[發(fā)明專利]一種CBCT牙齒分割及建模算法有效
| 申請?zhí)枺?/td> | 201710651340.4 | 申請日： | 2017-08-02 |
| 公開（公告）號： | CN107564023B | 公開（公告）日： | 2020-03-17 |
| 發(fā)明（設(shè)計）人： | 王啟超;宋雷;孫夏;宣夢潔 | 申請（專利權(quán)）人： | 杭州美齊科技有限公司 |
| 主分類號： | G06T7/12 | 分類號： | G06T7/12;G06T3/00;G06T5/00;G06T17/00 |
| 代理公司： | 杭州求是專利事務(wù)所有限公司 33200 | 代理人： | 林超 |
| 地址： | 310030 浙江省杭州*** | 國省代碼： | 浙江;33 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關(guān)鍵詞： | 一種 cbct 牙齒 分割 建模 算法 | ||
1.一種CBCT牙齒分割及建模方法，其特征在于：
1)采集CBCT二維圖像序列，對圖像序列中各層的圖像進行平滑處理；
2)構(gòu)建所需要分割牙齒的初始輪廓，構(gòu)建水平集函數(shù)；
3)利用底層特征對水平集函數(shù)進行迭代計算直至收斂，獲得分割輪廓結(jié)果；
4)重復(fù)上述步驟2)～3)對每層圖像進行處理，第一次處理時選取CBCT二維圖像序列中牙冠中點所在層作為初始層，每次重復(fù)步驟2)～3)處理時將當(dāng)前層圖像的分割輪廓結(jié)果進行擴張作為下一相鄰層圖像的初始輪廓，使得層之間傳遞迭代，獲得所有層圖像的分割輪廓結(jié)果；
5)由所有層的分割輪廓結(jié)果組成三維圖像，重建三維模型；
所述步驟3)具體是包括：
3-1)根據(jù)圖像分別沿X和Y方向的梯度值，X和Y方向是指圖像的水平和豎直方向，采用以下公式計算梯度算子g：
其中，I表示灰度值矩陣，灰度值矩陣是由CBCT二維圖像的所有像素值經(jīng)歸一化后組成的矩陣，GX和GY表示對灰度值矩陣在X和Y方向上求導(dǎo)的結(jié)果；
3-2)利用梯度算子g采用以下公式計算圖像的區(qū)域算子Area：
其中，矩陣的符號是矩陣的逐元素乘法，表示兩個矩陣同樣位置的元素相乘，Phi表示圖像的水平集函數(shù)，Phii,j表示水平集函數(shù)中第i列第j行的元素，i表示圖像X方向像素點的序號，j表示圖像Y方向像素點的序號，Del表示水平集函數(shù)的篩選函數(shù)，Deli,j表示篩選函數(shù)Del中第i列第j行的元素，ε為預(yù)先設(shè)定的水平集函數(shù)閾值；
3-3)利用梯度算子g采用以下公式計算圖像的邊界算子Edge：
其中，運算表示對矩陣的每個元素值計算開方，small為邊界參數(shù)矩陣，PhiX表示水平集函數(shù)在X方向的偏導(dǎo)，PhiY表示水平集函數(shù)在Y方向的偏導(dǎo)，vx表示梯度算子在X方向的偏導(dǎo)，vY表示梯度算子在Y方向的偏導(dǎo)，Nx表示經(jīng)過歸一化的PhiX函數(shù)，NY表示經(jīng)過歸一化的PhiY函數(shù)，curv表示函數(shù)Nx的曲率函數(shù)；
3-4)利用梯度算子g和邊界算子Edge采用以下公式計算距離歸一化算子Reg：
de(p)＝p',de(S)＝S',
式中，lap表示水平集函數(shù)的拉普拉斯算子，S表示水平集函數(shù)的歸一化矩陣，S'表示經(jīng)過布爾篩選函數(shù)篩選后的水平集函數(shù)的歸一化矩陣，S'i,j表示S’矩陣的第i列第j行的元素，Si,j表示S矩陣的第i列第j行的元素，A和B分別表示水平集函數(shù)的兩個篩選矩陣，p表示雙阱勢函數(shù)，p’表示經(jīng)過布爾篩選函數(shù)篩選后的p，p'i,j表示p’矩陣的第i列第j行的元素，pi,j表示p矩陣的第i列第j行的元素，de表示矩陣的布爾篩選函數(shù)，dp表示雙阱勢函數(shù)的歸一化導(dǎo)函數(shù)；
3-5)如果當(dāng)前層是第一層，則以所有項均為0的零矩陣作為形態(tài)學(xué)算子，直接進行步驟3-6)；
如果當(dāng)前層不是第一層，則根據(jù)上一層的分割結(jié)果和當(dāng)前的水平集函數(shù)計算形態(tài)學(xué)算子Shape：
Shape＝Phi-Phi0
其中，Phi0是上一層圖像的分割結(jié)果，Phi是當(dāng)前層圖像的分割結(jié)果；
3-6)利用歸一化算子、區(qū)域算子、邊界算子和形態(tài)學(xué)算子，采用以下公式計算水平集函數(shù)進行迭代計算：
其中，Phi’表示迭代計算前的水平集函數(shù)，step表示水平集函數(shù)演化速度參數(shù)，α、β和γ分別表示區(qū)域算子的權(quán)重、邊界算子的權(quán)重和形態(tài)學(xué)算子的權(quán)重；
迭代計算分為先后兩個階段：
第一階段，取α、β和γ的值為1.5、5和0.25，迭代40次，使得水平集函數(shù)所表示的形態(tài)持續(xù)改變至收斂；
第二階段，取α和β和γ的值為0、5和0.25，迭代10次，使得水平集函數(shù)所表示的形態(tài)不再改變，水平集函數(shù)的數(shù)值趨于穩(wěn)定，完成水平集函數(shù)的演化；
3-7)然后對步驟3-6)最終獲得的水平集函數(shù)進行處理，將其中正數(shù)的元素值置位0，將負數(shù)的元素值置位255，獲得分割輪廓結(jié)果的二維位圖圖像。
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