CN102663818A - 颅颌面三维形貌模型的构建方法及其装置 - Google Patents

Abstract

一种颅颌面三维形貌模型的构建方法，包括如下步骤：(1)采用计算机断层扫描对颅颌面进行平扫获取计算机断层扫描数据，并通过面部摄影获得面部正侧位照片；(2)将所述计算机断层扫描数据输入软件系统，进行面部软组织的三维重建，并转化为三角面片模型；(3)选择面部软组织解剖标志点；(4)利用步骤(3)选定的面部软组织解剖标志点，在所述面部正侧位照片与三角面片模型间建立纹理映射，构建颅颌面三维形貌模型。所述软件系统提供鼠标面部特征拾取功能，实现面部显著特征的鼠标交互操作过程，以任意方式拾取面部特征点以及图像特征点。

Description

颅颌面三维形貌模型的构建方法及其装置

技术领域

本发明涉及医学图像生成与应用领域，尤其涉及一种颅颌面三维形貌模型的构建方法及其装置。

背景技术

颌面部软硬组织三维模型建立及形态分析对研究面部生长、面部畸形的诊断、术后面形的预测和疗效评价有重要的意义。目前面部软硬组织的三维图像信息获取方法有莫尔云纹、三维激光扫描、结构光技术、三维立体摄影、光栅投影测量、CT、MRI等。莫尔云纹、结构光技术、激光扫描、三维立体摄影等技术只能进行物体表面特征记录，对于物体内部结构无能为力。同时莫尔云纹、结构光技术、激光扫描等方法只能构建物体的灰色影像，不能如实反映面部的色泽纹理信息，而这些信息对于面部形态评价、标志点的确定具有重要的意义。激光扫描过程中对眼睛亦有损害，扫描时患者只能紧闭双眼，妨碍面部正常形态的获取。CT、MRI检查影像可以同时提供物体表面及内部形态，亦可以进行三维重建，但由于是灰色图像，也存在表面色泽信息丢失。尚缺乏一种理想的构建颅颌面软硬组织的三维形貌仿真模型的方法。同时，尽管上述三维图像获取方法实现了三维建模，但其展示方式仍局限于二维的显示屏显示，因而在一定程度上限制了三维建模的意义。因此，建立一种既包括软硬组织的解剖结构，也包括面部软组织的色泽、形态、质地、纹理等信息数据的三维形貌仿真模型并实现三维显示就显得尤为重要。学者们也尝试利用立体摄影与面部CT重建影像结合，构建颅颌面三维形貌模型，获得了较好的效果。但由于立体摄影仪价格较贵，妨碍了该方法的推广。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是，提供一种构建颅颌面三维形貌模型的方法及装置，解决现有技术只能构建物体的灰色影像，不能如实反映面部的色泽纹理信息，尚缺乏一种理想的构建颅颌面软硬组织的三维形貌仿真模型的方法，以及现有技术无法实现三维显示的问题。

为了解决上述问题，本发明提供了一种颅颌面三维形貌模型的构建方法，其特征在于，包括如下步骤：(1)采用计算机断层扫描对颅颌面进行平扫获取计算机断层扫描数据，并通过面部摄影获得面部正侧位照片；(2)将所述计算机断层扫描数据输入软件系统，进行面部软组织的三维重建，并转化为三角面片模型；(3)选择面部软组织解剖标志点；(4)利用步骤(3)选定的面部软组织解剖标志点，在所述面部正侧位照片与三角面片模型间建立纹理映射，构建颅颌面三维形貌模型。

进一步，步骤(1)中计算机断层扫描平扫的扫描基准面平行于眶耳平面并垂直于水平面，扫描范围为颅顶至舌骨水平，计算机断层扫描数据输出格式为医学数字成像和通讯标准格式；面部摄影是静息状态使眶耳平面平行于水平面，拍摄获得面部正侧位照片。

步骤(2)中将所述计算机断层扫描数据输入软件系统后，进一步包括改变计算机断层扫描值的窗宽、窗位，使图像中包含完整的软硬组织，并设定此时的计算机断层扫描值为计算机断层扫描洪斯菲尔德阈值。

所述计算机断层扫描数据进一步经二维预处理和三维预处理来进行面部软组织的三维重建，并转化为三角面片模型。

步骤(4)中进一步通过曲面参数化方法，采用开放性图形库的纹理贴图模式进行多幅纹理间的叠加，并通过调整像素点在三维空间不同方向上的坐标值实现纹理间的融合。

为了解决上述问题，本发明还提供了一种颅颌面三维形貌模型的构建装置，包括计算机断层扫描设备、面部摄影设备、模型转化模块、标志点选择模块以及软件系统；所述计算机断层扫描设备用于获取计算机断层扫描数据；所述面部摄影设备用于通过面部摄影获得面部正侧位照片；所述模型转化模块分别与所述计算机断层扫描设备和软件系统相连，用于将所述计算机断层扫描数据输入所述软件系统，进行面部软组织的三维重建，并转化为三角面片模型；所述标志点选择模块用于选择面部软组织解剖标志点；所述软件系统分别与所述模型转化模块、面部摄影设备和标志点选择模块相连，用于利用所述标志点选择模块选定的面部软组织解剖标志点，在所述面部正侧位照片与三角面片模型间建立纹理映射，构建颅颌面三维形貌模型。

进一步，所述计算机断层扫描设备采用扫描基准面平行于眶耳平面并垂直于水平面，扫描范围为颅顶至舌骨水平的平扫方式获得计算机断层扫描数据，计算机断层扫描数据输出格式为医学数字成像和通讯标准格式；所述面部摄影设备采用静息状态使眶耳平面平行于水平面，拍摄获得面部正侧位照片。

所述模型转化模块进一步包括一阈值设置单元，用于在将所述计算机断层扫描数据输入所述软件系统后，通过改变计算机断层扫描值的窗宽、窗位，使图像中包含完整的软硬组织，设置此时的计算机断层扫描值为计算机断层扫描洪斯菲尔德阈值。

所述模型转化模块进一步包括一预处理单元，用于将所述计算机断层扫描数据经二维预处理和三维预处理来进行面部软组织的三维重建。

所述软件系统进一步包括一纹理融合单元，用于通过曲面参数化方法，采用开放性图形库的纹理贴图模式进行多幅纹理间的叠加，并通过调整像素点在三维空间不同方向上的坐标值实现纹理间的融合。

本发明的优点在于：

(1)实现了既包括骨组织及软组织的解剖结构形态，又包括面部色泽、纹理、质地等信息，最大程度地反映面部真实形态；

(2)可进行面部软组织及骨组织的三维测量分析，较CT重建模型更利于面部标志点的定位，使测量分析更准确；

(3)颅颌面三维形貌模型来源于同一CT影像，保持了软硬组织的精确关系，如实记录了软组织的位置及厚度；

(4)利用软硬组织的位移比例关系，可行手术设计及术后面形预测，具有较高的临床价值及经济效益；

(5)实现了三维模型的多角度视图、面部特征的拾取、面部形貌重构、VR立体显示等功能，满足颅颌面手术的要求；

(6)实现了虚拟环境下显示，沉浸感强；

(7)方法简便快捷，费用较低，易于推广。

附图说明

图1，本发明所述构建颅颌面三维形貌模型的方法的步骤示意图；

图2，本发明一实施例的面部正侧位照片及所选择的标志点的示意图；

图3，本发明一实施例的颅颌面软组织三维重建模型及标志点示意图；

图4，本发明一实施例的三角面片模型示意图；

图5，直接贴图后面部图像间明显边界线示意图；

图6，本发明一实施例的三维网格点示意图；

图7，本发明一实施例的投影长度百分比的计算流程示意图；

图8，本发明一实施例的α值计算流程示意图；

图9，本发明一实施例的颅颌面三维形貌仿真模型示意图；

图10，本发明一实施例的面部软组织透明化显示内部骨组织结构示意图；

图11，本发明所述颅颌面三维形貌模型的构建装置结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明提供的构建颅颌面三维形貌模型的方法的具体实施方式做详细说明。

附图1所示是本发明所述构建颅颌面三维形貌模型的方法的步骤示意图，接下来对附图1所示的步骤做详细说明。

S11：采用计算机断层扫描对颅颌面进行平扫获取计算机断层扫描数据，并通过面部摄影获得面部正侧位照片。

CT(Computer-aided Tomograph，计算机断层扫描)是利用计算机技术对被测物体断层扫描图像进行重建获得三维断层图像的扫描方式。CT平扫是指连续、无间隔、无重叠、螺旋方式水平位薄层扫描。扫描的层厚可以为0.625mm；扫描图像采用的像素为512×512像素，所用仪器的电压为140kV，电流为250mA。扫描基准面平行于眶耳平面、垂直于水平面。扫描范围为颅顶至舌骨水平。扫描数据的输出格式为DICOM(Digital Imaging and Communications inMedicine，数字影像和通信标准)格式，并刻录成光盘存储，以方便扫描数据的输出。其中，颅颌面指颅顶至舌骨水平间颅颌面解剖结构；眶耳平面的解剖标志是由眼眶下缘到外耳道上缘构成的平面。

面部摄影是静息状态使眶耳平面平行于水平面，拍摄获得面部正侧位照片，参考附图2，本发明一实施例的面部正侧位照片及所选择的标志点的示意图。

S12：将所述计算机断层扫描数据输入软件系统，进行面部软组织的三维重建，并转化为三角面片模型。

将DICOM格式的CT数据输入软件系统，例如Simplant12.02软件系统，改变CT值的窗宽、窗位，使图像中包含完整的软硬组织，设置此时的CT值为CT洪斯菲尔德(Hounsfield)阈值；当CT值在所述阈值状态下图像中包含完整的软硬组织，通过改变CT值可以使得图像只显示软组织，或只显示骨组织。经二维预处理(区域剪切、滤波)以及三维预处理(切片插值、图像分割、切片重组)，进行面部软组织的三维重建，得到三维重建模型，参考附图3，本发明一实施例的颅颌面软组织三维重建模型及标志点示意图。将所得到的三维重建模型转化为三角面片模型，参考附图4，本发明一实施例的三角面片模型示意图。

S13：选择面部软组织解剖标志点。

参考附图2、3，所选择的标志点为面部较为固定且易于定位的软组织解剖标志点。

S14：利用步骤S13选定的面部软组织解剖标志点，在所述面部正侧位照片与三角面片模型间建立纹理映射，构建颅颌面三维形貌模型。

本发明通过Visual C++6.0语言编程，通过曲面参数化方法和图片融合，完成贴图及三维测量软件的开发。利用选定的面部软组织解剖标志点，在面部正侧位照片与三维重建模型间建立纹理映射，构建颅颌面三维形貌模型。

贴图及三维测量软件的开发所采用的计算机系统如下：

CPU：Xeon(TM)CPU 2.8G；

硬盘：120G高速硬盘；

内存：2.00G；

显卡：NVIDIA Quadro FX 3400/4400；

显示器：17寸液晶显示器；

操作系统：Windows XP；

开发应用软件：美国微软公司Visual C++6.0编程软件。

本发明采用曲面参数化方法建立三维空间特征点和二维图片特征点间模糊的控制关系，使得相应特征点间匹配的范围控制在一定值之内。三角网格曲面片的参数化是指通过分片线性映射得到一个与之同构的平面三角网格。其中分片线性映射是指给三角网格上的每个点在平面映射域内分配一个对应的参数坐标，而同构是指网格曲面片和平面三角网格间存在着点、边和三角片的一一对应关系。三角网格参数化的目的就是在于获得三维网格曲面与二维平面域的一个映射关系。这样一一对应的映射将一些三维网格曲面的操作转换成对平面网格的操作，大大地减小了操作的复杂度。它被广泛地应用于纹理映射、网格重新三角化以及曲面拟合，同样也广泛地应用于计算机视觉，用来增强三维曲面的视觉显示效果。

其约束拟合函数为：

$C_{\mathrm{fit}}=\underset{j=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\Δ}}_{\mathrm{fit}}^2\left(M_j\right)=\underset{j=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}{\left|\right|U_j-\mathrm{\φ}\left(M_j\right)\left|\right|}^2=\underset{j=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}{(U_j^u-\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{a}_i{u}_j)}^2+{(U_j^v-\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{a}_i{v}_j)}^2$

其中，

并且，曲面参数化方法为了保证三维映射到三维空间是相邻网格面片间的连续关系，一定程度上保证空间位置关系，采用梯度约束方法。对于每个面片上，由三点可求得其标准正交基。例如，三角形{p₁，p₂，p₃}的标准正交基{p，X，Y}有

$p=\frac{p1}{\left|\right|p1\left|\right|},$ $X=\frac{p_2-p_1}{\left|\right|p_2-p_1\left|\right|},$ $Y=\frac{X\×(p_2-p_1)\×X}{\left|\right|x\×(p_2-p_1)\×X\left|\right|}$

在这个正交基下，点v在面片上的梯度向量如下：

$\mathrm{grad}=\left[\begin{array}{c}\underset{i=1}{\overset{3}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{TX}}_i{v}_i\\ \underset{i=1}{\overset{3}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{TY}}_i{v}_i\end{array}\right]$

其中，

$\left\{\begin{array}{c}{\mathrm{TX}}_1=(Y_2-Y_1)/d;{\mathrm{TY}}_1=(X_2-X_3)/d\\ {\mathrm{TX}}_2=(Y_3-Y_1)/d;{\mathrm{TY}}_2=(X_3-X_1)/d\\ {\mathrm{TX}}_3=(Y_1-Y_2)/d;{\mathrm{TY}}_3=(X_1-X_2)/d\\ d=(X_2-X_1)(Y_3-Y_1)-(X_3-X_1)(Y_2-Y_1)\end{array}\right.$

那么，其约束梯度函数为：

U方向：

${\mathrm{\Δ}}_{\mathrm{grad}}^2\left(M_j\right)={\left|\right|U_j-{\mathrm{grad}}_u\left(M_j\right)\left|\right|}^2={(U_j\·X-\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{a}_i{u}_i)}^2+{(U_j\·Y-\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{a}_i^{\′}{u}_i)}^2$

V方向：

${\mathrm{\Δ}}_{\mathrm{grad}}^2\left(M_j\right)={\left|\right|V_j-{\mathrm{grad}}_v\left(M_j\right)\left|\right|}^2={(V_j\·Y-\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{a}_i{v}_i)}^2+{(V_j\·X-\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{a}_i^{\′}{v}_i)}^2$

三维多边形面片模型的参数化过程另一个要解决的问题是三维面片模型转为平面模型后，各顶点位移造成边的变形、多边形的变形，以至所产生的定点交叠破坏了原来的拓扑关系，以及变形造成表面的不光滑。故此，需要一个调节项来控制除特征点外其它所有点的参数化。

调整函数可用顶点梯度的一次导数，即：

$C_{\mathrm{reg}}=\underset{i_1,i_2\∈\mathrm{\ϵ}}{\mathrm{\Σ}}{\mathrm{\Δ}}_{\mathrm{reg}}^2(i_1,i_2)$

$={\{\mathrm{grad}\left(u\right|T)-\mathrm{grad}\left(u\right|T^{\′\′})\}}^2+{\{\mathrm{grad}\left(v\right|T)-\mathrm{grad}\left(v\right|T^{\′})\}}^2$

$={\left\{\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{a}_i{u}_i\right\}}^2+{\left\{\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{a}_i{v}_i\right\}}^2$

在确定如此多的约束公式后，综合考虑求得全局约束目标函数：

$C\left(\mathrm{\φ}\right)=\underset{j=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\Δ}}_{\mathrm{fit}}^2\left(M_j\right)+\underset{j=1}{\overset{m^{\′}}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\Δ}}_{\mathrm{grad}}^2\left(M_j\right)+\mathrm{\ω}\underset{e\∈\mathrm{\ϵ}}{\mathrm{\Σ}}{\mathrm{\Δ}}_{\mathrm{reg}}^2\left(e\right)\left(M_j\right)+\mathrm{\ω}\underset{e\∈\mathrm{\ϵ}}{\mathrm{\Σ}}\mathrm{\Δ}$

$=\underset{k}{\mathrm{\Σ}}{(b_k-\underset{i=1}{\overset{2n}{\mathrm{\Σ}}}{a}_{k,i}{x}_i)}^2={\left|\right|\mathrm{AX}-b\left|\right|}^2$

该公式可以采用共轭梯度解法求得最终结果。

共轭梯度算法的流程如下：

[预置步]任意

计算r₀＝b-Ax₀，并令取：p₀＝r₀指定算法终止常数ε＞0，置k＝0，进入主步；

[主步](1)如果||r_k||＜ε，终止算法，输出x_k≈x₊；否则下行；

(2)计算： ${\mathrm{\α}}_k=\frac{r_k^T{p}_k}{p_k^T{\mathrm{Ap}}_k},$ x_k+1＝x_k+α_kp_k；

r_k+1＝b-Ax_k+1，

(3)计算： ${\mathrm{\β}}_k=-\frac{r_{k+1}^T{\mathrm{Ap}}_k}{p_k^T{\mathrm{Ap}}_k},$ pk+1＝rk+1+βkpk；

(4)置k＝k+1，转入(1)。

经过基于共轭梯度的曲面参数化过程，三维的面片网格最终映射到二维空间。这样就提供了一个可以与相片空间一致的坐标空间。

因为拍摄照片时所设置的环境不可能同时完全一致，所以不可避免的，多幅相片总会存在亮度、色彩等多个图像性质上的差别。图片融合时如果直接使用三幅图像的纹理贴图，则贴图融合区域将出现非常明显的交叉边缘，参考附图5，直接贴图后面部图像间明显边界线示意图。

参考附图6，本发明一实施例的三维网格点示意图，本发明利用三维网格顶点的法向量来计算该点在三个方向的纹理百分比，计算法向量分别向三幅照片方向的投影长度，然后算得各个投影长度的百分比。参考附图7，本发明一实施例的投影长度百分比的计算流程示意图，包括如下步骤：

S71：获取点法向量vp；S72：判断三幅图像是否均计算完成，若计算完成则执行步骤S76，否则执行步骤S73；S73：得到图像位置向量ImagePos；S74：判断点法向量vp与图像位置向量ImagePos夹角是否小于90度，若小于90度，则返回执行步骤S72，否则执行步骤S75；S75：计算点法向量vp在图像位置向量ImagePos上的投影长度，计算完成后返回执行步骤S72；S76：对每个投影长度计算百分比。

三幅图像像素点在三维空间不同方向上的坐标值(α值)计算公式分别为：

${\mathrm{\α}}_l=\frac{{\stackrel{\→}{v}}_p\·{\stackrel{\→}{v}}_l}{{\stackrel{\→}{v}}_p\·{\stackrel{\→}{v}}_f+{\stackrel{\→}{v}}_p\·{\stackrel{\→}{v}}_r+{\stackrel{\→}{v}}_p\·{\stackrel{\→}{v}}_l}\×100\%$

${\mathrm{\α}}_f=\frac{{\stackrel{\→}{v}}_p\·{\stackrel{\→}{v}}_f}{{\stackrel{\→}{v}}_p\·{\stackrel{\→}{v}}_f+{\stackrel{\→}{v}}_p\·{\stackrel{\→}{v}}_r+{\stackrel{\→}{v}}_p\·{\stackrel{\→}{v}}_l}\×100\%$

${\mathrm{\α}}_r=\frac{{\stackrel{\→}{v}}_p\·{\stackrel{\→}{v}}_r}{{\stackrel{\→}{v}}_p\·{\stackrel{\→}{v}}_f+{\stackrel{\→}{v}}_p\·{\stackrel{\→}{v}}_r+{\stackrel{\→}{v}}_p\·{\stackrel{\→}{v}}_l}\×100\%$

其中α_f、α_r、α₁分别代表像素点在三维空间坐标系中的各侧位图像在该点所占的颜色比重。经过这样的计算，我们得到了对应三维顶点的左前右三个图像点的α值，使得在纹理融合时可以在顶点上实现颜色的叠加。

OpenGL(Open Graphics Library，开放图形库)的纹理贴图使用插值方法计算中间点的像素颜色，所以同时需要一种方法对顶点对应以外的像素点进行α值计算。本发明采用逐行扫描的方式进行α值计算，参考附图8，本发明一实施例的α值计算流程示意图，包括如下步骤：

S801：打开贴图及三维测量软件，导入CT数据与面部正侧位照片，点击CT数据像素开始计算操作；S802：取CT数据像素第一行(以具有相同纵向坐标值的点为一行，从上到下逐次取行)；S803：判断所取行是否结束，结束执行步骤S811，否则执行步骤S804；S804：取该行第一点；S805：判断所取点是否结束，结束执行步骤S810，否则执行步骤S806；S806：判断所取点是否是该行最后一点，是最后一点执行步骤S810，否则执行步骤S807；S807：取该点的后一点；S808：线性插值两点间α值；S809：取下一点；S810：取下一行，之后返回执行步骤S803；S811：计算完成，返回进行下一像素操作。

三维向二维拓平过程(曲面参数化过程)，涉及到三维空间点坐标、二维空间点坐标、三维三角面片组成、二维三角形网格组成等几何形状的数据结构。空间域三角形点列表按坐标x、y、z的先后顺序升序排列，以加快点的搜索速度。相应地，每个点对应于平面域三角形点列表中的点。空间曲面有三角化的网格组成，其按照索引位置组成。每三个索引值构成一个三角形，每个索引值指向一个顶点。并且，在进行多幅图像α值纹理融合时，需要计算三维模型网格各边的α值，所以创建空间域边列表和对应的平面域边列表。边列表由两个空间点列表索引和平面域点列表索引以及其所属三角形列表位置(空间域三角形列表和平面域三角形列表一一对应，位置相同)组成。另外，为了快速查找边，每个三角形均保存组成其三条边的索引。软件的输入数据有三维面部数据、图像数据以及鼠标拾取的特征点数据。

本发明颅颌面三维形貌模型构建方法的多角度视图实现VR(VirtualReality，虚拟现实，或称灵境技术，实际上是一种可创建和体验虚拟世界的计算机系统)或者单屏显示环境下对面部模型的方便观察，诸如模型的旋转、平移和缩放；面部特征拾取实现面部显著特征的鼠标交互操作过程，可以按任意方便的方式通过按键拾取面部特征点以及图像特征点，例如可以按任意方便的方式左键拾取面部特征点以及图像特征点；面部形象重构，以基于共轭梯度算法的曲面参数化方法采用OpenGL的Decal模式进行多幅纹理间的叠加，并通过调整α值实现纹理间的融合；VR立体显示提供一个沉浸性的系统，让用户可以真切感受到所处的环境。参考附图9，本发明一实施例的颅颌面三维形貌仿真模型示意图，以及图10，本发明一实施例的面部软组织透明化显示内部骨组织结构示意图。

本发明的优点在于：

(1)实现了既包括骨组织及软组织的解剖结构形态，又包括面部色泽、纹理、质地等信息，最大程度地反映面部真实形态；

(2)可进行面部软组织及骨组织的三维测量分析，较CT重建模型更利于面部标志点的定位，使测量分析更准确；

(3)方法简便快捷，费用较低，易于推广；

(4)颅颌面三维形貌模型来源于同一CT影像，保持了软硬组织的精确关系，如实记录了软组织的位置及厚度；

(5)利用软硬组织的位移比例关系，可行手术设计及术后面形预测，具有较高的临床价值及经济效益；

(6)实现了三维模型的多角度视图、面部特征的拾取、面部形貌重构、VR立体显示等功能，满足颅颌面手术的要求；

(7)实现了虚拟环境下显示，沉浸感强。

参考附图11，本发明所述颅颌面三维形貌模型的构建装置结构示意图，包括计算机断层扫描设备M11、面部摄影设备M12、模型转化模块M13、标志点选择模块M14以及软件系统M15。

所述计算机断层扫描设备M11用于获取计算机断层扫描数据(CT数据)；采用CT平扫方式进行扫描。扫描的层厚可以为0.625mm；扫描图像采用的像素为512×512像素，所用仪器的电压为140kV，电流为250mA。扫描基准面平行于眶耳平面、垂直于水平面。扫描范围为颅顶至舌骨水平。扫描数据的输出格式为DICOM格式，并刻录成光盘存储，以方便扫描数据的输出。

所述面部摄影设备M12用于通过面部摄影获得面部正侧位照片；面部摄影是静息状态使眶耳平面平行于水平面，拍摄获得面部正侧位照片。

所述模型转化模块M13分别与所述计算机断层扫描设备M11和软件系统M15相连，用于将所述计算机断层扫描数据输入所述软件系统M15，进行面部软组织的三维重建，并转化为三角面片模型。所述模型转化模块进一步包括一阈值设置单元M131以及一预处理单元M132。将DICOM格式的CT数据输入软件系统M15，例如Simplant12.02软件系统，通过阈值设置单元M131改变CT值的窗宽、窗位，使图像中包含完整的软硬组织，设置此时的CT值为CT洪斯菲尔德阈值；当CT值在所述阈值状态下图像中包含完整的软硬组织，通过改变CT值可以使得图像只显示软组织，或只显示骨组织。通过预处理单元M132，将CT扫描数据经二维预处理(区域剪切、滤波)以及三维预处理(切片插值、图像分割、切片重组)，进行面部软组织的三维重建，得到三维重建模型。

所述标志点选择模块M14用于选择面部软组织解剖标志点；所选择的标志点为面部较为固定且易于定位的软组织解剖标志点。

软件系统M15分别与模型转化模块M13、面部摄影设备M12和标志点选择模块M14相连，用于利用所述标志点选择模块选定的面部软组织解剖标志点，在所述面部正侧位照片与三角面片模型间建立纹理映射，构建颅颌面三维形貌模型。所述软件系统进一步包括一纹理融合单元M151，用于通过曲面参数化方法建立三维空间特征点和二维图片特征点间模糊的控制关系，使得相应特征点间匹配的范围控制在一定值之内；并采用开放性图形库的纹理贴图模式进行多幅纹理间的叠加，利用三维网格顶点的法向量来计算所述三维网格顶点在三个方向的纹理百分比，得到对应三维网格顶点的左前右三个图像点的坐标值，使得在纹理融合时在三维网格顶点上实现颜色的叠加；采用逐行扫描的方式进行对除所述三维网格顶点对应以外的像素点进行坐标值计算；并通过调整像素点在三维空间不同方向上的坐标值实现纹理间的融合。

本发明通过Visual C++6.0语言编程，通过曲面参数化方法和图片融合，完成贴图及三维测量软件的开发。利用选定的面部软组织解剖标志点，在面部正侧位照片与三维重建模型间建立纹理映射，构建颅颌面三维形貌模型。具体实施方法参照本发明所述颅颌面三维形貌模型的构建方法的描述，此处不再重复描述。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种颅颌面三维形貌模型的构建方法，其特征在于，包括如下步骤：

(1)采用计算机断层扫描对颅颌面进行平扫获取计算机断层扫描数据，并通过面部摄影获得面部正侧位照片；

(2)根据所述计算机断层扫描数据进行面部软组织的三维重建，并转化为三角面片模型；

(3)选择面部软组织解剖标志点；

(4)利用步骤(3)选定的面部软组织解剖标志点，在所述面部正侧位照片与三角面片模型间建立纹理映射，构建颅颌面三维形貌模型。

2.根据权利要求1所述颅颌面三维形貌模型的构建方法，其特征在于：步骤(1)中计算机断层扫描平扫的扫描基准面平行于眶耳平面并垂直于水平面，扫描范围为颅顶至舌骨水平，计算机断层扫描数据输出格式为医学数字成像和通讯标准格式；面部摄影是静息状态使眶耳平面平行于水平面，拍摄获得面部正侧位照片。

3.根据权利要求1所述颅颌面三维形貌模型的构建方法，其特征在于：步骤(2)中将所述计算机断层扫描数据输入软件系统后，进一步包括如下步骤：改变计算机断层扫描值的窗宽、窗位，使图像中包含完整的软硬组织，并设定此时的计算机断层扫描值为计算机断层扫描洪斯菲尔德阈值。

4.根据权利要求3所述颅颌面三维形貌模型的构建方法，其特征在于：所述计算机断层扫描数据进一步经二维预处理和三维预处理来进行面部软组织的三维重建，并转化为三角面片模型。

5.根据权利要求1所述颅颌面三维形貌模型的构建方法，其特征在于：步骤(4)中进一步包括如下步骤：通过曲面参数化方法，采用开放性图形库的纹理贴图模式进行多幅纹理间的叠加，并通过调整像素点在三维空间不同方向上的坐标值实现纹理间的融合。

6.一种颅颌面三维形貌模型的构建装置，其特征在于：包括计算机断层扫描设备、面部摄影设备、模型转化模块、标志点选择模块以及软件系统；

所述计算机断层扫描设备用于获取计算机断层扫描数据；

所述面部摄影设备用于通过面部摄影获得面部正侧位照片；

所述模型转化模块分别与所述计算机断层扫描设备和软件系统相连，用于将所述计算机断层扫描数据输入所述软件系统，进行面部软组织的三维重建，并转化为三角面片模型；

所述标志点选择模块用于选择面部软组织解剖标志点；

所述软件系统分别与所述模型转化模块、面部摄影设备和标志点选择模块相连，用于利用所述标志点选择模块选定的面部软组织解剖标志点，在所述面部正侧位照片与三角面片模型间建立纹理映射，构建颅颌面三维形貌模型。

7.根据权利要求6所述颅颌面三维形貌模型的构建装置，其特征在于：进一步，所述计算机断层扫描设备采用扫描基准面平行于眶耳平面并垂直于水平面，扫描范围为颅顶至舌骨水平的平扫方式获得计算机断层扫描数据，计算机断层扫描数据输出格式为医学数字成像和通讯标准格式；所述面部摄影设备采用静息状态使眶耳平面平行于水平面，拍摄获得面部正侧位照片。

8.根据权利要求6所述颅颌面三维形貌模型的构建装置，其特征在于：所述模型转化模块进一步包括一阈值设置单元，用于在将所述计算机断层扫描数据输入所述软件系统后，通过改变计算机断层扫描值的窗宽、窗位，使图像中包含完整的软硬组织，设置此时的计算机断层扫描值为计算机断层扫描洪斯菲尔德阈值。

9.根据权利要求8所述颅颌面三维形貌模型的构建装置，其特征在于：所述模型转化模块进一步包括一预处理单元，用于将所述计算机断层扫描数据经二维预处理和三维预处理来进行面部软组织的三维重建。

10.根据权利要求6所述颅颌面三维形貌模型的构建装置，其特征在于：所述软件系统进一步包括一纹理融合单元，用于通过曲面参数化方法，采用开放性图形库的纹理贴图模式进行多幅纹理间的叠加，并通过调整像素点在三维空间不同方向上的坐标值实现纹理间的融合。

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