[發明專利]一種基于人工智能的牙齒畸變檢測預診系統

在審

• 申請號: 202110099872.8
• 申請日: 2021-01-25
• 公開（公告）號: CN112837279A
• 公開（公告）日: 2021-05-25
• 發明（設計）人: 孫猛猛;夏永霞
• 申請（專利權）人: 孫猛猛
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06K9/62;G06T7/11;G16H50/20
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

本發明涉及人工智能技術領域，具體涉及一種基于人工智能的牙齒畸變檢測預診系統。該系統獲得檢測人員的RGB圖像和深度圖像；在RGB圖像中分割牙齒區域圖像并對牙齒區域進行分析選出標準牙齒；以標準牙齒為基準對每個牙齒分析獲得牙弓彎曲程度、牙齒左右偏移量和牙齒前后偏移量；根據獲得的三個特征經過分類器處理獲得牙齒畸變等級。本發明通過牙齒區域間的特征關系選取標準牙齒，可以針對不同人的牙齒靈活的對畸變程度進行分析。

技術領域

本發明涉及人工智能技術領域，具體涉及一種基于人工智能的牙齒畸變檢測預診系統。

背景技術

牙齒畸變是指上頜牙齒正中線與下頜牙齒正中線不對齊，下頜牙齒一側向里倒造成的牙齒咬合不齊。牙齒畸變不僅影響牙齒外觀，而且對于口腔功能的正常發揮、以及牙周組織健康及口腔衛生具有很大的影響。

在現有技術中對于牙齒畸變檢測大多采用人為檢測畸變程度或者采用機器視覺技術對比畸變治療前后牙齒情況。對于牙齒的畸變程度檢測并沒有很好的檢測系統。因為每個人的牙齒不同，畸變程度也不同，因此不能固定某種牙齒姿態作為標準牙齒姿態去判斷牙齒畸變。

發明內容

為了解決上述技術問題，本發明的目的在于提供一種基于人工智能的牙齒畸變檢測預診系統，所采用的技術方案具體如下：

本發明提出了一種基于人工智能的牙齒畸變檢測預診系統，所述系統包括：

圖像獲取模塊，用于獲取檢測人員牙齒咬合狀態時口腔的RGB圖像和深度圖像；

牙齒區域獲取模塊，用于根據所述RGB圖像分割牙齒區域圖像并對單個牙齒區域進行編號；

標準牙齒獲取模塊，用于構建每個上下對應編號的所述牙齒區域的特征矩陣，通過分析所述特征矩陣的相似度獲取標準牙齒；

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云；根據點云中牙根關鍵點及其周圍多點擬合第一曲面，擬合多個所述牙根關鍵點得到第一曲線；所述第一曲面和第一曲線的曲率差值為第一曲率差值；以每個牙齒與所述標準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，用于獲取每個牙齒到標準牙齒相應端部的實際距離，以及在所述第一曲線上距離相應端部最近的端部曲面點到標準牙齒相應端部的曲線距離，以所述實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鍵點和牙根關鍵點；

牙齒前后偏移量獲取模塊，用于計算每顆牙齒的所述牙尖關鍵點和所述牙根關鍵點連線的斜率，以所述斜率和所述標準牙齒的斜率之差反映牙齒的前后偏移量；

牙齒畸變等級獲取模塊，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。

進一步地，所述牙齒畸變等級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成的特征向量，輸出為所述牙齒畸變等級。

進一步地，所述牙齒區域獲取模塊包括嘴唇關鍵點獲取模塊和牙齒語義分割模塊；

所述嘴唇關鍵點獲取模塊用于通過預先訓練好的嘴唇關鍵點網絡處理所述RGB圖像，獲得上嘴唇關鍵點和下嘴唇關鍵點；

所述牙齒語義分割模塊用于在所述上嘴唇關鍵點和所述下嘴唇關鍵點間的距離達到預設距離閾值時通過預先訓練好的語義分割網絡處理所述RGB圖像獲得牙齒區域圖像。

進一步地，所述標準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域的灰度平均值、灰度方差和區域面積作為所述特征矩陣。

進一步地，所述標準牙齒獲取模塊還包括相似度分析模塊；