CN101292915B - 基于三维视觉测量的非对称特征颜面赝复体制备方法 - Google Patents
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Abstract
基于三维视觉测量的非对称特征颜面赝复体制备方法，属于机械工程和医学工程技术领域。本发明根据患者颜面测量部位点云数据构建脸部三角面片；根据其个人要求从标准脸型库中选取备选脸型，将其面部及备选脸型三角面片拼合，比较其面部与多个备选脸型之间的综合间隙；选择间隙数值最小的为最优备选脸型；将相应的标准特征体与周边三角面片光顺后提取出所需的赝复面；将赝复面拉伸成一定厚度的赝复面片数据，并利用选择性激光烧结快速成型机做出赝复面片；将赝复面片与患者面部修配，制造赝复体快速模具；在真空复模机中翻制出医用硅胶赝复体。本发明方法可获得最优的标准特征体，实现赝复体的精确定位，显著提高了赝复体的制作效率和制作精度。
Description
技术领域
本发明涉及一种颜面赝复体制备方法，特别是一种将非接触三维视觉测量、反求工程及快速成型的集成技术用于颜面修复的基于三维视觉测量的非对称特征颜面赝复体制备方法，属于机械工程和医学工程技术领域。
背景技术
由于颌面器官的特殊解剖形态、组织结构及其他影响因素，颜面大面积缺损通过外科手术方法有时无法达到满意的修复效果，目前采取赝复体进行治疗在整个颜面缺损治疗方法中占有相当大的比例。然而，近几十年来，颜面赝复体的制作技术一直停留在传统的印模制取和技师手工雕刻阶段，即采用各类印模材料取得患者的缺损区的缺损状况，翻制模型后，再由技师凭经验进行手工的蜡形雕刻，充填后完成。这种传统的方法存在一些缺点：印模材料会对肌体组织产生一定的刺激性，并可能引起软组织移位，造成模型偏差；传统的技工操作方法存在制作工艺复杂、制作周期长、美学效果差等一系列问题，赝复体的制作很大程度上要依赖于技师的个人美术方面的能力；另外，传统方法在赝复体的定位，与组织面贴合，边缘处理，以及形态学上都存在着欠缺。
随着计算机技术的发展，计算机辅助设计和制造(CAD/CAM)、反求工程(RE)、快速原型(RP)等新技术应用于颜面缺损的赝复领域。这种方法替代了原来的取模方法而获得精确的缺损区信息；显著提高了赝复体的制作效率和仿真质量；同时简化了手工制作过程，减少了技师工作强度；促进了医患之间的交流，使术前的预测形象更具体，已成为赝复体设计制作的发展方向。国内外学者尝试各种不同方法进行颜面赝复体制作，但都存在不同程度的缺陷。在获取缺损颜面数据方面，目前使用的方法有：1、CT、MRI，其存在的缺点是：空间分辨率低、测量精度差，尤其对软组织的重建有一定的欠缺；CT和MRI扫描时的放射线对人体有一算机技术的发展，计算机辅助设计和制造(CAD/CAM)、反求工程(RE)、快速原型(RP)等新技术应用于颜面缺损的赝复领域。这种方法替代了原来的取模方法而获得精确的缺损区信息定损害，且测量方法获取数据时间长，临床使用的成本高；2、激光扫描技术，其存在的缺点是：测量速度较慢，无法满足测量过程中人体姿态和表情变化对测量快捷性的要求，激光光源对人眼潜在的伤害，都限制了该种方法在人体测量及面部整修中的应用。已有技术中，日本的Tsutsumi在“A CAD/CAM technique for fabricating facial prostheses：a preliminary report，International Journal of Prosthodont.”(1997Sep-Oct；10(5)：467-472)一文中将CAD/CAM技术应用于颜面缺损修复治疗，他使用激光扫描仪获取缺损面部的三维形态数据，经过数据处理和几何重构后得到缺损处CAD模型，再利用平板印刷法建造出赝复体的树脂原型；澳大利亚的G.Dimitroulis在“Fabrication of a maxillofacial prosthesis using acomputer-aided design and manufacturing system”(Journal ofProsthodontics，Vol 13，No3(September)，2004：pp179-183)一文中，通过类似技术方法制作了全鼻缺损的赝复体；国内第四军医大学刘晓芳、吴国锋等在“鼻缺损修复CAD/CAM系统的开发”(实用口腔杂志，2006年11月第22卷第6期)一文中，采用CT技术对患者面部进行活体检测，从正常成人全鼻形态三维数据库中选取与患者鼻形态相似的正常全鼻数据模型，重建全鼻三维模型。这些研究均处于探索阶段，如在制作鼻赝复体方面，依据患者面部的测量参数与标准脸型作比较来选取标准脸型，测量和比较的工作量大、主观因素影响多，而且测量误差往往会累积到建模过程中。因此整个颜面缺损修复系统仍存在一定的缺陷，离临床应用也还有相当长的距离。
发明内容
为了克服现有技术的不足和缺陷，本发明采用先进的数字技术，提供一种将非接触三维视觉测量、反求工程及快速成型的集成技术用于个性化面部非对称特征颜面赝复体制备方法，适用于非对称特征颜面完全缺损情况下赝复体的制备，包括全鼻缺损、全唇缺损。本发明是通过下述技术方案实现的：
本发明制备方法包括以下步骤：
1)采用双单目三维测量系统获取患者面部外形的多视图点云数据；
2)对点云数据进行预处理，包括点云无用点去除、对多视图点云进行拼合、重采样、坐标归一化，得到一个完整的患者颜面测量部位的三角面片F；
3)根据患者个人要求及脸型的面长、面宽等外形参数在标准脸型库选取多个备选脸型；将患者面部三角面片F与备选脸型三角面片W(P，Q)进行拼合；通过备选脸型三角面片W(P，Q)与其初始镜像面片Wm(Pm，Qm)的优化拼合提取出备选脸型沿鼻梁的中心对称面M；先求出M与F及W(P，Q)的交线即中心对称轮廓线，再在中心对称轮廓线上取点作左右额头横截线和左右面颊横截线；通过比较患者面部三角面片F与多个备选脸型三角面片W(P，Q)之间多组横截线的综合间隙，选择间隙数值最小的为最优备选脸型；
4)将最优备选脸型上的标准特征体与周边三角面片进行光顺后提取出所需的赝复面，拉伸成一定厚度的赝复面片数据，并以快速成型格式文件stl输出；
5)利用选择性激光烧结快速成型机做出赝复面片，然后将赝复面片与患者面部修配，修整边缘细节，制造赝复体快速模具；
6)按照患者的肤色配置医用硅胶，装入赝复体快速模具，在真空复模机中翻制赝复体。
本发明的有益效果是：
1)提高了赝复体的制作效率，缩短了生产周期；
2)由于采用新型算法从标准脸型库中搜索获取最优标准体，提高了制作精度，减少了手工选取脸型所带来的误差，同时极大地减少了手工制作工作量；
3)由于能在计算机上演示效果，促进了医患之间的交流，使术前的预测形象更具体。
附图说明
图1本发明非对称特征颜面赝复体制备方法流程图；
具体实施方式
下面结合附图和全鼻赝复体的制备对本发明的具体实施作进一步描述：
如图1所示，本发明包括下述步骤：
1)采用双单目三维测量系统获取患者面部外形的多视图点云数据；
2)点云数据的预处理：包括点云无用点去除、多视图配准、重采样、坐标归一化。首先去除点云无用点，然后对多视图点云数据进行拼合，最终融合为一个点云，在进行均匀采样后三角化为患者面部三角面片F；
3)根据患者个人要求及脸型的面长、面宽等外形参数在标准脸型库选取备选脸型；将患者面部三角面片F与备选脸型三角面片W(P，Q)进行拼合；通过备选脸型三角面片W(P，Q)与其初始镜像面片Wm(Pm，Qm)的优化拼合提取出备选脸型沿鼻梁的中心对称面M；先求出M与F及W(P，Q)的交线即中心对称轮廓线，再在中心对称轮廓线上取点作左右额头横截线和左右面颊横截线；通过比较患者面部三角面片F与多个备选脸型三角面片W(P，Q)之间多组横截线的综合间隙，选择间隙数值最小的为最优标准脸型：
3.1首先根据患者个人要求及脸型的面长，面宽等外形参数在标准脸型库中搜索尺寸相近的脸型，形成几个备选方案；
3.2以一个备选脸型为例，在患者面部三角面片F与备选脸型三角面片W(P，Q)上具有健壮性的几何特征处(额头、两面颊)选择对应点，实现初步拼合和精确拼合；
3.3提取出备选脸型沿鼻梁的中心对称面M；
设W(P，Q)为备选脸型的三角面片，P为N个点位置集P＝{pi(xi，yi，zi)}∈R3，1≤i≤N，Q是包含顶点邻域信息的单纯复形，点云顶点v＝{i}∈Q，O1是W(P，Q)的质心；
通过求出点云顶点v分布的协方差矩阵
的特征值λ1≥λ2≥λ3及相应的特征向量u1，u2，u3可以确定备选脸型最小二乘拟合平面的法向方向u1和竖直方向u3，以O1为原点，u1为Y轴，u3为Z轴，可以定义一个右手坐标系统NCS，我们将W(P，Q)从原始坐标系统转移到NCS，以NCS的YZ面为初始中心对称面M0，获取备选脸型三角面片W(P，Q)的初始对称面片Wm(Pm，Qm)，Pm为N个点的位置集
1≤i≤N，Qm是包含顶点邻域信息的单纯复形。
据常理可知，理想对称面通过质心，得到的初始中心对称面与之很接近，但不精确，为改善这种情况，使用最近点迭代算法(ICP)来对W(P，Q)与Wm(Pm，Qm)优化拼合：
a)给定两个点云C1，C2，对于C2上的每个点，计算C1上与之对应的最近点；
b)对于刚体变换，最近点对的距离均方差为最小；
c)当最近点对的距离均方差小于某一阈值停止迭代，否则返回a)
由于备选脸型三角面片的边界不规则，直接使用ICP会导致Wm(Pm，Qm)与W(P，Q)误拼合，但如果仅从Wm(Pm，Qm)中取样确保Wm(Pm，Qm)与W(P，Q)的子集进行拼合，ICP算法有很好的表现。考虑到在人的面部区域中鼻区的几何特征最具健壮性，则从Wm(Pm，Qm)中取样就选取鼻区部分。
当Wm(Pm，Qm)与W(P，Q)拼合，W(P，Q)中的点位置固定不变，Wm(Pm，Qm)位置发生变化为W′m(P′m，Q′m)：i＝1，2，…，N，R为旋转矩阵，T为平移矩阵。将拼合后的W(P，Q)的点与W′m(P′m，Q′m)上对称点连线的中点
拟合成最小二乘平面，即备选脸型沿鼻梁的中心对称面M；
3.4分别求M与F及W(P，Q)的交线(即中心对称轮廓线)，然后在F的中心对称轮廓线上取点，即以鼻根为起点，向上到额头的近似中点处作患者脸型与备选脸型的左右额头横截线，向下到鼻尖的近似中点处作患者脸型与备选脸型的左右面颊横截线，方向均为脸部最小二乘拟合平面的法向方向u3；
3.5比较F与W(P，Q)的额头处中心对称轮廓线、左右额头横截线、左右面颊横截线之间的间隙。间隙方向的选取方法为：额头处中心对称轮廓线取其弦长中心与质心O1的连线；左右额头横截线、左右面颊横截线处分别取其弦长中心到其横截面与u1交点的连线方向；求各处平均间隙
i＝1，2，3，4，5，d为两点距离，Ni通常均匀取5点；然后在设定权值k后，求综合间隙Gw＝ki·Gi，其中k值根据个体情况及经验确定；
3.6分别求出患者面部三角面片F与所有备选的备选脸型三角面片Wi(P，Q)的综合间隙Gw，选择数值最小的为最优备选脸型。
4)在相应的标准特征体与周边三角面片进行光顺后提取出所需的鼻部赝复面，拉伸成厚度为2mm的鼻部赝复面片数据，并以快速成型格式文件stl输出；
5)利用选择性激光烧结快速成型机做出鼻部赝复面片，然后将鼻部赝复面片与患者面部修配，修整边缘细节，制造鼻部赝复体快速模具；
6)按照患者的肤色配置医用硅胶，装入鼻部赝复体快速模具，在真空复模机中翻制鼻部赝复体。
Claims (5)
1.一种基于三维视觉测量的非对称特征颜面赝复体制备方法，其特征在于本发明的制备方法包括下述步骤：
1)采用双单目三维测量系统获取患者面部外形的多视图点云数据；
2)对点云数据进行预处理，包括点云无用点去除、对多视图点云进行拼合、重采样、坐标归一化，得到一个完整的患者颜面测量部位的三角面片F；
3)通过比较患者面部三角面片F与多个备选脸型三角面片W(P，Q)之间多组横截线的综合间隙选择最优备选脸型：根据患者个人要求及脸型的面长、面宽等外形参数在标准脸型库选取备选脸型；将患者面部三角面片F与备选脸型三角面片W(P，Q)进行拼合；通过备选脸型三角面片W(P，Q)与其初始对称面片Wm(Pm，Qm)的优化拼合提取出备选脸型沿鼻梁的中心对称面M；先求出M与F及W(P，Q)的交线即中心对称轮廓线，再在中心对称轮廓线上取点作左右额头横截线和左右面颊横截线；通过比较患者面部三角面片F与多个备选脸型三角面片W(P，Q)之间多组横截线的综合间隙，选择间隙数值最小的为最优备选脸型；
4)将最优备选脸型的标准特征体与周边三角面片进行光顺后提取出所需的赝复面，拉伸成一定厚度的赝复面片数据，并以快速成型格式文件stl输出；
5)利用选择性激光烧结快速成型机做出赝复面片，然后将赝复面片与患者面部修配，修整边缘细节，制造赝复体快速模具；
6)按照患者的肤色配置医用硅胶，装入赝复体快速模具，在真空复模机中翻制赝复体。
2.根据权利要求1所述的基于三维视觉测量的非对称特征颜面赝复体制备方法，其特征是所述的步骤3中的备选脸型沿鼻梁的中心对称面M通过下述方法获得：
1)以备选脸型最小二乘拟合平面的法向方向u1和竖直方向u3构成初始对称面M0；
2)通过M0镜像，获取W(P，Q)的初始对称面片Wm(Pm，Qm)；
3)从Wm(Pm，Qm)中取样鼻区部分与W(P，Q)拼合，W(P，Q)中的点位置固定不变，Wm(Pm，Qm)位置发生变化为W′m(P′m，Q′m)；
4)将拼合后的W(P，Q)的点与W′m(P′m，Q′m)上对称点连线的中点拟合成最小二乘平面，这就是备选脸型沿鼻梁的最优中心对称面M。
3.根据权利要求1所述的基于三维视觉测量的非对称特征颜面赝复体制备方法，其特征是所述的步骤3中左右额头横截线和左右面颊横截线的获取方法为：
在F的中心对称轮廓线上取点，即以鼻根为起点，向上到额头的近似中点处作患者脸型与备选脸型的左右额头横截线，向下到鼻尖的近似中点处作患者脸型与备选脸型的左右面颊横截线，方向均为脸部最小二乘拟合平面的法向方向u3；
4.根据权利要求1所述的基于三维视觉测量的非对称特征颜面赝复体制备方法，其特征是所述的步骤3中综合间隙的获取方法为：
先分别求额头处中心对称轮廓线、左右额头横截线、左右面颊横截线处的五处平均间隙
，i＝1，2，3，4，5，d为两点距离，Ni通常均匀取5点；间隙方向的选取方法为：额头处中心对称轮廓线取其弦长中心与质心O1的连线；左右额头横截线、左右面颊横截线处分别取其弦长中心到其横截面与u1交点的连线方向；然后设定权值k后，求综合间隙Gw＝ki·Gi。
5.根据权利要求1所述的基于三维视觉测量的非对称特征颜面赝复体制备方法，其特征是所述的步骤4中，赝复面片的厚度为2mm。
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