ以上の箇所に基づいて１つ以上の第２の修正措置を実施するステップと、
    を更に含む、請求項２２に記載の方法。
  27. 前記トレーニングされた機械学習モデルを使用して前記ポリマーアライナの前記デジタル設計の解析を実施する前記ステップは、
    前記トレーニングされた機械学習モデルに前記ポリマーアライナの前記デジタル設計からのデータを入力として適用するステップと、
    前記トレーニングされた機械学習モデルにより、前記ポリマーアライナの前記デジタル設計に、損傷が発生しそうな前記１つ以上の箇所が含まれるかどうかを示す出力を生成するステップと、
    を含む、請求項２１に記載の方法。
  28. 前記第１の数値シミュレーション、前記第２の数値シミュレーション、又は前記第３の数値シミュレーションの少なくともいずれかを使用して前記ポリマーアライナの前記デジタル設計の解析を実施する前記ステップは、
    前記歯列弓状構造から前記ポリマーアライナを取り外すことに関連付けられた、前記ポリマーアライナの前記デジタル設計に対する１つ以上の力又は変位をシミュレートするステップ
    を含む、請求項２１に記載の方法。
  29. 前記ポリマーアライナの前記デジタル設計に対する前記１つ以上の力又は変位をシミュレートする前記ステップは、有限要素解析を用い、各点の１つ以上の値を、一連の微分方程式を解いて、それぞれが各点におけるひずみ又は応力の量を表す前記１つ以上の値を計算することによって決定することによって実施される、請求項２８に記載の方法。
  30. 前記ポリマーアライナの前記デジタル設計に対する前記１つ以上の力又は変位をシミュレートする前記ステップは、
    前記ポリマーアライナの１つ以上の材料特性を調べるステップと、
    前記ポリマーアライナの前記デジタル設計から前記ポリマーアライナの第１のジオメトリを調べるステップと、
    前記歯列弓状構造のデジタルモデルから前記歯列弓状構造の第２のジオメトリを調べるステップと、
    前記１つ以上の材料特性及び前記第１のジオメトリを有する前記ポリマーアライナを、前記第２のジオメトリを有する前記歯列弓状構造から取り外すことを、前記ポリマーアライナの前記デジタル設計上の複数の点に前記１つ以上の力をかけることによってシミュレートするステップと、
    前記複数の点の各点に対して、
    前記点における少なくともひずみ又は応力に基づく値を算出するステップと、
    前記値が損傷基準を満たすかどうかを判定するステップと、
    前記値が前記損傷基準を満たすと判定された場合には、前記点が損傷が発生しそうな箇所であると判定するステップと、
    を実施するステップと、
    を含む、請求項２８に記載の方法。
  31. 前記ポリマーアライナの前記デジタル設計に対する前記１つ以上の力又は変位をシミュレートする前記ステップは、
    前記患者の前記歯列弓の各歯を、前記ポリマーアライナの前記デジタル設計のそれぞれのキャビティに取り付けられたばねとしてモデル化するステップと、
    各ばねに対して、
    前記ポリマーアライナのジオメトリと前記患者の前記歯列弓の前記歯列弓状構造のジオメトリとを使用して、前記歯列弓状構造のうちの、前記ばねがモデル化する前記歯に関連付けられた場所から前記ポリマーアライナを取り外すことに関連付けられた抵抗力を計算する別の数値シミュレーションから得られた前記抵抗力と、前記ばねがモデル化する前記歯に関連付けられたアタッチメント（あれば）のジオメトリと、に基づいて、前記ばねのスチフネスを算出するステップと、
    前記ばねの前記スチフネスに基づいて、前記ばねを壊すのに必要な力の量を算出するステップと、
    前記ばねを壊す力の前記量が力の閾値量より大きいかどうかを判定するステップと、
    前記ポリマーアライナの前記デジタル設計上の一点に関連付けられた前記ばねを壊すのに必要な力の前記量が力の前記閾値量を上回ると判定された場合には、前記点が損傷が発生しそうな箇所であると判定するステップと、
    を実施するステップと、
    を含む、請求項２８に記載の方法。
  32. 前記ポリマーアライナの前記デジタル設計に対する前記１つ以上の力又は変位をシミュレートする前記ステップは、
    前記患者の前記歯列弓の歯の第１のサブセットをばねの第１のサブセットとしてモデル化するステップであって、ばねの前記第１のサブセットの各ばねは、前記アライナの前記デジタル設計のそれぞれのキャビティに取り付けられる、ばねの前記第１のサブセットとしてモデル化する前記ステップと、
    前記患者の前記歯列弓の歯の第２のサブセットをばねの第２のサブセットとしてモデル化するステップであって、ばねの前記第２のサブセットの各ばねは、前記ポリマーアライナの前記デジタル設計のそれぞれのキャビティに取り付けられ、ばねの前記第２のサブセットは、ばねの前記第１のサブセットとは別の少なくとも１つの歯をモデル化し、ばねの前記第１のサブセット及びばねの前記第２のサブセットは、前記ポリマーアライナを前記歯列弓状構造から取り外す別々のシミュレーションで使用される、ばねの前記第２のサブセットとしてモデル化する前記ステップと、
    ばねの前記第１のサブセット及びばねの前記第２のサブセットの各ばねに対して、
    前記ポリマーアライナのジオメトリと前記患者の前記歯列弓の前記歯列弓状構造のジオメトリとを使用して、前記歯列弓状構造のうちの、前記ばねがモデル化する前記歯に関連付けられた場所から前記ポリマーアライナを取り外すことに関連付けられた抵抗力を計算する別の数値シミュレーションから得られた前記抵抗力と、前記ばねがモデル化する前記歯に関連付けられたアタッチメント（あれば）のジオメトリと、に基づいて、前記ばねのスチフネスを算出するステップと、
    前記ばねを壊すのに必要な力の量を算出するステップと、
    前記ばねを壊す力の前記量が力の閾値量より大きいかどうかを判定するステップと、
    前記ポリマーアライナの前記デジタル設計上の一点に関連付けられた前記ばねを壊すのに必要な力の前記量が力の前記閾値量を上回ると判定された場合には、前記点が損傷が発生しそうな箇所であると判定するステップと、
    を実施するステップと、
    を含む、請求項２８に記載の方法。
  33. 前記ポリマーアライナの前記デジタル設計は、歯列矯正治療の治療計画フェーズの間に受け取られ、前記１つ以上の修正措置は、
    損傷が発生しそうな前記箇所が損傷する確率を前記閾値確率より下げる為に、前記患者の１つ以上の歯にある１つ以上のアタッチメントの修正を推奨すること、
    損傷が発生しそうな前記箇所が損傷する確率を前記閾値確率より下げる為に、前記患者の治療計画の別のステージで別のポリマーアライナの別のデジタル設計を使用して１つ以上の歯を動かすように前記デジタル設計を修正することを推奨すること、
    損傷が発生しそうな前記箇所が損傷する確率を前記閾値確率より下げる為に、前記患者の前記歯列弓から前記ポリマーアライナを適切に取り外す１つ以上の方法を推奨すること、又は、
    前記ポリマーアライナの前記デジタル設計に損傷が発生しそうな箇所があることを、前記治療計画フェーズの間に医師に通知すること
    の少なくともいずれかを含む、
    請求項２１に記載の方法。
  34. 前記デジタル設計は、前記ポリマーアライナの仮想３次元（３Ｄ）モデルである、請求項２１に記載の方法。
  35. 損傷が発生しそうな前記１つ以上の箇所に基づいて前記１つ以上の修正措置を実施する前記ステップは、製造後の前記ポリマーアライナに対して品質検査を実施すべきであることを示す、前記ポリマーアライナに関連付けられたフラグを立てるステップを含む、請求項２１に記載の方法。
  36. 前記フラグは、損傷が発生しそうな前記１つ以上の箇所を前記品質検査の対象にするものである、請求項３５に記載の方法。
  37. 損傷箇所を表す前記ポリマーアライナの前記パラメータに関連付けられた前記１つ以上のルールを含む前記ルールエンジンを使用して、前記ポリマーアライナの前記デジタル設計の解析を実施する前記ステップは、
    前記ポリマーアライナの前記デジタル設計に基づいて前記ポリマーアライナの前記パラメータを決定するステップであって、前記パラメータは、前記ポリマーアライナの、前記患者の前記歯列弓の隣接歯間領域に関連付けられた場所にあるカットラインの角度、前記ポリマーアライナの曲率、前記ポリマーアライナの厚さ、前記患者の前記歯列弓の歯のアタッチメントに関連付けられたアンダーカット高さ、前記ポリマーアライナ内にフィーチャが存在するかどうか、前記ポリマーアライナの、前記患者の前記歯列弓の歯のアタッチメントに関連付けられたフィーチャの間隔、前記ポリマーアライナの前記フィーチャの数、又は前記ポリマーアライナの前記フィーチャの組み合わせの少なくともいずれかを含む、前記パラメータを決定する前記ステップと、
    前記パラメータの各パラメータに対して、
    前記パラメータが基準を満たすことを前記１つ以上のルールが示しているかどうかを判定するステップであって、前記基準は、前記パラメータが閾値を上回ること、又は前記パラメータが特定のフィーチャの存在を示すことに関連する、前記判定するステップと、
    前記パラメータが前記１つ以上のルールの基準を満たすと判定された場合には、前記ポリマーアライナの、前記パラメータに関連付けられた場所が損傷が発生しそうな箇所であると判定するステップと、
    を実施するステップと、
    を含む、請求項２１に記載の方法。
  38. 前記第１の数値シミュレーション又は前記第３の数値シミュレーションの少なくともいずれかを複数回用いて、前記ポリマーアライナの複数のデジタル設計の解析を実施して、損傷が発生しそうな前記１つ以上の箇所に関連付けられた、前記ポリマーアライナのフィーチャのパターン又は組み合わせを特定するステップと、
    フィーチャの前記パターン又は前記組み合わせを使用して前記ルールエンジンを生成して、前記第１の数値シミュレーション又は前記第３の数値シミュレーションの少なくともいずれかを前記複数回用いて前記ポリマーアライナの前記複数のデジタル設計の解析を実施して得られる前記１つ以上のルールを作成するステップと、
    を含む、請求項２１に記載の方法。
  39. 最初に、前記ルールエンジン又は前記トレーニングされた機械学習モデルの少なくとも一方を使用して、前記ポリマーアライナの前記デジタル設計の解析を実施するステップと、
    損傷が発生しそうな前記１つ以上の箇所が前記ポリマーアライナに含まれることを、前記ルールエンジン又は前記トレーニングされた機械学習モデルの少なくとも一方が示した場合には、前記第１の数値シミュレーション、前記第２の数値シミュレーション、又は前記第３の数値シミュレーションの少なくともいずれかを用いて、前記ポリマーアライナの前記デジタル設計の解析を実施するステップと、
    を含む、請求項２１に記載の方法。
  40. 複数の可能な治療計画を決定するステップであって、各治療計画は、複数の治療ステージにおけるポリマーアライナの複数のデジタル設計を含む、前記決定するステップと、
    前記複数の可能な治療計画の前記ポリマーアライナの前記複数のデジタル設計のうちの前記ポリマーアライナの各デジタル設計に対して、
    ａ）前記トレーニングされた機械学習モデル、ｂ）前記数値シミュレーション、ｃ）前記ジオメトリ評価器、又はｄ）前記ルールエンジンの少なくともいずれかを使用して、前記ポリマーアライナの前記デジタル設計の解析を実施するステップと、
    前記解析に基づいて、前記ポリマーアライナの前記デジタル設計に、損傷が発生しそうな前記１つ以上の箇所が含まれるかどうかを判定するステップと、
    前記ポリマーアライナの前記デジタル設計に、損傷が発生しそうな１つ以上の箇所が含まれると判定された場合には、前記複数の可能な治療計画から、前記ポリマーアライナの前記デジタル設計に関連付けられた治療計画をフィルタリングして取り除いて、フィルタリングされた複数の可能な治療計画を作成するステップと、
    を実施するステップと、
    前記フィルタリングされた複数の可能な治療計画の中から少なくとも１つの可能な治療計画を出力するステップであって、前記フィルタリングされた複数の可能な治療計画には、損傷が発生しそうな箇所を有するポリマーアライナのデジタル設計が含まれない、前記出力するステップと、
    を含む、請求項２１に記載の方法。
  41. 前記トレーニングされた機械学習モデルを使用して前記ポリマーアライナの前記デジタル設計の解析を実施する前記ステップは、
    前記デジタル設計から前記歯列矯正アライナの複数の特性を抽出するステップであって、前記複数の特性は、構造化データ又は表形式データとして表されたジオメトリ特性、臨床特性、又は治療関連特性の少なくともいずれかを含む、前記抽出するステップと、
    前記複数の特性のサブセットを選択するステップと、
    前記複数の特性の前記サブセットに基づいて、前記デジタル設計についての埋め込みを生成するステップであって、前記埋め込みは前記トレーニングされた機械学習モデルに入力される、前記生成するステップと、
    を含む、請求項２１に記載の方法。
  42. 歯列矯正アライナのデジタル設計からのデータを、トレーニングされた機械学習モデルによって処理するステップと、
    前記デジタル設計に関連付けられた前記歯列矯正アライナが前記歯列矯正アライナの製造中に損傷する確率を、前記トレーニングされた機械学習モデルによって出力するステップと、
    前記デジタル設計に関連付けられた前記歯列矯正アライナが前記歯列矯正アライナの製造中に損傷する確率を確率閾値と比較するステップと、
    前記比較の結果に基づいて、前記歯列矯正アライナが高リスクの歯列矯正アライナであるかどうかを判定するステップと、
    前記歯列矯正アライナが高リスクの歯列矯正アライナであると判定された場合には、高リスクの歯列矯正アライナについて、前記デジタル設計に関連付けられた前記歯列矯正アライナが前記歯列矯正アライナの製造中に損傷する確率を下げる為のａ）修正措置又はｂ）製造フローの選択の少なくとも一方を実施するステップと、
    を含む方法。
  43. 複数の追加歯列矯正アライナの追加デジタル設計のうちの一追加歯列矯正アライナの各追加デジタル設計に対して、
    前記追加歯列矯正アライナの前記追加デジタル設計からのデータを、前記トレーニングされた機械学習モデルによって処理するステップと、
    前記追加デジタル設計に関連付けられた前記追加歯列矯正アライナが前記追加歯列矯正アライナの製造中に損傷する確率を、前記トレーニングされた機械学習モデルによって出力するステップと、
    前記デジタル設計に関連付けられた前記歯列矯正アライナが前記歯列矯正アライナの製造中に損傷する確率を前記確率閾値と比較することに基づいて、前記追加歯列矯正アライナが高リスクの歯列矯正アライナであるかどうかを判定するステップと、
    を実施するステップと、
    前記歯列矯正アライナの前記デジタル設計及び前記複数の追加歯列矯正アライナの前記追加デジタル設計を含むアライナセットを特定するステップであって、前記歯列矯正アライナの前記デジタル設計及び前記複数の追加歯列矯正アライナの前記追加デジタル設計は全て、患者の治療計画に関連付けられる、前記アライナセットを特定する前記ステップと、
    前記アライナセット中で表されたいずれかの歯列矯正アライナが高リスクの歯列矯正アライナであるかどうかを判定するステップと、
    前記アライナセット中で表された少なくとも１つの歯列矯正アライナが高リスクの歯列矯正アライナであると判定された場合には、前記アライナセットの歯列矯正アライナが製造中に損傷する確率を下げるために、前記アライナセットに対して、高リスクの歯列矯正アライナの為の製造フローを選択するステップと、
    を更に含む、請求項４２に記載の方法。
  44. 前記アライナセット中で表された前記歯列矯正アライナ及び前記複数の追加歯列矯正アライナは全て、前記患者の上顎歯列弓又は前記患者の下顎歯列弓に関連付けられる、請求項４３に記載の方法。
  45. 複数の追加歯列矯正アライナの追加デジタル設計のうちの一追加歯列矯正アライナの各追加デジタル設計に対して、
    前記追加歯列矯正アライナの前記追加デジタル設計からのデータを、前記トレーニングされた機械学習モデルによって処理するステップと、
    前記追加デジタル設計に関連付けられた前記追加歯列矯正アライナが前記追加歯列矯正アライナの製造中に損傷する確率を、前記トレーニングされた機械学習モデルによって出力するステップと、
    前記デジタル設計に関連付けられた前記歯列矯正アライナが前記歯列矯正アライナの製造中に損傷する確率を確率閾値と比較することに基づいて、前記追加歯列矯正アライナが低リスクの歯列矯正アライナであるかどうかを判定するステップと、
    を実施するステップと、
    前記歯列矯正アライナの前記デジタル設計及び前記複数の追加歯列矯正アライナの前記追加デジタル設計を含むアライナセットを特定するステップであって、前記歯列矯正アライナの前記デジタル設計及び前記複数の追加歯列矯正アライナの前記追加デジタル設計は全て、患者の治療計画に関連付けられる、前記アライナセットを特定する前記ステップと、
    前記アライナセット中で表された全ての歯列矯正アライナが低リスクの歯列矯正アライナであるかどうかを判定するステップと、
    前記アライナセット中で表された全ての歯列矯正アライナが低リスクの歯列矯正アライナであると判定された場合には、前記アライナセットに対して、低リスクの歯列矯正アライナの為の製造フローを選択するステップと、
    を更に含む、請求項４２に記載の方法。
  46. 前記アライナセット中で表された前記歯列矯正アライナ及び前記複数の追加歯列矯正アライナは全て、前記患者の上顎歯列弓又は前記患者の下顎歯列弓に関連付けられる、請求項４５に記載の方法。
  47. 前記歯列矯正アライナ上の複数の箇所の各箇所について、前記歯列矯正アライナの製造中に前記箇所が損傷する確率を、前記トレーニングされた機械学習モデルによって出力するステップと、
    前記複数の箇所のうちの少なくとも１箇所において、前記歯列矯正アライナの製造中に前記箇所が損傷する確率が前記確率閾値を上回ると判定するステップと、
    前記少なくとも１箇所の場所を含む通知を出力するステップと、
    を更に含む、請求項４２に記載の方法。
  48. 前記歯列矯正アライナの前記デジタル設計は、前記歯列矯正アライナのデジタルモデル、又は前記歯列矯正アライナの製造に使用される型のデジタルモデルの少なくとも一方を含む、請求項４２に記載の方法。
  49. 前記デジタル設計から前記歯列矯正アライナの複数の特性を抽出するステップであって、前記複数の特性は、構造化データ又は表形式データとして表されたジオメトリ特性、臨床特性、又は治療関連特性の少なくともいずれかを含む、前記抽出するステップと、
    前記複数の特性のサブセットを選択するステップと、
    前記複数の特性の前記サブセットに基づいて、前記デジタル設計についての埋め込みを生成するステップであって、前記デジタル設計からの前記データは前記埋め込みを含む、前記生成するステップと、
    を更に含む、請求項４８に記載の方法。
  50. 前記トレーニングされた機械学習モデルは、ランダムフォレスト分類子又は勾配ブーストされた決定木分類子である、請求項４２に記載の方法。
  51. 前記修正措置を実施する前記ステップは、
    前記歯列矯正アライナの前記デジタル設計のアライナジオメトリを修正すること、
    前記歯列矯正アライナの前記デジタル設計を含む治療計画を修正すること、
    患者の１つ以上の歯の上にある１つ以上のアタッチメントの修正を推奨すること、
    前記患者の治療計画の別のステージで別の歯列矯正アライナの別のデジタル設計を使用して１つ以上の歯を動かすように前記歯列矯正アライナの前記デジタル設計を修正することを推奨すること、
    前記歯列矯正アライナを、前記歯列矯正アライナの製造に使用される型から適切に取り外す１つ以上の方法を推奨すること、又は
    前記歯列矯正アライナが高リスクの歯列矯正アライナであることを、治療計画フェーズの間に医師に通知すること
    の少なくともいずれかを含む、請求項４２に記載の方法。
  52. ａ）患者の歯列弓の型から前記歯列矯正アライナを取り外すことをシミュレートする数値シミュレーション、又はｂ）前記歯列矯正アライナの弱点の周囲に負荷をかけることをシミュレートする数値シミュレーションを用いて、前記歯列矯正アライナの前記デジタル設計を処理するステップと、
    前記数値シミュレーションの出力に基づいて、前記歯列矯正アライナの前記デジタル設計上の損傷が発生しそうな１つ以上の箇所の場所を特定するステップと、
    を更に含む、請求項４２に記載の方法。
  53. 歯列矯正アライナの損傷を予測する為に機械学習モデルをトレーニングする方法であって、
    複数の歯列矯正アライナのデジタル設計を含むトレーニングデータセットを集めるステップであって、各デジタル設計は、前記複数の歯列矯正アライナの各歯列矯正アライナに関連付けられ、各デジタル設計は、前記関連付けられた各歯列矯正アライナが前記関連付けられた各歯列矯正アライナの製造中に損傷したかどうかを示すメタデータを含む、前記集めるステップと、
    前記トレーニングデータセットを使用して前記機械学習モデルをトレーニングするステップであって、前記機械学習モデルは、歯列矯正アライナのデジタル設計からのデータを処理することと、前記デジタル設計に関連付けられた前記歯列矯正アライナが前記歯列矯正アライナの製造中に損傷する確率を出力することと、を行うようにトレーニングされる、前記トレーニングするステップと、
    を含む方法。
  54. 前記デジタル設計のうちの１つ以上のデジタル設計が、前記関連付けられた各歯列矯正アライナにおいて発生した損傷の場所を示すメタデータを含む、請求項５３に記載の方法。
  55. 前記トレーニングデータセットを集める前記ステップは、
    前記複数の歯列矯正アライナの前記デジタル設計を受け取るステップであって、前記複数の歯列矯正アライナの前記デジタル設計は、前記複数の歯列矯正アライナのデジタルモデル、又は前記複数の歯列矯正アライナの製造に使用される型のデジタルモデルの少なくとも一方を含む、前記デジタル設計を受け取る前記ステップと、
    前記複数の歯列矯正アライナのうちの、製造中に損傷した１つ以上の歯列矯正アライナを示す情報を受け取るステップと、
    製造中に損傷した歯列矯正アライナに関連付けられた各デジタル設計について、前記歯列矯正アライナが製造中に損傷したことを示す前記メタデータを前記デジタル設計に付加するステップと、
    を含む、請求項５３に記載の方法。
  56. 前記複数の歯列矯正アライナの前記デジタル設計は、前記複数の歯列矯正アライナのデジタルモデル、又は前記複数の歯列矯正アライナの製造に使用される型のデジタルモデルの少なくとも一方を含み、前記方法は更に、前記デジタル設計の各デジタル設計に対して、
    前記デジタル設計から前記関連付けられた各歯列矯正アライナの複数の特性を抽出するステップであって、前記複数の特性は、構造化データ又は表形式データとして表されたジオメトリ特性、臨床特性、又は治療関連特性の少なくともいずれかを含む、前記抽出するステップと、
    前記複数の特性のサブセットを選択するステップと、
    前記複数の特性の前記サブセットに基づいて、前記デジタル設計についての埋め込みを生成するステップであって、前記トレーニングデータセットは、前記複数の歯列矯正アライナの前記デジタル設計に対する埋め込みを含む、前記生成するステップと、
    を実施するステップを含む、請求項５３に記載の方法。
  57. 最近製造された歯列矯正アライナのデジタル設計を使用して、前記集めるステップ及び前記トレーニングするステップを定期的に繰り返すステップ
    を更に含む、請求項５３に記載の方法。
  58. 前記機械学習モデルは、ランダムフォレスト分類子又は勾配ブーストされた決定木分類子である、請求項５３に記載の方法。
  59. 患者の歯列弓の型から歯列矯正アライナを取り外すことをシミュレートする第１の数値シミュレーション、又は前記歯列矯正アライナの弱点の周囲に負荷をかけることをシミュレートする第２の数値シミュレーションを用いて、複数の追加歯列矯正アライナの追加デジタル設計を処理するステップと、
    前記複数の追加歯列矯正アライナの前記追加デジタル設計の各デジタル設計に対して、
    前記処理の結果に基づいて、前記歯列矯正アライナにおいて損傷が発生しそうな箇所が１つでも予測されるかどうかを判定するステップと、
    損傷が発生しそうな前記箇所についての情報をメタデータとして前記デジタル設計に追加するステップと、
    を実施するステップと、
    前記複数の追加歯列矯正アライナの前記追加デジタル設計を前記トレーニングデータセットに追加するステップと、
    を更に含む、請求項５３に記載の方法。
  60. 処理デバイスで実行された場合に、
    複数の歯列矯正アライナのデジタル設計のうちの一歯列矯正アライナの各デジタル設計に対して、
    前記歯列矯正アライナの前記デジタル設計からのデータを、トレーニングされた機械学習モデルによって処理するステップと、
    前記デジタル設計に関連付けられた前記歯列矯正アライナが前記歯列矯正アライナの製造中に損傷する確率を、前記トレーニングされた機械学習モデルによって出力するステップと、
    前記デジタル設計に関連付けられた前記歯列矯正アライナが前記歯列矯正アライナの製造中に損傷する確率を第１の確率閾値と比較することに基づいて、前記歯列矯正アライナが高リスクの歯列矯正アライナであるかどうかを判定するステップと、
    を実施するステップと、
    前記複数の歯列矯正アライナの前記デジタル設計を含むアライナセットを特定するステップであって、前記複数の歯列矯正アライナの前記デジタル設計は全て、患者の治療計画に関連付けられる、前記アライナセットを特定する前記ステップと、
    前記アライナセット中で表されたいずれかの歯列矯正アライナが高リスクの歯列矯正アライナであるかどうかを判定するステップと、
    前記アライナセット中で表された少なくとも１つの歯列矯正アライナが高リスクの歯列矯正アライナであると判定された場合には、前記アライナセットの歯列矯正アライナが製造中に損傷する確率を下げるために、前記アライナセットに対して、高リスクの歯列矯正アライナの為の製造フローを選択するステップと、
    を含む動作を前記処理デバイスに実施させる命令を含むコンピュータ可読記憶媒体。
  61. 前記アライナセット中で表された前記複数の歯列矯正アライナは全て、前記患者の上顎歯列弓又は前記患者の下顎歯列弓に関連付けられる、請求項６０に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
  62. 前記処理デバイスで実行された場合に、
    前記複数の歯列矯正アライナの前記デジタル設計のうちの一歯列矯正アライナの各デジタル設計に対して、
    前記デジタル設計に関連付けられた前記歯列矯正アライナが前記歯列矯正アライナの製造中に損傷する確率を第２の確率閾値と比較することに基づいて、前記追加歯列矯正アライナが低リスクの歯列矯正アライナであるかどうかを判定すること
    を実施するステップと、
    前記アライナセット中で表された全ての歯列矯正アライナが低リスクの歯列矯正アライナであるかどうかを判定するステップと、
    前記アライナセット中で表された全ての歯列矯正アライナが低リスクの歯列矯正アライナであると判定された場合には、前記アライナセットに対して、低リスクの歯列矯正アライナの為の製造フローを選択するステップと、
    を含む追加動作を前記処理デバイスに実施させる追加命令を更に含む、請求項６０に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
  63. 前記歯列矯正アライナの前記デジタル設計は、前記歯列矯正アライナのデジタルモデル、又は前記歯列矯正アライナの製造に使用される型のデジタルモデルの少なくとも一方を含み、前記コンピュータ可読記憶媒体は更に、前記処理デバイスで実行された場合に、
    前記複数の歯列矯正アライナの前記デジタル設計のうちの一歯列矯正アライナの各デジタル設計に対して、
    前記デジタル設計から前記歯列矯正アライナの複数の特性を抽出するステップであって、前記複数の特性は、構造化データ又は表形式データとして表されたジオメトリ特性、臨床特性、又は治療関連特性の少なくともいずれかを含む、前記抽出するステップと、
    前記複数の特性のサブセットを選択するステップと、
    前記複数の特性の前記サブセットに基づいて、前記デジタル設計についての埋め込みを生成するステップであって、前記デジタル設計からの前記データは前記埋め込みを含む、前記生成するステップと、
    を実施するステップ
    を含む追加動作を前記処理デバイスに実施させる追加命令を含む、請求項６０に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
  64. 患者の歯列弓の為のアライナを表すデジタルモデルを集めるステップであって、前記アライナは、複数の歯受けキャビティ及び複数の隣接歯間領域を含み、前記複数の歯受けキャビティの各歯受けキャビティは、前記複数の隣接歯間領域の一隣接歯間領域によって、前記複数の歯受けキャビティの隣接する歯受けキャビティから隔てられている、前記集めるステップと、
    前記アライナの製造に使用される材料の材料特性情報を受け取るステップと、
    前記アライナの１つ以上の領域を解析するステップであって、前記アライナの領域を解析する前記ステップは、
    前記領域の周囲に負荷をかけることをシミュレートするステップと、
    前記材料特性情報及び前記負荷に基づいて、前記領域の周囲に前記負荷がかけられたことの結果である、前記領域における応力、ひずみ、又はひずみエネルギ密度の少なくともいずれかを算出するステップと、
    前記領域について算出された前記応力、前記ひずみ、前記ひずみエネルギ密度、又は、前記応力、前記ひずみ、又は前記ひずみエネルギ密度の少なくともいずれかから導出された導出値の少なくともいずれかに少なくともある程度基づいて、前記領域における前記アライナの強度を評価するステップと、
    前記領域における前記アライナの前記強度に基づいて、前記領域が損傷基準を満たすかどうかを判定するステップと、
    を含む、前記解析するステップと、
    含む方法。
  65. 前記領域を解析する前記ステップは更に、
    前記領域における前記応力、前記ひずみ、前記ひずみエネルギ密度、又は前記導出値の少なくともいずれかが閾値を上回るかどうかを判定するステップと、
    前記領域において前記応力、前記ひずみ、前記ひずみエネルギ密度、又は前記導出値の少なくともいずれかが前記閾値を上回ると判定された場合には、前記領域が前記アライナにおける損傷が発生しそうな箇所であると判定するステップと、
    を含む、請求項６４に記載の方法。
  66. 損傷が発生しそうな前記箇所が前記アライナに含まれると判定された場合には、前記アライナに対して、損傷が発生しそうな１つ以上の箇所を含むアライナの為の製造フローを選択するステップ
    を更に含む、請求項６５に記載の方法。
  67. 損傷が発生しそうな前記箇所が前記アライナに含まれると判定された場合には、前記アライナに対して１つ以上の修正措置を実施するステップ
    を更に含む、請求項６５に記載の方法。
  68. 前記１つ以上の修正措置を実施する前記ステップは、前記アライナの前記デジタルモデルを修正して、前記アライナの修正されたデジタルモデルを生成するステップを含む、請求項６７に記載の方法。
  69. 前記アライナの前記デジタルモデルは、歯列弓のデジタルモデルに基づいて生成されており、前記アライナの前記デジタルモデルを修正する前記ステップは、
    前記アライナの前記デジタルモデルのカットライン丸みを修正するステップ、
    前記アライナの前記デジタルモデルの一部分の厚さを修正するステップ、
    前記アライナの前記デジタルモデルのジオメトリを修正するステップ、
    前記アライナを前記歯列弓の型から取り外すことを開始すべき推奨場所を表すインジケータを前記アライナの前記デジタルモデルに挿入するステップ、
    前記歯列弓の前記デジタルモデルの１つ以上の歯の上の１つ以上のアタッチメントを修正することによって前記歯列弓の第１の修正されたデジタルモデルを生成し、前記歯列弓の前記第１の修正されたデジタルモデルに基づいて前記アライナの前記修正されたデジタルモデルを生成するステップ、又は
    前記歯列弓の前記デジタルモデル上の、前記領域に関連付けられた場所において仮想充填材を追加又は修正することによって前記歯列弓の第２の修正されたデジタルモデルを生成し、前記歯列弓の前記第２の修正されたデジタルモデルに基づいて前記アライナの前記修正されたデジタルモデルを生成するステップ
    のうちの１つ以上を含む、請求項６８に記載の方法。
  70. 前記アライナの追加領域に対して、
    前記アライナの前記追加領域の周囲に負荷をかけることをシミュレートするステップと、
    前記材料特性情報及び前記負荷に基づいて、前記追加領域の周囲に前記負荷がかけられたことの結果である、前記追加領域における前記応力、前記ひずみ、前記ひずみエネルギ密度、又は前記導出値の少なくともいずれかを算出するステップと、
    前記追加領域について算出された前記応力、前記ひずみ、前記ひずみエネルギ密度、又は前記導出値の少なくともいずれかに少なくともある程度基づいて、前記追加領域における前記アライナの強度を評価するステップと、
    前記追加領域における前記アライナの前記強度に基づいて、前記追加領域が損傷する確率を算出するステップと、
    を実施するステップを更に含む、請求項６４に記載の方法。
  71. 前記アライナの前記領域を解析する前記ステップは更に、
    前記領域の周囲に第２の負荷をかけることをシミュレートするステップと、
    前記材料特性情報及び前記第２の負荷に基づいて、前記領域の周囲に前記第２の負荷がかけられたことの結果である、前記領域における第２の応力、第２のひずみ、第２のひずみエネルギ密度、又は、前記第２の応力、前記第２のひずみ、又は前記第２のひずみエネルギ密度の少なくともいずれかから導出される第２の導出値の少なくともいずれかを算出するステップと、
    を含み、
    前記領域における前記アライナの前記強度は、前記領域について算出された前記応力及び前記第２の応力、前記ひずみ及び前記第２の表面、又は前記ひずみエネルギ密度及び前記第２のひずみエネルギ密度、或いは前記導出値及び前記第２の導出値の少なくともいずれかに基づく、
    請求項６４に記載の方法。
  72. 前記負荷は、持ち上げ力、曲げ力、ねじり力、せん断力、引張力、又は圧縮力の少なくともいずれかを含む、請求項６４に記載の方法。
  73. 前記領域の周囲に前記負荷をかけることをシミュレートする前記ステップは、
    前記領域の第１の側にある１つ以上の第１の場所に境界条件を適用して、前記１つ以上の第１の場所を定位置に固定するステップと、
    前記領域の第２の側にある１つ以上の第２の場所に前記負荷をかけるステップと、
    を含む、請求項６４に記載の方法。
  74. 前記領域は、前記複数の隣接歯間領域のうちの一隣接歯間領域を含み、前記１つ以上の第１の場所は、前記隣接歯間領域の前記第１の側にある第１の歯受けキャビティを含み、前記１つ以上の第２の場所は、前記隣接歯間領域の前記第２の側にある第２の歯受けキャビティを含む、請求項７３に記載の方法。
  75. 前記第１の歯受けキャビティは前記隣接歯間領域に隣接し、前記第２の歯受けキャビティは、前記隣接歯間領域の前記第２の側にある最も末端の歯受けキャビティである、請求項７４に記載の方法。
  76. 前記第１の歯受けキャビティ、又は前記隣接歯間領域の前記第１の側にある第３の歯受けキャビティの少なくともいずれかに関連付けられたアタッチメントの数を調べるステップと、
    前記アタッチメント数に少なくともある程度基づいて前記負荷の大きさを決定するステップと、
    を更に含む、請求項７４に記載の方法。
  77. 前記負荷は、前記アライナの前記デジタルモデルに対して、持ち上げ、曲げ、ねじり、引張、又は圧縮の少なくともいずれかを行う変位を含む、請求項６４に記載の方法。
  78. 前記アライナに関連付けられた臨床情報又は治療関連情報の少なくともいずれかを受け取るステップであって、前記臨床情報は、歯の叢生の情報、歯のアンダーカットの情報、又は歯のジオメトリの情報の少なくともいずれかを含み、前記治療関連情報は、前記複数の歯受けキャビティのうちの１つ以上の歯受けキャビティに関連付けられたアタッチメントの数、前記複数の歯受けキャビティのうちの１つ以上の歯受けキャビティに関連付けられたアタッチメントのタイプ、又は前記隣接歯間領域のうちの１つ以上の隣接歯間領域に関連付けられたプレシジョンカット情報の少なくともいずれかを含む、前記受け取るステップと、
    前記臨床情報又は前記治療関連情報の少なくともいずれかに基づいて前記負荷の大きさを決定するステップと、
    を更に含む、請求項６４に記載の方法。
  79. 前記領域を解析する前記ステップは更に、
    前記領域における前記アライナの前記強度に基づいて、前記領域が損傷する確率を算出するステップ
    を含む、請求項６４に記載の方法。
  80. 前記１つ以上の領域が損傷する確率を示すレポートを生成するステップ
    を更に含む、請求項６４に記載の方法。
  81. 患者の歯列弓の為のアライナを表すデジタルモデルを集めるステップであって、前記アライナは、複数の歯受けキャビティ及び複数の隣接歯間領域を含み、前記複数の歯受けキャビティの各歯受けキャビティは、前記複数の隣接歯間領域の一隣接歯間領域によって、前記複数の歯受けキャビティの隣接する歯受けキャビティから隔てられている、前記集めるステップと、
    前記アライナの前記複数の隣接歯間領域のうちの１つ以上の隣接歯間領域を解析するステップであって、前記アライナの前記複数の隣接歯間領域のうちの一隣接歯間領域を解析する前記ステップは、
    前記隣接歯間領域の複数の断面スライスを決定するステップと、
    前記複数の断面スライスの各断面スライスについて、１つ以上の強度値を計算するステップと、
    前記複数の断面スライスについて計算された前記１つ以上の強度値から、前記隣接歯間領域の最小強度値を特定するステップと、
    前記隣接歯間領域における前記アライナの前記最小強度値に基づいて、前記隣接歯間領域が損傷基準を満たすかどうかを判定するステップと、
    を含む、前記解析するステップと、
    を含む方法。
  82. 前記複数の断面スライスのうちの一断面スライスについて前記１つ以上の強度値のうちの一強度値を特定する前記ステップは、
    前記断面スライスの面積慣性モーメントを計算するステップ、又は
    前記断面スライスにおいて前記隣接歯間領域にかけられた負荷に関連付けられた応力を計算するステップ
    の少なくともいずれかを含む、請求項８１に記載の方法。
  83. 前記アライナの製造に使用される材料の材料特性情報を受け取るステップを更に含み、
    前記面積慣性モーメントは第１の軸を中心に計算され、前記断面スライスにおいて前記隣接歯間領域にかけられた前記負荷に関連付けられた前記応力を計算する前記ステップは、
    前記負荷を、前記第１の軸を中心に前記断面スライスにかけるステップと、
    前記負荷、前記材料特性情報、及び前記面積慣性モーメントに基づいて、前記断面スライスに関連付けられた前記応力を算出するステップと、
    を含む、
    請求項８２に記載の方法。
  84. 前記１つ以上の強度値を算出する前記ステップは、
    前記断面スライスによって定義された平面の第１の軸を中心に第１の面積慣性モーメントを計算するステップ、
    前記断面スライスによって定義された前記平面の第２の軸を中心に第２の面積慣性モーメントを計算するステップ、
    前記断面スライスによって定義された前記平面に垂直な軸を中心に第３の面積慣性モーメントを計算するステップ、又は
    前記断面スライスによって定義された前記平面の上の線を中心に第４の面積慣性モーメントを計算するステップ
    の少なくともいずれかを含む、請求項８１に記載の方法。
  85. 前記複数の隣接歯間領域の場所を特定するステップを更に含み、前記各隣接歯間領域の場所は、
    前記隣接歯間領域によって隔てられている、第１の歯受けキャビティの中心と、隣接する第２の歯受けキャビティとを特定することと、
    前記第１の歯受けキャビティと前記隣接する第２の歯受けキャビティとの間の第１の線を計算することと、
    に基づいて特定される
    請求項８１に記載の方法。
  86. 前記隣接歯間領域の断面スライスを決定する前記ステップは、
    前記第１の線とｚ軸とに垂直な追加線を決定するステップと、
    前記追加線によって定義された第１の軸を有する平面を決定するステップであって、前記断面スライスは、前記平面内にある、前記隣接歯間領域のスライスである、前記決定するステップと、
    を含む、請求項８５に記載の方法。
  87. 前記平面の第２の軸が前記ｚ軸である、請求項８６に記載の方法。
  88. 前記複数の断面スライスのうちの第１の断面スライスが、前記第１の線に沿って、前記複数の断面スライスのうちの第２の断面スライスからオフセットされている、請求項８５に記載の方法。
  89. 前記隣接歯間領域が損傷する確率が閾値を上回ると判定するステップと、
    前記アライナの前記隣接歯間領域が損傷が発生しそうな箇所であると判定するステップと、
    を更に含む、請求項８１に記載の方法。
  90. 前記アライナに対して、損傷が発生しそうな１つ以上の箇所を含むアライナの為の製造フローを選択するステップ
    を更に含む、請求項８９に記載の方法。
  91. 損傷が発生しそうな前記箇所が前記アライナに含まれると判定された場合には、前記アライナに対して１つ以上の修正措置を実施するステップ
    を更に含む、請求項８９に記載の方法。
  92. 前記１つ以上の修正措置を実施する前記ステップは、前記アライナの前記デジタルモデルを修正して、前記アライナの修正されたデジタルモデルを生成するステップを含む、請求項９１に記載の方法。
  93. 前記アライナの前記デジタルモデルは、歯列弓のデジタルモデルに基づいて生成されており、前記アライナの前記デジタルモデルを修正する前記ステップは、
    前記アライナの前記デジタルモデルのカットライン丸みを修正するステップ、
    前記アライナの前記デジタルモデルの一部分の厚さを修正するステップ、
    前記アライナの前記デジタルモデルのジオメトリを修正するステップ、
    前記アライナを前記歯列弓の型から取り外すことを開始すべき推奨場所を表すインジケータを前記アライナの前記デジタルモデルに挿入するステップ、
    前記歯列弓の前記デジタルモデルの１つ以上の歯の上の１つ以上のアタッチメントを修正することによって前記歯列弓の第１の修正されたデジタルモデルを生成し、前記歯列弓の前記第１の修正されたデジタルモデルに基づいて前記アライナの前記修正されたデジタルモデルを生成するステップ、又は
    前記歯列弓の前記デジタルモデル上の、前記隣接歯間領域に関連付けられた場所において仮想充填材を追加又は修正することによって前記歯列弓の第２の修正されたデジタルモデルを生成し、前記歯列弓の前記第２の修正されたデジタルモデルに基づいて前記アライナの前記修正されたデジタルモデルを生成するステップ
    のうちの１つ以上を含む、請求項９２に記載の方法。
  94. 前記隣接歯間領域を解析する前記ステップは更に、
    前記隣接歯間領域における前記最小強度値に基づいて、前記隣接歯間領域が損傷する確率を算出するステップ
    を含む、請求項８１に記載の方法。
  95. 患者の歯列弓の為のアライナを表す少なくとも第１のデジタルモデルを集めるステップであって、前記アライナは、複数の歯受けキャビティを含み、前記歯列弓は複数の歯構造を含み、前記複数の歯受けキャビティのそれぞれは、前記複数の歯構造の１つにぴったり被せられるように構成される、前記集めるステップと、
    前記アライナの進行性損傷をシミュレートして、前記アライナの１つ以上の領域のそれぞれの損傷の総量を算出するステップであって、前記アライナの一領域の前記進行性損傷をシミュレートすることは、
    少なくとも前記第１のデジタルモデルを使用して、前記アライナに対する複数の負荷のシーケンスをシミュレートするステップと、
    前記アライナに対する前記複数の負荷のうちの一負荷のシミュレーションごとに、前記アライナの前記領域の損傷の量を算出するステップと、
    前記アライナに対する前記負荷の各シミュレーションの後に、前記アライナの前記領域の損傷の前記量に基づいて前記第１のデジタルモデルを更新するステップと、
    を含む、前記進行性損傷をシミュレートする前記ステップと、
    前記アライナの前記１つ以上の領域のそれぞれの領域の損傷の前記総量に基づいて、前記アライナの前記１つ以上の領域のうちの少なくとも１つの領域について損傷基準が満たされるかどうかを判定するステップと、
    前記損傷基準が満たされるかどうかの判定に応じて、前記アライナに対して１つ以上の修正措置を実施すべきかどうかを判定するステップと、
    を含む方法。
  96. 前記アライナに対する前記複数の負荷の前記シーケンスをシミュレートする前記ステップは、少なくとも前記第１のデジタルモデルを使用して、ａ）前記アライナを前記患者の前記歯列弓から１回以上取り外すこと、ｂ）前記アライナを前記患者の前記歯列弓に１回以上装着すること、又はｃ）前記アライナに対する１回以上の噛む負荷の少なくともいずれかをシミュレートするステップを含む、請求項９５に記載の方法。
  97. 前記患者の前記歯列弓を表す第２のデジタルモデルを集めるステップと、
    前記第１のデジタルモデル及び前記第２のデジタルモデルを使用して、前記アライナと前記歯列弓との相互作用をシミュレートするステップと、
    を更に含み、
    前記アライナを前記患者の前記歯列弓から取り外すことをシミュレートする前記ステップは、前記第１のデジタルモデル及び前記第２のデジタルモデルを使用して実施される、
    請求項９６に記載の方法。
  98. 前記アライナの前記第１のデジタルモデルは更に、複数の隣接歯間領域を含み、前記複数の隣接歯間領域の各隣接歯間領域は、前記複数の歯受けキャビティのうちの一歯受けキャビティを、前記複数の歯受けキャビティのうちの隣接する歯受けキャビティから隔てており、前記アライナを前記歯列弓から取り外すことをシミュレートする前記ステップは、
    前記アライナの前記複数の隣接歯間領域のうちの１つ以上の隣接歯間領域を解析するステップであって、前記複数の隣接歯間領域のうちの一隣接歯間領域を解析することは、前記隣接歯間領域の周囲に負荷をかけることをシミュレートするステップを含む、前記解析するステップ
    を含む、
    請求項９６に記載の方法。
  99. 前記患者の前記歯列弓を表す第２のデジタルモデルを集めるステップと、
    前記患者の反対側の歯列弓を表す第３のデジタルモデルを集めるステップと、
    を更に含み、
    前記アライナに対する前記１回以上の噛む負荷のうちの１回の噛む負荷をシミュレートすることは、
    前記第３のデジタルモデル上の１つ以上の点に前記噛む負荷をかけて、前記歯列弓の前記第２のデジタルモデルと前記反対側の歯列弓の前記第３のデジタルモデルとの間の前記アライナの前記第１のデジタルモデルを圧縮するステップと、
    前記アライナの前記領域のひずみを測定するステップと、
    を含む、
    請求項９６に記載の方法。
  100. 前記アライナの前記領域の損傷の前記量を算出する前記ステップは、
    前記アライナの前記領域におけるひずみを算出するステップと、
    前記領域における弾性ひずみを表す、前記ひずみの第１の部分と、前記領域における塑性ひずみを表す、前記ひずみの第２の部分と、を算出するステップであって、前記領域における前記塑性ひずみの量は、前記領域における損傷の前記量に相当する、前記算出するステップと、
    を含む、請求項９５に記載の方法。
  101. 前記アライナの前記領域の損傷の前記量に基づいて前記第１のデジタルモデルを更新する前記ステップは、前記領域における前記塑性ひずみの前記量を前記アライナの前記第１のデジタルモデルに追加するステップを含み、前記領域のおける損傷の前記総量は、前記アライナに対して前記複数の負荷をシミュレートしたことによる、前記領域における塑性ひずみの累積量に相当する、請求項１００に記載の方法。
  102. 前記少なくとも１つの領域について前記損傷基準が満たされるかどうかを判定する前記ステップは、前記少なくとも１つの領域における塑性ひずみの前記累積量が塑性ひずみ閾値を上回るかどうかを判定するステップを含む、請求項１０１に記載の方法。
  103. 前記少なくとも１つの領域について前記損傷基準が満たされたと判定された場合には、前記少なくとも１つの領域が損傷が発生しそうな箇所を含むと判定するステップ
    を更に含む、請求項９５に記載の方法。
  104. 損傷が発生しそうな前記箇所が前記アライナに含まれると判定された場合には、前記アライナに対して、損傷が発生しそうな１つ以上の箇所を含むアライナの為の製造フローを選択するステップ
    を更に含む、請求項１０３に記載の方法。
  105. 損傷が発生しそうな前記箇所が前記アライナに含まれると判定された場合には、前記アライナに対して１つ以上の修正措置を実施するステップ
    を更に含む、請求項１０３に記載の方法。
  106. 前記１つ以上の修正措置を実施する前記ステップは、前記アライナの前記第１のデジタルモデルを修正して、前記アライナの修正されたデジタルモデルを生成するステップを含む、請求項１０５に記載の方法。
  107. 前記アライナの前記第１のデジタルモデルは、前記歯列弓の第２のデジタルモデルに基づいて生成されており、前記アライナの前記第１のデジタルモデルを修正する前記ステップは、
    前記アライナの前記第１のデジタルモデルのカットライン丸みを修正するステップ、
    前記アライナの前記第１のデジタルモデルの一部分の厚さを修正するステップ、
    前記アライナの前記第１のデジタルモデルのジオメトリを修正するステップ、
    前記アライナを前記歯列弓の型から取り外すことを開始すべき推奨場所を表すインジケータを前記アライナの前記第１のデジタルモデルに挿入するステップ、
    前記歯列弓の前記第２のデジタルモデルの１つ以上の歯の上の１つ以上のアタッチメントを修正することによって前記歯列弓の第１の修正されたデジタルモデルを生成し、前記歯列弓の前記第１の修正されたデジタルモデルに基づいて前記アライナの前記修正されたデジタルモデルを生成するステップ、又は
    前記歯列弓の前記第２のデジタルモデル上の一場所において仮想充填材を追加又は修正することによって前記歯列弓の第２の修正されたデジタルモデルを生成し、前記歯列弓の前記第２の修正されたデジタルモデルに基づいて前記アライナの前記修正されたデジタルモデルを生成するステップ
    のうちの１つ以上を含む、請求項１０６に記載の方法。
  108. 前記アライナの製造に使用される材料の材料特性情報を特定するステップを更に含み、前記アライナを前記患者の前記歯列弓から取り外すことをシミュレートすることが、少なくとも、前記第１のデジタルモデルと、前記材料特性情報と、前記アライナを前記患者の前記歯列弓から取り外す為に前記領域にかけられる負荷と、を使用して実施される、
    請求項９５に記載の方法。
  109. 患者の歯列弓の為のアライナを表す少なくとも第１のデジタルモデルを記憶するデータストアであって、前記アライナは、複数の歯受けキャビティを含み、前記歯列弓は複数の歯構造を含み、前記複数の歯受けキャビティのそれぞれは、前記複数の歯構造の１つにぴったり被せられるように構成される、前記データストアと、
    前記データストアと作用的に結合された処理デバイスであって、
    前記データストアから少なくとも前記第１のデジタルモデルを集めるステップと、
    前記アライナの進行性損傷をシミュレートして、前記アライナの１つ以上の領域のそれぞれの損傷の総量を算出するステップであって、前記アライナの一領域の前記進行性損傷をシミュレートすることは、
    少なくとも前記第１のデジタルモデルを使用して、前記アライナに対する複数の負荷のシーケンスをシミュレートするステップと、
    前記アライナに対する前記複数の負荷のうちの一負荷のシミュレーションごとに、前記アライナの前記領域の損傷の量を算出するステップと、
    前記アライナに対する前記負荷の各シミュレーションの後に、前記アライナの前記領域の損傷の前記量に基づいて前記第１のデジタルモデルを更新するステップと、
    を含む、前記進行性損傷をシミュレートする前記ステップと、
    前記アライナの前記１つ以上の領域のそれぞれの領域の損傷の前記総量に基づいて、前記アライナの前記１つ以上の領域のうちの少なくとも１つの領域について損傷基準が満たされるかどうかを判定するステップと、
    前記損傷基準が満たされるかどうかの判定に応じて、前記アライナに対して１つ以上の修正措置を実施すべきかどうかを判定するステップと、
    を実施するものである前記処理デバイスと、
    を含むコンピューティング装置。
  110. 前記アライナに対する前記複数の負荷の前記シーケンスをシミュレートする前記ステップは、少なくとも前記第１のデジタルモデルを使用して、ａ）前記アライナを前記患者の前記歯列弓から１回以上取り外すこと、ｂ）前記アライナを前記患者の前記歯列弓に１回以上装着すること、又はｃ）前記アライナに対する１回以上の噛む負荷の少なくともいずれかをシミュレートするステップを含む、請求項１０９に記載のコンピューティング装置。
  111. 前記処理デバイスは更に、
    前記患者の前記歯列弓を表す第２のデジタルモデルを集めるステップと、
    前記第１のデジタルモデル及び前記第２のデジタルモデルを使用して、前記アライナと前記歯列弓との相互作用をシミュレートするステップと、
    を実施するものであり、
    前記アライナを前記患者の前記歯列弓から取り外すことをシミュレートする前記ステップは、前記第１のデジタルモデル及び前記第２のデジタルモデルを使用して実施される、
    請求項１１０に記載のコンピューティング装置。
  112. 前記アライナの前記第１のデジタルモデルは更に、複数の隣接歯間領域を含み、前記複数の隣接歯間領域の各隣接歯間領域は、前記複数の歯受けキャビティのうちの一歯受けキャビティを、前記複数の歯受けキャビティのうちの隣接する歯受けキャビティから隔てており、前記アライナを前記歯列弓から取り外すことをシミュレートする前記ステップは、
    前記アライナの前記複数の隣接歯間領域のうちの１つ以上の隣接歯間領域を解析するステップであって、前記複数の隣接歯間領域のうちの一隣接歯間領域を解析することは、前記隣接歯間領域の周囲に負荷をかけることをシミュレートするステップを含む、前記解析するステップ
    を含む、
    請求項１１０に記載のコンピューティング装置。
  113. 前記処理デバイスは更に、
    前記患者の前記歯列弓を表す第２のデジタルモデルを集めるステップと、
    前記患者の反対側の歯列弓を表す第３のデジタルモデルを集めるステップと、
    を実施するものであり、
    前記アライナに対する前記１回以上の噛む負荷のうちの１回の噛む負荷をシミュレートすることは、
    前記第３のデジタルモデル上の１つ以上の点に前記噛む負荷をかけて、前記歯列弓の前記第２のデジタルモデルと前記反対側の歯列弓の前記第３のデジタルモデルとの間の前記アライナの前記第１のデジタルモデルを圧縮するステップと、
    前記歯列弓の前記領域のひずみを測定するステップと、
    を含む、
    請求項１１０に記載のコンピューティング装置。
  114. 前記アライナの前記領域の損傷の前記量を算出する前記ステップは、
    前記アライナの前記領域におけるひずみを算出するステップと、
    前記領域における弾性ひずみを表す、前記ひずみの第１の部分と、前記領域における塑性ひずみを表す、前記ひずみの第２の部分と、を算出するステップであって、前記領域における前記塑性ひずみの量は、前記領域における損傷の前記量に相当する、前記算出するステップと、
    を含む、請求項１０９に記載のコンピューティング装置。
  115. 前記アライナの前記領域の損傷の前記量に基づいて前記第１のデジタルモデルを更新する前記ステップは、前記領域における前記塑性ひずみの前記量を前記アライナの前記第１のデジタルモデルに追加するステップを含み、前記領域のおける損傷の前記総量は、前記アライナに対して前記複数の負荷をシミュレートしたことによる、前記領域における塑性ひずみの累積量に相当する、請求項１１４に記載のコンピューティング装置。
  116. 前記少なくとも１つの領域について前記損傷基準が満たされるかどうかを判定する前記ステップは、前記少なくとも１つの領域における塑性ひずみの前記累積量が塑性ひずみ閾値を上回るかどうかを判定するステップを含む、請求項１１５に記載のコンピューティング装置。
  117. 前記処理デバイスは更に、
    前記少なくとも１つの領域について前記損傷基準が満たされたと判定された場合には、前記少なくとも１つの領域が損傷が発生しそうな箇所を含むと判定するステップと、
    前記アライナに対して１つ以上の修正措置を実施するステップと、
    を実施するものである、請求項１０９に記載のコンピューティング装置。
  118. 処理デバイスで実行された場合に、
    患者の歯列弓の為のアライナを表す少なくとも第１のデジタルモデルを集めるステップであって、前記アライナは、複数の歯受けキャビティを含み、前記歯列弓は複数の歯構造を含み、前記複数の歯受けキャビティのそれぞれは、前記複数の歯構造の１つにぴったり被せられるように構成される、前記集めるステップと、
    前記アライナの進行性損傷をシミュレートして、前記アライナの１つ以上の領域のそれぞれの損傷の総量を算出するステップであって、前記アライナの一領域の前記進行性損傷をシミュレートすることは、
    少なくとも前記第１のデジタルモデルを使用して、前記アライナに対する複数の負荷のシーケンスをシミュレートするステップと、
    前記アライナに対する前記複数の負荷のうちの一負荷のシミュレーションごとに、前記アライナの前記領域の損傷の量を算出するステップと、
    前記アライナに対する前記負荷の各シミュレーションの後に、前記アライナの前記領域の損傷の前記量に基づいて前記第１のデジタルモデルを更新するステップと、
    を含む、前記進行性損傷をシミュレートする前記ステップと、
    前記アライナの前記１つ以上の領域のそれぞれの領域の損傷の前記総量に基づいて、前記アライナの前記１つ以上の領域のうちの少なくとも１つの領域について損傷基準が満たされるかどうかを判定するステップと、
    前記損傷基準が満たされるかどうかの判定に応じて、前記アライナに対して１つ以上の修正措置を実施すべきかどうかを判定するステップと、
    を含む動作を前記処理デバイスに実施させる命令を含む非一時的コンピュータ可読媒体。
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