[發(fā)明專(zhuān)利]口腔CBCT圖像與激光掃描牙齒網(wǎng)格的數(shù)據(jù)融合方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201710328325.6
• 申請(qǐng)日: 2017-05-11
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN107146232B
• 公開(kāi)（公告）日: 2020-05-05
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 余澤云;李亞龍
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 重慶市勱齊醫(yī)療科技有限責(zé)任公司
• 主分類(lèi)號(hào): G06T7/11
• 分類(lèi)號(hào): G06T7/11;G06T17/00
• 代理公司: 重慶上義眾和專(zhuān)利代理事務(wù)所(普通合伙) 50225
• 代理人: 譚勇

1.一種口腔CBCT圖像與激光掃描牙齒網(wǎng)格的數(shù)據(jù)融合方法，其特征在于包括以下步驟：

步驟1：讀取CBCT圖像和掃描牙齒網(wǎng)格模型數(shù)據(jù)

讀取CBCT掃描得到的三維DICOM圖像序列數(shù)據(jù)以及激光掃描的牙齒網(wǎng)格模型；

步驟2：從CBCT圖像重建出帶牙齒部位的頭部骨骼網(wǎng)格模型

從CBCT圖像中抽取等值面網(wǎng)格，重建出包含有牙齒部位的頭部骨骼網(wǎng)格模型；

步驟3：用戶標(biāo)記一組對(duì)應(yīng)點(diǎn)并設(shè)置對(duì)齊模式

在所述頭部骨骼網(wǎng)格模型和所述牙齒網(wǎng)格模型上，用戶手動(dòng)拾取一組對(duì)應(yīng)標(biāo)記點(diǎn)；

步驟4：從所述頭部骨骼網(wǎng)格模型中分割出牙齒部位網(wǎng)格

設(shè)定灰度值閾值A(chǔ)從CBCT圖像中抽取出所有大于所述灰度值閾值A(chǔ)的像素位置形成估計(jì)點(diǎn)集；然后，使用所述估計(jì)點(diǎn)集的軸向平行包圍盒從重建的頭部骨骼網(wǎng)格模型中分割出整個(gè)牙齒部位的網(wǎng)格；

步驟5：分割牙齒上下頜

使用Graph Cut的最小割算法分割牙齒的上下頜；在步驟4得到的牙齒網(wǎng)格上建立一個(gè)流量圖，網(wǎng)格的頂點(diǎn)作為圖的節(jié)點(diǎn)，網(wǎng)格的邊作為圖的邊，邊的權(quán)重或容量設(shè)置為兩個(gè)節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)格上的高斯曲率的平均值；

選擇接近上頜牙齒分割平面的點(diǎn)作為源集Sources，接近下頜分割平面的點(diǎn)作為匯集Sinks；最后使用多源多匯的最大流算法求解最小割，得到分割后的兩個(gè)網(wǎng)格模型；分割后的模型中連接源集的網(wǎng)格模型為牙齒上頜模型，連接匯集的網(wǎng)格模型為牙齒下頜模型；

步驟6：設(shè)定用于對(duì)齊的固定模型和浮動(dòng)模型

將固定模型設(shè)為分割后的上頜牙齒或下頜牙齒；將浮動(dòng)模型設(shè)為掃描牙齒網(wǎng)格模型；在對(duì)齊過(guò)程中，浮動(dòng)模型通過(guò)幾何坐標(biāo)變換向固定模型運(yùn)動(dòng)；

步驟7：初始化對(duì)齊

初始化對(duì)齊的目標(biāo)是將固定模型和浮動(dòng)模型進(jìn)行粗略地對(duì)齊；首先，對(duì)齊兩個(gè)模型的牙尖的朝向；采用主成分分析方法分析兩個(gè)網(wǎng)格模型的形態(tài)，分別得到三個(gè)主方向和三個(gè)對(duì)應(yīng)的特征值；將固定模型與浮動(dòng)模型按照主成分分析方法估計(jì)的最小主方向進(jìn)行對(duì)齊，所述最小主方向?yàn)閷?duì)應(yīng)的特征值最小的主方向，最小主方向近似于牙尖的朝向；

然后，根據(jù)步驟3中標(biāo)記的對(duì)應(yīng)點(diǎn)進(jìn)一步對(duì)齊牙齒的位置和朝向；將固定模型和浮動(dòng)模型按照標(biāo)記點(diǎn)的位置進(jìn)行平移重合，并在保持牙尖朝向的條件下對(duì)齊標(biāo)記點(diǎn)的法向量，即將法向量分別向牙尖朝向進(jìn)行投影分解，然后對(duì)齊各自垂直于主方向的分量；采用迭代最近點(diǎn)算法嘗試兩種初步對(duì)齊狀態(tài)，并將具有最多對(duì)應(yīng)點(diǎn)個(gè)數(shù)的對(duì)齊結(jié)果作為最終的初始化對(duì)齊狀態(tài)，所述兩種初步對(duì)齊狀態(tài)為：對(duì)齊牙齒的位置和朝向及對(duì)齊各自垂直于主方向的分量；

步驟8：精確對(duì)齊；

在ICP算法配置中首先采用一對(duì)一對(duì)應(yīng)點(diǎn)篩選器篩選對(duì)應(yīng)點(diǎn)進(jìn)行對(duì)齊；然后采用倒置對(duì)應(yīng)點(diǎn)篩選器篩選對(duì)應(yīng)點(diǎn)進(jìn)一步進(jìn)行對(duì)齊；一對(duì)一對(duì)應(yīng)點(diǎn)篩選器對(duì)多個(gè)浮動(dòng)模型的點(diǎn)對(duì)應(yīng)固定模型中的同一個(gè)點(diǎn)的對(duì)應(yīng)關(guān)系進(jìn)行篩選，保留距離最近的一組對(duì)應(yīng)點(diǎn)，倒置對(duì)應(yīng)點(diǎn)篩選器保留相互是最近點(diǎn)的對(duì)應(yīng)點(diǎn)；

經(jīng)過(guò)精確對(duì)齊后的浮動(dòng)模型狀態(tài)作為最終掃描牙齒網(wǎng)格模型對(duì)齊到CBCT圖像牙齒部位的結(jié)果。

2.如權(quán)利要求1所述的口腔CBCT圖像與激光掃描牙齒網(wǎng)格的數(shù)據(jù)融合方法，其特征是：點(diǎn)到平面的ICP方法的一般過(guò)程按以下步驟進(jìn)行迭代：

(1)尋找固定模型和當(dāng)前浮動(dòng)模型的對(duì)應(yīng)點(diǎn)；

(2)計(jì)算最優(yōu)的剛性變換矩陣M，且應(yīng)用該變換矩陣更新當(dāng)前浮動(dòng)模型；迭代上述過(guò)程直至收斂，最后的浮動(dòng)模型為對(duì)齊后的狀態(tài)。

3.如權(quán)利要求2所述的口腔CBCT圖像與激光掃描牙齒網(wǎng)格的數(shù)據(jù)融合方法，其特征是：對(duì)應(yīng)點(diǎn)的尋找方法為對(duì)浮動(dòng)模型中的每一個(gè)點(diǎn)，尋找固定模型中的距離最近的點(diǎn)作為對(duì)應(yīng)點(diǎn)。