【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及口腔計算機輔助設計，尤其涉及一種三維牙齒模型局部坐標系預測方法、程序、存儲介質、系統和裝置。
技術介紹
1、在齒科計算機輔助設計系統中，牙齒的局部坐標系可以表示牙齒在三維空間中的姿態。對于計算機輔助的正畸方案制定等關鍵診療操作，局部坐標系尤為關鍵。
2、人工設定局部坐標系受限于主觀差異大、效率低、耗時費力，特別是在復雜病例或大規模數據處理時問題尤為嚴重，且優化調整成本高昂。
技術實現思路
1、本專利技術要解決的技術問題是設計一種三維牙齒模型局部坐標系預測方法、程序、存儲介質、系統和裝置，用于自動生成牙齒局部坐標系，解決現有的技術問題。
2、為解決上述技術問題，本專利技術的提供一種三維牙齒模型局部坐標系預測方法，具體包括如下步驟：
3、步驟s1：獲取單顆牙齒的三維數字模型。
4、步驟s2：點采樣與牙齒點集獲取：對單顆三維牙齒進行采樣，獲取該牙齒模型的三維點集。
5、步驟s3：利用經過訓練的深度學習模型預測三維頂點。
6、步驟s4：擬合直線向量與生成局部坐標系向量：通過預測得到的三維頂點，進一步擬合出直線向量，并據此生成局部坐標系的x向量和z向量。
7、步驟s5：叉乘構建完整的局部坐標系：對x向量和z向量進行向量的叉乘運算，從而構建出牙齒的局部坐標系的y向量。
8、步驟s6：用y向量再和z向量叉乘，得到新的x向量，完成牙齒局部坐標系的構建。
9、進一步的，步驟s3中
10、進一步的，步驟s4中，前面n個點用于擬合局部坐標系的x向量，后面n個點用于擬合局部坐標系的z向量，擬合方法包括如下步驟：
11、步驟一：選取第一個三維點用來作為參考點，記作p0；
12、步驟二：初始化一個三維向量用于存儲累積的方向向量；
13、步驟三：計算剩下的n－1個點相對于中心點p0的偏移向量，并進行累加，得到所有點偏移向量的總和；
14、步驟四：累積偏移向量除以n－1，得到每個點相對于中心點的平均方向向量；
15、步驟五：對這個平均偏移向量進行歸一化，得到方向一致、長度為1的單位向量。
16、進一步的，x向量的擬合包括如下步驟：
17、步驟一：從前n個點中選取第一個三維點作為參考點，記作pa＝(xa，ya，za)；
18、步驟二：初始化一個三維向量為(0,0,0)，用于存儲累積的方向向量；
19、步驟三：對每個點pi，其中，i＝1,2,3，…n-1，計算它相對于中心點pa的偏移向量，并累加到向量中，經過循環后，得到所有點偏移向量的總和
20、
21、步驟四：計算每個點相對于中心點的平均方向向量
22、步驟五：求得的單位向量表示剩余n－1個點的平均方向，‖·‖為范數。
23、進一步的，z向量的擬合包括如下步驟：
24、步驟一：從后n個點中選取第一個三維點作為參考點，記作pb＝(xb，yb，zb)；
25、步驟二：初始化一個三維向量為(0,0,0)，用于存儲累積的方向向量；
26、步驟三：對每個點pi，其中，i＝1,2,3，…n-1，計算它相對于中心點pb的偏移向量，并累加到向量中，經過循環后，得到所有點偏移向量的總和
27、
28、步驟四：計算每個點相對于中心點的平均方向向量
29、步驟五：求得的單位向量表示剩余n－1個點的平均方向，‖·‖為范數。
30、本專利技術還提供一種三維牙齒模型局部坐標系預測系統，包括：
31、牙齒模型獲取模塊：用于獲取單顆牙齒的三維數字模型，作為后續處理的基礎。
32、采樣和點集獲取模塊：用于對三維牙齒數字模型進行頂點采樣，得到一個牙齒表面三維頂點的集合，即三維牙齒點集。
33、深度學習模塊：用于輸入三維牙齒點集并預測三維頂點。
34、局部坐標系擬合模塊：用于通過預測得到的三維頂點，進一步擬合出直線向量，并據此生成局部坐標系的x向量和z向量。
35、局部坐標系構建模塊：用于對x向量和z向量進行向量的叉乘運算，從而構建出牙齒的局部坐標系的y向量；以及用y向量再和z向量叉乘，得到新的x向量，完成牙齒局部坐標系的構建。
36、進一步的，還包括控制模塊，所述控制模塊控制牙齒模型獲取模塊、采樣和點集獲取模塊、深度學習模塊、局部坐標系擬合模塊和局部坐標系構建模塊按前述的三維牙齒模型局部坐標系預測方法執行各步驟，以實現對應模塊的功能。
37、本專利技術還提供一種三維牙齒模型局部坐標系預測裝置，包括：
38、至少一個處理器；以及
39、至少一個與所述處理器通信連接的存儲器；
40、其中，所述存儲器存儲有可被處理器執行的指令，所述指令被所述處理器執行，以使該裝置執行前述的三維牙齒模型局部坐標系預測方法。
41、本專利技術還提供一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機執行指令，當處理器執行所述計算機執行指令時，實現如前述的三維牙齒模型局部坐標系預測方法。
42、本專利技術還提供一種計算機程序產品，包括計算機指令，所述計算機指令在由處理器運行時使得計算機設備執行如前述的三維牙齒模型局部坐標系預測方法。
43、本專利技術的有益效果：
44、(1)提高牙齒模型處理的精度與效率：通過設計一種創新的三維牙齒模型局部坐標系預測方法，本專利技術能夠自動、精確地生成牙齒的局部坐標系，提升了在牙齒修復、正畸治療等領域的數字化處理精度，同時縮短了治療計劃制定與實施的時間，提高了工作效率。
45、(2)簡單化操作流程，降低技術門檻：相較于傳統手動設置或依賴復雜算法生成牙齒局部坐標系的方法，本專利技術通過智能化的預測程序，大大簡化了操作流程，降低了對操作人員的專業技能要求，使得更多醫療機構能夠采用并受益于這一技術。
46、(3)通用性強：本專利技術通過深度學習神經網絡實現了對牙齒局部坐標系的智能預測，能夠根據牙齒的形態特征進行自適應調整，通過多層神經網絡自動從數據中學習到特征，不需要人工設置規則，避免了傳統算法的局限性，提升了對復雜牙齒模型的處理能力。
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1.一種三維牙齒模型局部坐標系預測方法，其特征在于：包括如下步驟：
2.根據權利要求1所述的三維牙齒模型局部坐標系預測方法，其特征在于：步驟S3中，采用PointNet++網絡來提取點集特征，在PointNet++的特征提取模塊后添加多層感知機，使得模型直接回歸出2N個三維點的坐標。
3.根據權利要求2所述的三維牙齒模型局部坐標系預測方法，其特征在于：步驟S4中，前面N個點用于擬合局部坐標系的x向量，后面N個點用于擬合局部坐標系的z向量，擬合方法包括如下步驟：
4.根據權利要求3所述的三維牙齒模型局部坐標系預測方法，其特征在于：x向量的擬合包括如下步驟：
5.根據權利要求3所述的三維牙齒模型局部坐標系預測方法，其特征在于：z向量的擬合包括如下步驟：
6.一種三維牙齒模型局部坐標系預測系統，其特征在于：包括：
7.根據權利要求6所述的三維牙齒模型局部坐標系預測系統，其特征在于：還包括控制模塊，所述控制模塊控制牙齒模型獲取模塊、采樣和點集獲取模塊、深度學習模塊、局部坐標系擬合模塊和局部坐標系構建模塊按權利要求1-
8.一種三維牙齒模型局部坐標系預測裝置，其特征在于：包括：
9.一種計算機可讀存儲介質，其特征在于：其上存儲有計算機執行指令，當處理器執行所述計算機執行指令時，實現如權利要求1-5中任一項所述的三維牙齒模型局部坐標系預測方法。
10.一種計算機程序產品，其特征在于：包括計算機指令，所述計算機指令在由處理器運行時使得計算機設備執行如權利要求1-5中任一項所述的三維牙齒模型局部坐標系預測方法。
...【技術特征摘要】
1.一種三維牙齒模型局部坐標系預測方法，其特征在于：包括如下步驟：
2.根據權利要求1所述的三維牙齒模型局部坐標系預測方法，其特征在于：步驟s3中，采用pointnet++網絡來提取點集特征，在pointnet++的特征提取模塊后添加多層感知機，使得模型直接回歸出2n個三維點的坐標。
3.根據權利要求2所述的三維牙齒模型局部坐標系預測方法，其特征在于：步驟s4中，前面n個點用于擬合局部坐標系的x向量，后面n個點用于擬合局部坐標系的z向量，擬合方法包括如下步驟：
4.根據權利要求3所述的三維牙齒模型局部坐標系預測方法，其特征在于：x向量的擬合包括如下步驟：
5.根據權利要求3所述的三維牙齒模型局部坐標系預測方法，其特征在于：z向量的擬合包括如下步驟：
6.一種三維牙齒模型局部...
【專利技術屬性】
技術研發人員：吳連杰，王洪建，楊俊，王驍崴，
申請(專利權)人：可麗爾醫療科技常州有限公司，
類型：發明
國別省市：
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