[發(fā)明專(zhuān)利]一種種植體自動(dòng)提取以及種植體中軸線(xiàn)自動(dòng)確定方法

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202210193813.1
• 申請(qǐng)日: 2022-03-01
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN114757956A
• 公開(kāi)（公告）日: 2022-07-15
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 汪陽(yáng);房鶴;祝勝山;崔小飛;田忠正
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 四川鋒準(zhǔn)機(jī)器人科技有限公司
• 主分類(lèi)號(hào): G06T7/11
• 分類(lèi)號(hào): G06T7/11;G06T7/136;G06T7/68;G06T19/20;G06T5/20
• 代理公司: 北京市盛峰律師事務(wù)所 11337
• 代理人: 席小東

本發(fā)明提供一種種植體自動(dòng)提取以及種植體中軸線(xiàn)自動(dòng)確定方法，包括：獲取術(shù)后患者種植體位置的CT圖像；對(duì)濾波處理后的CT圖像進(jìn)行閾值分割，得到二值圖；對(duì)三維斑塊圖中的各個(gè)三維斑塊進(jìn)行初步過(guò)濾，得到初步過(guò)濾的三維斑塊圖；識(shí)別三維斑塊是否為種植體三維斑塊：分別求解種植體斑塊的邊界盒與該種植體中軸線(xiàn)方程的兩個(gè)交點(diǎn)，即為提取到的種植體下端點(diǎn)和上端點(diǎn)。本發(fā)明提供一種種植體自動(dòng)提取以及種植體中軸線(xiàn)自動(dòng)計(jì)算的方法，與傳統(tǒng)的種植體提取以及種植體中軸線(xiàn)確定方法相比，具有實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單，計(jì)算精度高，實(shí)時(shí)性強(qiáng)，通過(guò)簡(jiǎn)單的計(jì)算就可以分割出來(lái)種植體，并對(duì)種植體的中軸線(xiàn)進(jìn)行提取，進(jìn)而可以快速準(zhǔn)確地評(píng)判出本次種植手術(shù)的種植精度。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于三維圖像分割技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種種植體自動(dòng)提取以及種植體中軸線(xiàn)自動(dòng)確定方法。

背景技術(shù)

種植牙手術(shù)后，需要對(duì)本次種植手術(shù)后的種植精度和效果進(jìn)行評(píng)判，也就是需要將種植后的種植體的實(shí)際位置和術(shù)前的規(guī)劃位置進(jìn)行對(duì)比評(píng)判，具體包括實(shí)際種植體的上端點(diǎn)和術(shù)前規(guī)劃的種植體上端點(diǎn)、以及實(shí)際種植體的下端點(diǎn)和術(shù)前規(guī)劃的種植體下端點(diǎn)進(jìn)行位置誤差的評(píng)判，實(shí)際種植體的中軸線(xiàn)方向和術(shù)前規(guī)劃的種植體中軸線(xiàn)方向進(jìn)行姿態(tài)誤差的評(píng)判。因此，需要對(duì)術(shù)后患者牙骨內(nèi)的種植體進(jìn)行分割提取。

目前做法是在二維圖像上直接進(jìn)行種植體的軸向切面分割，此種方法對(duì)于種植體傾斜比較厲害的情況是無(wú)效的；或者直接使用人工智能中的三維深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)，比如3D-uNet，3D-vNet等對(duì)種植體進(jìn)行三維的分割提取，此種方法訓(xùn)練時(shí)需要大量的人工標(biāo)注好的樣本，費(fèi)時(shí)費(fèi)力，訓(xùn)練時(shí)間過(guò)長(zhǎng)，而且需要配備高性能的計(jì)算設(shè)備，準(zhǔn)確率也不能完全達(dá)到100％，并且無(wú)法對(duì)分割出來(lái)的種植體軸線(xiàn)進(jìn)行計(jì)算和提取。

發(fā)明內(nèi)容

針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)存在的缺陷，本發(fā)明提供一種種植體自動(dòng)提取以及種植體中軸線(xiàn)自動(dòng)確定方法，可有效解決上述問(wèn)題。

本發(fā)明采用的技術(shù)方案如下：

本發(fā)明提供一種種植體自動(dòng)提取以及種植體中軸線(xiàn)自動(dòng)確定方法，包括以下步驟：

步驟S1，獲取術(shù)后患者種植體位置的CT圖像；對(duì)所述CT圖像進(jìn)行歸一化處理，并對(duì)歸一化處理后的CT圖像進(jìn)行盒式濾波，得到濾波處理后的CT圖像；

步驟S2，對(duì)所述濾波處理后的CT圖像進(jìn)行閾值分割，得到經(jīng)過(guò)閾值分割后的二值圖；

步驟S3，對(duì)于步驟S2得到的二值圖，沿著CT掃描方向的軸向轉(zhuǎn)化為三維斑塊圖；其中，所述三維斑塊圖中，包含多個(gè)三維斑塊；

對(duì)所述三維斑塊圖中的各個(gè)三維斑塊進(jìn)行初步過(guò)濾，濾除明顯不屬于種植體的三維斑塊，得到初步過(guò)濾的三維斑塊圖；

步驟S4，對(duì)于步驟S3得到的初步過(guò)濾的三維斑塊圖，共包含m個(gè)三維斑塊，對(duì)于每個(gè)三維斑塊，表示為三維斑塊P_i，均采用以下方法，識(shí)別三維斑塊P_i是否為種植體三維斑塊：

步驟S4.1，求解三維斑塊P_i相對(duì)于斑塊質(zhì)心O_i的三維轉(zhuǎn)動(dòng)慣量，得到三維轉(zhuǎn)動(dòng)慣量矩陣J_i；

步驟S4.1.1，三維斑塊P_i共包含n個(gè)體素點(diǎn)，任意體素點(diǎn)的三維坐標(biāo)表示為 (x_j，y_j，z_j)；斑塊質(zhì)心O_i的三維坐標(biāo)為(x_i，y_i，z_i)；

通過(guò)以下公式，分別計(jì)算I_xx、I_yy、I_zz、I_xy、I_yx、I_xz、I_zx、I_yz和I_zy：