本發(fā)明專利技術(shù)涉及全冠修復(fù)技術(shù)領(lǐng)域，公開了基于深度學(xué)習(xí)的全冠修復(fù)預(yù)備體邊緣線提取方法及系統(tǒng)，方法包括：獲取測試者的預(yù)備體的三維網(wǎng)格數(shù)據(jù)；將測試者的預(yù)備體的三維網(wǎng)格數(shù)據(jù)輸入三維網(wǎng)格語義分割網(wǎng)絡(luò)模型，得到測試者的預(yù)備體的三維網(wǎng)格分割結(jié)果；對預(yù)備體的三維網(wǎng)格分割結(jié)果進(jìn)行預(yù)處理，并對預(yù)處理后的三維網(wǎng)格分割結(jié)果進(jìn)行平滑化處理，得到精確的三維網(wǎng)格分割結(jié)果；根據(jù)精確的三維網(wǎng)格分割結(jié)果，計(jì)算分割邊緣，得到預(yù)備體的粗糙邊緣線；根據(jù)預(yù)備體的粗糙邊緣線進(jìn)行平滑化處理和投影處理，得到預(yù)備體在三維網(wǎng)格上的平滑邊緣線。本發(fā)明專利技術(shù)能夠輔助標(biāo)注預(yù)備體邊緣線，節(jié)約修復(fù)體設(shè)計(jì)和制作時(shí)間，同時(shí)減少了由于主觀因素造成的標(biāo)注錯(cuò)誤等問題。
【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術(shù)涉及全冠修復(fù)，尤其涉及基于深度學(xué)習(xí)的全冠修復(fù)預(yù)備體邊緣線提取方法及系統(tǒng)。
技術(shù)介紹
1、全冠修復(fù)作為牙科恢復(fù)預(yù)備體組織形態(tài)和咀嚼功能的修復(fù)方式，是牙體缺損固定修復(fù)的首選治療方案。隨著數(shù)字化技術(shù)的迅猛發(fā)展，光學(xué)印模和計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)制作（computer?aided?design/computer?aided?manufacturing,?cad/cam）已成為修復(fù)體設(shè)計(jì)和制作的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。盡管修復(fù)體輔助設(shè)計(jì)的數(shù)字化技術(shù)在一定程度上提升了修復(fù)診療效率，但在全流程數(shù)字化發(fā)展的浪潮中，尤其在面對口腔醫(yī)生、口腔技師設(shè)計(jì)能力差異和口腔掃描數(shù)據(jù)量的快速增長等挑戰(zhàn)，仍需尋求更高效、更穩(wěn)定的解決方案。
2、現(xiàn)有的全冠預(yù)備體邊緣線的提取方法，通常依據(jù)醫(yī)生或技師的臨床經(jīng)驗(yàn)，然而這種方法存在對醫(yī)生和技師的經(jīng)驗(yàn)要求較高、不同醫(yī)生和技師的主觀判斷不同，以及需要較多的人工交互過程的問題，浪費(fèi)大量時(shí)間，且操作復(fù)雜，準(zhǔn)確度低。
3、因此，亟需基于深度學(xué)習(xí)的全冠修復(fù)預(yù)備體邊緣線提取方法及系統(tǒng)，能夠輔助標(biāo)注預(yù)備體邊緣線，節(jié)約修復(fù)體設(shè)計(jì)和制作時(shí)間，同時(shí)減少了由于主觀因素造成的標(biāo)注錯(cuò)誤等問題。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
1、為了解決上述技術(shù)問題，本專利技術(shù)提供了基于深度學(xué)習(xí)的全冠修復(fù)預(yù)備體邊緣線提取方法及系統(tǒng)，能夠輔助標(biāo)注預(yù)備體邊緣線，節(jié)約修復(fù)體設(shè)計(jì)和制作時(shí)間，同時(shí)減少了由于主觀因素造成的標(biāo)注錯(cuò)誤等問題。
2、本專利技術(shù)提供了基于深度學(xué)習(xí)的全冠修復(fù)預(yù)備體邊緣線提取方法，包括如下步驟：
3、s1、獲取測試者的預(yù)備體的三維網(wǎng)格數(shù)據(jù)；
4、s2、將測試者的預(yù)備體的三維網(wǎng)格數(shù)據(jù)輸入三維網(wǎng)格語義分割網(wǎng)絡(luò)模型，得到測試者的預(yù)備體的三維網(wǎng)格分割結(jié)果；
5、s3、對預(yù)備體的三維網(wǎng)格分割結(jié)果進(jìn)行預(yù)處理，并對預(yù)處理后的三維網(wǎng)格分割結(jié)果進(jìn)行平滑化處理，得到精確的三維網(wǎng)格分割結(jié)果；
6、s4、根據(jù)精確的三維網(wǎng)格分割結(jié)果，計(jì)算分割邊緣，得到預(yù)備體的粗糙邊緣線；
7、s5、根據(jù)預(yù)備體的粗糙邊緣線進(jìn)行平滑化處理和投影處理，得到預(yù)備體在三維網(wǎng)格上的平滑邊緣線。
8、進(jìn)一步的，s1中，獲取測試者的預(yù)備體的三維網(wǎng)格數(shù)據(jù)包括：
9、獲取測試者的單顆基牙預(yù)備體的口內(nèi)掃描三維網(wǎng)格數(shù)據(jù)。
10、進(jìn)一步的，s2中，三維網(wǎng)格語義分割網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練過程如下：
11、s2.1、構(gòu)建三維網(wǎng)格語義分割樣本數(shù)據(jù)集；其中，樣本數(shù)據(jù)集包括若干非測試者的預(yù)備體的三維網(wǎng)格數(shù)據(jù)以及若干非測試者的預(yù)備體的三維網(wǎng)格數(shù)據(jù)對應(yīng)的分割標(biāo)簽；
12、s2.2、構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；
13、s2.3、利用三維網(wǎng)格語義分割樣本數(shù)據(jù)集對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練，直至神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的損失值小于預(yù)設(shè)損失值，且神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的分割準(zhǔn)確度大于預(yù)設(shè)準(zhǔn)確度，得到訓(xùn)練好的三維網(wǎng)格語義分割神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。
14、進(jìn)一步的，s2.1中，若干非測試者的預(yù)備體的三維網(wǎng)格數(shù)據(jù)對應(yīng)的分割標(biāo)簽的構(gòu)建過程包括：
15、s2.11、將任一非測試者的預(yù)備體的邊緣線中的有序點(diǎn)首尾相接形成閉合曲線；
16、s2.12、根據(jù)閉合曲線，將非測試者的預(yù)備體的三維網(wǎng)格分割成預(yù)備區(qū)域和非預(yù)備區(qū)域，分別為預(yù)備區(qū)域和非預(yù)備區(qū)域中的每個(gè)三角形網(wǎng)格賦予標(biāo)簽，得到非測試者的預(yù)備體的三維網(wǎng)格對應(yīng)的分割標(biāo)簽；其中，預(yù)備區(qū)域指僅包含牙體的區(qū)域，非預(yù)備區(qū)域指除牙體之外還包含其他組織的區(qū)域。
17、進(jìn)一步的，s3中，對預(yù)備體的三維網(wǎng)格分割結(jié)果進(jìn)行預(yù)處理，其中，預(yù)處理包括：離群點(diǎn)去除處理和孔洞填充處理；
18、通過聚類算法對預(yù)備體的三維網(wǎng)格分割結(jié)果進(jìn)行離群點(diǎn)去除處理和孔洞填充處理。
19、進(jìn)一步的，s3中，對預(yù)處理后的三維網(wǎng)格分割結(jié)果進(jìn)行平滑化處理，得到精確的三維網(wǎng)格分割結(jié)果包括：
20、根據(jù)預(yù)處理后的三維網(wǎng)格分割結(jié)果，通過全連接條件隨機(jī)場算法進(jìn)行平滑處理，得到精確的三維網(wǎng)格分割結(jié)果。
21、進(jìn)一步的，s4中，根據(jù)精確的三維網(wǎng)格分割結(jié)果，計(jì)算分割邊緣，得到預(yù)備體的粗糙邊緣線包括：
22、s41、根據(jù)精確的三維網(wǎng)格分割結(jié)果，獲取所有分割邊緣三角形網(wǎng)格，構(gòu)成三角形集合；
23、s42、根據(jù)三角形集合中的分割邊緣三角形網(wǎng)格的頂點(diǎn)，計(jì)算每個(gè)分割邊緣三角形網(wǎng)格的重心，將分割邊緣三角形網(wǎng)格的重心作為粗糙邊緣點(diǎn)構(gòu)成粗糙邊緣線散點(diǎn)集合，將所述粗糙邊緣點(diǎn)構(gòu)成的邊緣線作為預(yù)備體的粗糙邊緣線。
24、進(jìn)一步的，s5中，根據(jù)預(yù)備體的粗糙邊緣線進(jìn)行平滑化處理和投影處理，得到預(yù)備體在三維網(wǎng)格上的平滑邊緣線包括：
25、s51、將粗糙邊緣線散點(diǎn)集合降采樣為無序點(diǎn)集合；
26、s52、根據(jù)無序點(diǎn)集合進(jìn)行排序，得到首尾相連形成閉合曲線的有序點(diǎn)集合；
27、s53、根據(jù)有序點(diǎn)集合，通過多項(xiàng)式回歸算法進(jìn)行平滑處理，得到平滑的預(yù)備體邊緣線點(diǎn)云；
28、s54、將平滑的預(yù)備體邊緣線點(diǎn)云，投影到預(yù)備體的三維網(wǎng)格中，得到預(yù)備體在三維網(wǎng)格上的平滑邊緣線。
29、本專利技術(shù)還提供了基于深度學(xué)習(xí)的全冠修復(fù)預(yù)備體邊緣線提取系統(tǒng)，用于執(zhí)行上述任一項(xiàng)所述的基于深度學(xué)習(xí)的全冠修復(fù)預(yù)備體邊緣線提取方法，系統(tǒng)包括以下模塊：
30、數(shù)據(jù)獲取模塊，用于獲取測試者的預(yù)備體的三維網(wǎng)格數(shù)據(jù)；
31、三維網(wǎng)格數(shù)據(jù)分割模塊，與數(shù)據(jù)獲取模塊連接，用于將測試者的預(yù)備體的三維網(wǎng)格數(shù)據(jù)輸入三維網(wǎng)格語義分割網(wǎng)絡(luò)模型，得到測試者的預(yù)備體的三維網(wǎng)格分割結(jié)果；
32、分割結(jié)果精確化模塊，與三維網(wǎng)格數(shù)據(jù)分割模塊連接，用于對預(yù)備體的三維網(wǎng)格分割結(jié)果進(jìn)行預(yù)處理，并對預(yù)處理后的三維網(wǎng)格分割結(jié)果進(jìn)行平滑化處理，得到精確的三維網(wǎng)格分割結(jié)果；
33、粗糙邊緣線計(jì)算模塊，與分割結(jié)果精確化模塊連接，用于根據(jù)精確的三維網(wǎng)格分割結(jié)果，計(jì)算分割邊緣，得到預(yù)備體的粗糙邊緣線；
34、平滑邊緣線提取模塊，與粗糙邊緣線計(jì)算模塊連接，用于根據(jù)預(yù)備體的粗糙邊緣線進(jìn)行平滑化處理和投影處理，得到預(yù)備體在三維網(wǎng)格上的平滑邊緣線。
35、本專利技術(shù)實(shí)施例具有以下技術(shù)效果：
36、本專利技術(shù)針對預(yù)備體的口內(nèi)掃描三維網(wǎng)格數(shù)據(jù)，通過三維網(wǎng)格語義分割網(wǎng)絡(luò)模型對預(yù)備體的三維網(wǎng)格準(zhǔn)確地進(jìn)行分割，并對分割結(jié)果執(zhí)行預(yù)處理、平滑處理和投影處理等步驟，實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確、快速、全自動(dòng)化的預(yù)備體的平滑邊緣線的提取，根據(jù)本方案提取的平滑邊緣線進(jìn)行后續(xù)牙冠的設(shè)計(jì)和制作，確保制作牙冠與預(yù)備體的邊緣能夠完全吻合，本專利技術(shù)能夠輔助標(biāo)注預(yù)備體邊緣線，節(jié)約修復(fù)體設(shè)計(jì)和制作時(shí)間，同時(shí)減少了由于主觀因素造成的標(biāo)注錯(cuò)誤等問題。
本文檔來自技高網(wǎng)...
【技術(shù)保護(hù)點(diǎn)】
1.基于深度學(xué)習(xí)的全冠修復(fù)預(yù)備體邊緣線提取方法，其特征在于，包括如下步驟：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于深度學(xué)習(xí)的全冠修復(fù)預(yù)備體邊緣線提取方法，其特征在于，所述S1中，獲取測試者的預(yù)備體的三維網(wǎng)格數(shù)據(jù)包括：
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于深度學(xué)習(xí)的全冠修復(fù)預(yù)備體邊緣線提取方法，其特征在于，所述S2中，所述三維網(wǎng)格語義分割網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練過程如下：
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于深度學(xué)習(xí)的全冠修復(fù)預(yù)備體邊緣線提取方法，其特征在于，所述S2.1中，若干非測試者的預(yù)備體的三維網(wǎng)格數(shù)據(jù)對應(yīng)的分割標(biāo)簽的構(gòu)建過程包括：
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于深度學(xué)習(xí)的全冠修復(fù)預(yù)備體邊緣線提取方法，其特征在于，所述S3中，對所述預(yù)備體的三維網(wǎng)格分割結(jié)果進(jìn)行預(yù)處理，其中，預(yù)處理包括：離群點(diǎn)去除處理和孔洞填充處理；
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的基于深度學(xué)習(xí)的全冠修復(fù)預(yù)備體邊緣線提取方法，其特征在于，所述S3中，對預(yù)處理后的三維網(wǎng)格分割結(jié)果進(jìn)行平滑化處理，得到精確的三維網(wǎng)格分割結(jié)果包括：
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的基于深度學(xué)習(xí)的全冠修復(fù)預(yù)備體邊緣線提取方法，其特征在于，所述S4中，根據(jù)所述精確的三維網(wǎng)格分割結(jié)果，計(jì)算分割邊緣，得到預(yù)備體的粗糙邊緣線包括：
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的基于深度學(xué)習(xí)的全冠修復(fù)預(yù)備體邊緣線提取方法，其特征在于，所述S5中，根據(jù)所述預(yù)備體的粗糙邊緣線進(jìn)行平滑化處理和投影處理，得到預(yù)備體在三維網(wǎng)格上的平滑邊緣線包括：
9.基于深度學(xué)習(xí)的全冠修復(fù)預(yù)備體邊緣線提取系統(tǒng)，用于執(zhí)行上述權(quán)利要求1-8任一項(xiàng)所述的基于深度學(xué)習(xí)的全冠修復(fù)預(yù)備體邊緣線提取方法，其特征在于，系統(tǒng)包括以下模塊：
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【技術(shù)特征摘要】
1.基于深度學(xué)習(xí)的全冠修復(fù)預(yù)備體邊緣線提取方法，其特征在于，包括如下步驟：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于深度學(xué)習(xí)的全冠修復(fù)預(yù)備體邊緣線提取方法，其特征在于，所述s1中，獲取測試者的預(yù)備體的三維網(wǎng)格數(shù)據(jù)包括：
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于深度學(xué)習(xí)的全冠修復(fù)預(yù)備體邊緣線提取方法，其特征在于，所述s2中，所述三維網(wǎng)格語義分割網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練過程如下：
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于深度學(xué)習(xí)的全冠修復(fù)預(yù)備體邊緣線提取方法，其特征在于，所述s2.1中，若干非測試者的預(yù)備體的三維網(wǎng)格數(shù)據(jù)對應(yīng)的分割標(biāo)簽的構(gòu)建過程包括：
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于深度學(xué)習(xí)的全冠修復(fù)預(yù)備體邊緣線提取方法，其特征在于，所述s3中，對所述預(yù)備體的三維網(wǎng)格分割結(jié)果進(jìn)行預(yù)處理，其中，預(yù)處理包括：離群點(diǎn)去除處理和孔洞填充處理...
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：羅有成，劉之洋，孫寒煜，吳哲，陳佳敏，于皓，余培，趙健，李江，
申請(專利權(quán))人：廣州醫(yī)科大學(xué)附屬口腔醫(yī)院廣州醫(yī)科大學(xué)羊城醫(yī)院，
類型：發(fā)明
國別省市：
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