본질 적 으로 , 알고리즘 에 의해 검색 되 는 해부학 적 구조 의 특징 은 가능 한 한 정확 하 게 앞니 와 그 의 뿌리 의 위치 를 나타내 야 한다 . 상호 작용 으로 층 을 선택 할 때 , 작동 자 는 이미지 로부터 뿌리 의 팁 ( tip ) 의 위치 를 추정 함 으로써 프리뷰 이미지 에 요구 되 는 층 을 설정 하 고 , 예컨대 위턱뼈 ( maxilla ) 의 앞니 뿌리 의 기부 근처 에 층 의 중심 을 위치 시킨다 . 그러나 , 층 을 자동 으로 선택 할 때 , 뿌리 의 팁 인 정점 ( apex ) 의 자동 적 위치 화 는 어려울 수 도 있 다 . 인식 될 포인트 가 용이 하 고 결점 없이 인식 가능 하 여야 하 기 때문 에 , 이미 징 되 는 해부학 적 구조 의 크기 와 위치 를 나타내 는 보다 용이 하 게 인식 가능 한 지점 의 그룹 이 측면 프로파일 이미지 로부터 검색 되 도록 , 본 발명 의 일 바람직 한 실시 예 에 따라 행한다 . 예컨대 , 치아 의 팁 은 , 그 의 넓 은 콘트 라스트 를 용이 하 게 인식 할 수 있 기 때문 에 하나 의 분명 한 포인트 이 다 . 한편 , 턱뼈 ( jawbone ) 의 전방 에지 의 경사 각도 는 앞니 의 위치 를 고려 하 여 중요 한 특징 으로 간주 될 수 있 다 . 심지어 2 개 의 값 은 다양 한 방법 을 사용 함 으로써 그리고 해부학 적 구조 의 다양 한 부분 들 로부터 의 경사 각도 로 특정 될 수 있 다 . 치아 의 위치 에 부가 하 여 , 또한 치아 의 크기 는 치아 의 뿌리 의 위치 에 관한 무언가 를 나타낸다 . 위턱뼈 에 관하 여 , 치아 의 크기 는 직선 연장 부 로서 전 비극 ( anterior nasal spine ) 을 , 그리고 구개 의 뼈 를 이미지 로부터 찾 음 으로써 결정 될 수 있 다 . 치아 의 길이 는 치아 의 팁 과 전 비극 사이 의 거리 와 관련 되 도록 추정 될 수 도 있 다 . 아래턱 ( mandible ) 에서 , 그 의 일부 에 있 어서 , 크기 는 예컨대 턱 의 팁 을 발견 함 으로써 추정 될 수 도 있 고 , 그 로부터 하부 정면 앞니 의 팁 까지 의 거리 는 하부 치아 의 길이 에 추정 상 비례 한다 . 일반 적 으로 , 서로 에 의존 하 지 않 지만 앞니 의 위치 및 크기 를 잘 나타낸다는 사실 에 기초 하 여 검색 될 특징 을 선택 하 는 것 이 바람직 하 다 .