[發(fā)明專利]一種基于人工智能的牙齒畸變檢測(cè)預(yù)診系統(tǒng)

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202110099872.8
• 申請(qǐng)日: 2021-01-25
• 公開（公告）號(hào): CN112837279A
• 公開（公告）日: 2021-05-25
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 孫猛猛;夏永霞
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 孫猛猛
• 主分類號(hào): G06T7/00
• 分類號(hào): G06T7/00;G06K9/62;G06T7/11;G16H50/20
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1.一種基于人工智能的牙齒畸變檢測(cè)預(yù)診系統(tǒng)，其特征在于，所述系統(tǒng)包括：

圖像獲取模塊，用于獲取檢測(cè)人員牙齒咬合狀態(tài)時(shí)口腔的RGB圖像和深度圖像；

牙齒區(qū)域獲取模塊，用于根據(jù)所述RGB圖像分割牙齒區(qū)域圖像并對(duì)單個(gè)牙齒區(qū)域進(jìn)行編號(hào)；

標(biāo)準(zhǔn)牙齒獲取模塊，用于構(gòu)建每個(gè)上下對(duì)應(yīng)編號(hào)的所述牙齒區(qū)域的特征矩陣，通過分析所述特征矩陣的相似度獲取標(biāo)準(zhǔn)牙齒；

牙弓彎曲程度獲取模塊，用于處理所述深度圖像獲得三維點(diǎn)云；根據(jù)點(diǎn)云中牙根關(guān)鍵點(diǎn)及其周圍多點(diǎn)擬合第一曲面，擬合多個(gè)所述牙根關(guān)鍵點(diǎn)得到第一曲線；所述第一曲面和第一曲線的曲率差值為第一曲率差值；以每個(gè)牙齒與所述標(biāo)準(zhǔn)牙齒的第一曲率差值的差值作為牙弓彎曲程度。

牙齒左右偏移量獲取模塊，用于獲取每個(gè)牙齒到標(biāo)準(zhǔn)牙齒相應(yīng)端部的實(shí)際距離，以及在所述第一曲線上距離相應(yīng)端部最近的端部曲面點(diǎn)到標(biāo)準(zhǔn)牙齒相應(yīng)端部的曲線距離，以所述實(shí)際距離和所述曲線距離的平均差值作為牙齒左右偏移量；所述端部包括牙尖關(guān)鍵點(diǎn)和牙根關(guān)鍵點(diǎn)；

牙齒前后偏移量獲取模塊，用于計(jì)算每顆牙齒的所述牙尖關(guān)鍵點(diǎn)和所述牙根關(guān)鍵點(diǎn)連線的斜率，以所述斜率和所述標(biāo)準(zhǔn)牙齒的斜率之差反映牙齒的前后偏移量；

牙齒畸變等級(jí)獲取模塊，用于分析所述牙弓彎曲程度、所述左右偏移量和所述前后偏移量得到牙齒畸變等級(jí)。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于人工智能的牙齒畸變檢測(cè)預(yù)診系統(tǒng)，其特征在于，所述牙齒畸變等級(jí)獲取模塊還包括分類器；所述分類器的輸入為所述牙弓彎曲程度、所述左右偏移量和所述前后偏移量構(gòu)成的特征向量，輸出為所述牙齒畸變等級(jí)。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于人工智能的牙齒畸變檢測(cè)預(yù)診系統(tǒng)，其特征在于，所述牙齒區(qū)域獲取模塊包括嘴唇關(guān)鍵點(diǎn)獲取模塊和牙齒語義分割模塊；

所述嘴唇關(guān)鍵點(diǎn)獲取模塊用于通過預(yù)先訓(xùn)練好的嘴唇關(guān)鍵點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)處理所述RGB圖像，獲得上嘴唇關(guān)鍵點(diǎn)和下嘴唇關(guān)鍵點(diǎn)；

所述牙齒語義分割模塊用于在所述上嘴唇關(guān)鍵點(diǎn)和所述下嘴唇關(guān)鍵點(diǎn)間的距離達(dá)到預(yù)設(shè)距離閾值時(shí)通過預(yù)先訓(xùn)練好的語義分割網(wǎng)絡(luò)處理所述RGB圖像獲得牙齒區(qū)域圖像。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于人工智能的牙齒畸變檢測(cè)預(yù)診系統(tǒng)，其特征在于，所述標(biāo)準(zhǔn)牙齒獲取模塊還包括特征矩陣獲取模塊；

所述特征矩陣獲取模塊用于以所述牙齒區(qū)域的灰度平均值、灰度方差和區(qū)域面積作為所述特征矩陣。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于人工智能的牙齒畸變檢測(cè)預(yù)診系統(tǒng)，其特征在于，所述標(biāo)準(zhǔn)牙齒獲取模塊還包括相似度分析模塊；

所述相似度分析模塊用于利用所述特征矩陣間的夾角余弦分析所述相似度，當(dāng)所述相似度達(dá)到預(yù)設(shè)標(biāo)準(zhǔn)相似閾值時(shí)，所述特征矩陣對(duì)應(yīng)的編號(hào)牙齒為所述標(biāo)準(zhǔn)牙齒。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于人工智能的牙齒畸變檢測(cè)預(yù)診系統(tǒng)，其特征在于，所述標(biāo)準(zhǔn)牙齒獲取模塊還包括灰度檢測(cè)模塊；

所述灰度檢測(cè)模塊用于檢測(cè)選取的所述標(biāo)準(zhǔn)牙齒的灰度值，若所述灰度值在設(shè)置的灰度區(qū)間內(nèi)則認(rèn)為所述標(biāo)準(zhǔn)牙齒選擇正確。

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于人工智能的牙齒畸變檢測(cè)預(yù)診系統(tǒng)，其特征在于，所述標(biāo)準(zhǔn)牙齒獲取模塊還包括標(biāo)準(zhǔn)牙齒篩選模塊；

所述標(biāo)準(zhǔn)牙齒篩選模塊用于若多個(gè)牙齒滿足所述標(biāo)準(zhǔn)牙齒的條件，則選擇中間區(qū)域滿足條件的牙齒作為所述標(biāo)準(zhǔn)牙齒。

8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于人工智能的牙齒畸變檢測(cè)預(yù)診系統(tǒng)，其特征在于，所述牙弓彎曲程度獲取模塊還包括坐標(biāo)擬合模塊；

所述坐標(biāo)擬合模塊用于將選取的點(diǎn)坐標(biāo)利用最小二乘法擬合得到二次曲面或曲線。