CN102715965B - 牙颌运动轨迹记录装置及牙颌关系转移方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种牙颌运动轨迹记录装置及牙颌关系转移方法，所述的转移方法包括如下步骤：数字牙颌重现；获取的多个牙颌运动轨迹中提取最佳的咬合轨迹；用最佳的咬合轨迹驱动完整的三维牙颌，模拟真实的下颌相对上颌的运动，进而完成牙颌关系的转移。本发明采用基于距离加权的k-近邻算法的机器自学习系统来分析多个运动轨迹，对训练的运动轨迹数据中的噪声有很好的鲁棒性，通过取k个近邻的加权平均，消除孤立的噪声运动轨迹的影响，从而获得一个真实的下颌运动轨迹，避免获取单个下颌运动轨迹的片面性，并用真实的下颌运动轨迹驱动完整的三维牙颌模拟真实的下颌相对上颌的运动，进而实现牙颌关系的转移。

Description

牙颌运动轨迹记录装置及牙颌关系转移方法

技术领域

本发明属于临床医学口腔正畸领域，具体涉及一种牙颌运动轨迹记录装置及牙颌关系转移方法。

背景技术

随着口腔医学及生物信息学的飞速发展，牙合架作为对人体咀嚼器官的结构和功能进行模拟的一种装置，被广泛应用于口腔正畸学、修复学、牙合学及正颌外科等颌域的临床、教学和科研工作中。现有的传统机械式牙合架逐渐暴露出难以克服的局限性，已远不能满足基础研究和临床治疗的要求，主要体现在以下几方面：1)牙合架记录不能长期保存，无法重复使用；2)受模型的限制，运动中观测的对象是石膏模型；3)受精度的限制，传统机械牙合架精度往往不高；4)操作复杂，效率低，需要专业技术人员操作；5)传统机械式牙合架的分析结果无法直接用于现阶段在口腔医学颌域飞速发展的计算机辅助设计/辅助制造系统(CAD/CAM)，不能满足现代口腔医学数字化、可视化、精确化、智能化的发展趋势。

在推进口腔医学数字化的进程中，有国外学者提出以虚拟牙合架系统来模拟下颌运动，即以计算机软件取代真实的机械装置，以数学几何模型作为医生研究的对象取代石膏模型，以三维空间中的虚拟运动代替机械牙合架真实的运动。而最为关键的功能运动模拟不再是通过简单的调配几个控制参数将真实颌运动粗略、近似地转嫁到机械牙合架上，而是以采集到的真实颌运动轨迹坐标来直接驱动几何模型，从而实现了真正意义上的下颌运动再现。目前，国内尚无成熟的虚拟牙合架系统，仅限于单独对颌牙列、下颌运动、咬合接触点的分析，或下颌运动中髁突与关节窝相对位置的分析，只是一个“数字化”的机械牙合架，具有很多局限性。

在文献：张长东等，基于Patriot的咬合运动轨迹的测量与显示，东南大学学报（医学版），2009,28（6），487-490，提出了一种测量咬合运动轨迹的方法，该运动轨迹曲线是通过若干下颌选定点的位置的坐标，再将各位置点之间利用曲线拟合而得到的运动轨迹，通过这种简单的几个点拟合出轨迹曲线存在精度不高的问题。德国ARCUS digma下颌运动轨迹记录仪通过声电传感器能够比较准确的得到下颌的运动轨迹，只是一些独立的下颌咬合轨迹，并不具备代表性，因为实际咬合运动极度复杂性，包括下颌的前后运动、左右滑动及开闭口运动，每次的咬合轨迹都不尽相同，尤其是考察下颌模型上一点在上颌模型曲面上滑动的运动过程中，下颌和下颌的牙尖交错位发生变化时，其牙颌轨迹差异比较明显。

发明内容

本发明的目的是为了解决现有技术存在的上述问题，提出了一种牙颌运动轨迹记录装置，具体包括：无线传输单元、处理器单元、脉冲发生单元、超声换能发送单元、超声换能接收单元、上颌头架、信号预处理单元、计时电路单元和主控计算机，其中，

所述超声换能发送单元和超声换能接收单元位于下颌夹板上并组成一个超声换能器，处理器单元通过控制脉冲发生单元以一定频率发生脉冲用于驱动下颌夹板上的超声换能发送单元工作并发送超声波信号；经上颌头架后反射回的超声波信号被下颌夹板上的超声换能接收单元接收并产生电信号；产生的电信号进过信号预处理单元产生计时电路可以识别的信号，计时电路产生的时间差信号被处理器单元接收，所述时间差信号用于计算下颌夹板、上颌头架之间的距离；与处理器单元连接的无线传输单元将距离信息传输给主控计算机，主控计算机根据接收到的无线传输单元的传输的数据重构出运动轨迹进而获取牙合架参数、转移颌位关系。

为了解决上述问题，本发明还提出了一种牙颌关系转移方法。

本发明的技术方案为：一种牙颌关系转移方法，包括如下步骤：

S1.数字牙颌重现：对头部骨骼和上下牙颌进行三维扫描，获取上下牙颌的三维数据和头部骨骼的三维数据，利用获取的三维数据重建并融合形成完整的三维牙颌；

S2.获取人体的多个牙颌运动轨迹，从获取的多个牙颌运动轨迹中提取最佳的咬合轨迹；

S3.用步骤S2得到最佳的咬合轨迹驱动步骤S1得到的完整的三维牙颌，模拟真实的下颌相对上颌的运动，进而完成牙颌关系的转移。

进一步的，步骤S2具体采用采用基于距离加权的k-近邻算法的机器自学习方法提取最佳的咬合轨迹。

更进一步的，基于距离加权的k-近邻算法的机器自学习方法具体过程如下：

S21.将标准的人体牙颌运动轨迹数据库作为样本库；

S22.提取样本库及步骤S2获取的每个牙颌运动轨迹的运动特征点，从提取的运动特征点中选取若干个点组成一个点集来表征该运动轨迹；

S23.对表征运动轨迹的点集进行归一化处理，将S2获取的每个牙颌运动轨迹对应的点集与样本库中每个牙颌运动轨迹对应的点集统一到同一坐标系中；

S24.采用基于局部加权的k-近邻算法对待测运动轨迹点集进行分类，得到分类结果并保存；

S25.将分类结果作为样本库中的运动轨迹点集形成新的样本库，重复步骤S23至S24；当所有的牙颌轨迹在经过学习以后，则终止学习过程，并提取保存的所有分类结果；

S26.将分类结果的进行拟合形成超平面，得到最佳的咬合轨迹。

本发明的有益效果：本发明的牙颌运动轨迹记录装置采用多点感应，大大提高了数据精度和扩大了牙颌的覆盖面；使用方便；可以稳定、准确、可靠地重现下颌正中关系位（CR）；可以转移、重现铰链轴与上颌的关系；可以重现下颌对上颌的各种非CR关系；可以重现、模拟患者个体下颌运动特征；本发明的牙颌关系转移方法采用基于距离加权的k-近邻算法的机器自学习系统来分析多个运动轨迹，对训练的运动轨迹数据中的噪声有很好的鲁棒性，而且当给定多个训练运动轨迹集合时它也非常有效，本发明的通过取k个近邻的加权平均，可以消除孤立的噪声运动轨迹的影响，从而获得一个真实的下颌运动轨迹，避免获取单个下颌运动轨迹的片面性，并用真实的下颌运动轨迹驱动完整的三维牙颌模拟真实的下颌相对上颌的运动，进而实现牙颌关系的转移，并获取牙合架参数、转移颌位关系。

附图说明

图1为本方明一种牙颌运动轨迹记录装置示意图。

图2为本发明的上颌头架示意图。

图3为本发明的下颌夹板示意图。

图4为本发明的牙颌关系转移的方法示意图。

图5为本发明方法中k-近邻算法的机器自学习方法流程示意图。

附图标记说明：1耳塞固定器，2调节器，3牙合叉接合片，4眉间架，5超声换能器，6牙合叉。

具体实施方式

下面结合附图对本发明作进一步说明。

本发明的基本思想是利用基于超声传感器的装置来测量下颌相对上颌的多个运动轨迹，采用基于距离加权的k-近邻算法的机器自学习来获取最佳的运动轨迹，并用最佳的下颌运动轨迹驱动完整的三维牙颌模拟真实的下颌相对上颌的运动，使数字牙合架能够精确的模拟出下颌相对于上颌的铰链轴位置及在三维空间各个方向的运动轨迹和最佳的咬合位置，从而测定牙合架参数、转移颌位关系。从而实现牙颌关系从真实人体牙颌到计算机上虚拟牙合架的精确转移。

使用时先固定头架和超声接收器；然后在口内将下颌夹板粘附于下前牙唇面(夹板不能干扰正中牙合和下颌运动)，连接超声波发射器，上、下牙咬至正中牙合，记录该位置；最后，令患者分别做闭口、下颌前伸和侧方运动，记录轨迹坐标点集。通过该模型可以在计算机上得到牙合架参数、转移颌位关系。

图1给出了一种牙颌运动轨迹记录装置示意图，具体包括：无线传输单元、处理器单元、脉冲发生单元、超声换能发送单元、超声换能接收单元、上颌头架、信号预处理单元、计时电路单元和主控计算机，其中，所述超声换能发送单元和超声换能接收单元位于下颌夹板上组成一个超声换能器，处理器单元通过控制脉冲发生单元以一定频率发生脉冲来驱动下颌夹板上的超声换能发送单元工作并发送超声波信号；超声波信号遇到上颌头架后反射回来；被下颌夹板上的超声换能接收单元接收并产生电信号；产生的电信号经过信号预处理单元产生计时电路可以识别的信号，计时电路产生的时间差信号被处理器单元接收，即可由s=vt/2计算上、下牙颌之间的距离；与处理器单元连接的无线传输单元将距离信息传输给主控计算机，主控计算机根据接收到的无线传输单元的传输的数据重构出运动轨迹，并用三维牙颌虚拟咬合、碰撞来获取牙颌关系数据、颌位关系。

这里的距离信息表征的是下颌相对上颌距离的点数据，可以是二进制的也可以是十进制的。

所述的处理器单元包括隔直滤波子单元、一级放大子单元和二级增益可调子单元,所述隔直滤波子单元、一级放大子单元和二级增益可调子单元依次连接。

在图2中，给出了弓形上颌头架示意图，调节器2利用外耳道与髁突之间比较恒定的解剖位置关系，以及外耳道解剖形态把耳塞固定器1插入耳朵以固定上颌架；通过调节眉间架)来初步确定弓面牙颌架处于正中间；然后，拧紧牙合叉接合片3来固定并锁定上颌架。

在图3中，给出了下颌夹板示意图，将4个（或n个，n为偶数）相同的超声换能器5接收传感器内嵌于下颌夹板上，其每个接收器放置的位置比较特殊，均为通过计算而得出，这样比较有利于更精准的模拟出下颌相对上颌的运动轨迹；将牙合叉6放入口内，调节牙合叉接合片3使牙合叉6粘附于下前牙唇面（夹板不能干扰正中牙合和下颌运动）；将下颌架的两端用绳子绑在头部固定；开启控制器驱动超声换能器工作，上、下牙咬合并找到正中牙合，记录该位置；最后，令患者分别做大量的闭口、下颌前伸和侧方运动，并逐步找到最舒适的咬合方式，记录轨迹坐标点集。

在图4中，本发明提供的牙颌关系转移的方法：将大量下颌运动轨迹数据通过本发明提供基于距离加权的k-近邻算法的机器自学习方法来获取最佳的咬合轨迹；用激光扫描装置及方法获取的上下牙颌三维数据和头部骨骼的CBCT数据重建并融合形成完整三维牙颌；在图形显示模块中运用最佳的牙颌咬合轨迹驱动完整三维牙颌；此时的最佳咬合轨迹就是正中关系，即最适合的上下颌咬合方式下的牙颌关系；同时分析咬合时的不动点，来查找铰链轴。从而实现牙颌参数输出和颌位关系转移，而最关键的就是从大量的咬合轨迹数据中找到最佳的咬合运动轨迹。

具体包括如下步骤：

S1.数字牙颌重现：对头部骨骼和上下牙颌进行三维扫描，获取上下牙颌的三维数据和头部骨骼的三维数据，利用获取的三维数据重建并融合形成完整的三维牙颌；

S2.获取人体的多个牙颌运动轨迹，从获取的多个牙颌运动轨迹中提取最佳的咬合轨迹；

S3.用步骤S2得到最佳的咬合轨迹驱动步骤S1得到的完整的三维牙颌，模拟真实的下颌相对上颌的运动，进而完成牙颌关系的转移。

进一步的，步骤S2具体采用采用基于距离加权的k-近邻算法的机器自学习方法提取最佳的咬合轨迹。

为了从大量的咬合运动轨迹中找到最佳的咬合运动轨迹，本发明提供了一种基于距离加权的k-近邻算法的机器学习方法，在大量的牙颌运动轨迹中，构造一个超平面，用于为牙颌运动轨迹集中的至少一个待查找对象在参考标准牙颌运动集中查找与所述待查找对象最近的对象，并通过分析这些对象来获取进一步的牙颌参数。

在图5中，本发明提供的基于距离加权的k-近邻算法的机器自学习方法流程图，基于距离加权的k-近邻算法是一种非常有效的归纳推理方法。它对训练数据中的噪声有很好的鲁棒性，而且当给定足够大的训练集合时它也非常有效。通过取k个近邻的加权平均，可以消除孤立的噪声样例的影响，对大量的咬合运动数据的处理有非常好的效果。具体过程如下：

S21.将标准的人体牙颌运动轨迹数据库作为样本库；

S22.提取样本库及步骤S2获取的每个牙颌运动轨迹的运动特征点，从提取的运动特征点中选取若干个点组成一个点集来表征该运动轨迹；

S23.对表征运动轨迹的点集进行归一化处理，将S2获取的每个牙颌运动轨迹对应的点集与样本库中每个牙颌运动轨迹对应的点集统一到同一坐标系中；

S24.采用基于局部加权的k-近邻算法对待测运动轨迹点集进行分类，得到分类结果；

S25.将分类结果作为样本库中的运动轨迹点集形成新的样本库，重复步骤S23至S24；当所有的牙颌轨迹在经过学习以后，则终止学习过程，并提取保存的所有分类结果；

S26.将分类结果的进行拟合形成超平面，得到最佳的咬合轨迹。

基于距离加权的k-近邻算法根据它们相对查询点xq的距离，将较大的权值赋给较近的近邻。把运动轨迹分为若干个离散查询点，即把每个查询点作为1个属性，就可以通过这些属性集来描述运动轨迹。在逼近离散目标函数的算法中，可以根据每个近邻与xq的距离平方的倒数加权这个近邻的“选举权”，具体通过下式实现：

$\hat{f}\left(x_q\right)\←\underset{v\∈V}{\arg \max }\underset{i=1}{\overset{k}{\mathrm{\Σ}}}{w}_i\mathrm{\δ}(v,f\left(x_i\right))$

其中：如果v=f(x_i)，那么δ(v,f(x_i))=1，否则，δ(v,f(x_i))=0。

为了处理查询点x_q恰好匹配某个训练样例x_i，从而导致分母为0的情况，在这里令这种情况下的等于f(x_i)，如果有多个这样的训练样例，则使用它们中占多数的分类。

在计算两个运动轨迹实例间的查询点距离对每个属性加权时，按比例缩放欧氏空间中的坐标轴，缩短对应于不太相关属性的坐标轴，拉长对应于更相关的属性的坐标轴。每个坐标轴应伸展的数量可以通过交叉验证的方法自动决定。具体做法如下，首先假定使用因子z_j伸展（乘）第j根坐标轴，选择z_j的各个值z₁…z_n以使学习算法的真实分类错误率最小化。其次，这个真实错误率可以使用交叉验证来估计。当分析一条运动轨迹时，随机选取现有数据的一个子集作为训练样例，然后决定z₁…z_n的值使剩余样例的分类错误率最小化。通过多次重复这个处理过程，可以使加权因子的估计更加准确。

为了提高准确率，本发明还提供了一种方法来从实例空间中完全消除最不相关的属性。这里采用基于“留一法”（leave-one-out）的交叉验证方法，为k-近邻算法选择相关的属性子集。在这种方法中，m个训练实例的集合以各种可能方式被分成m-1个实例的训练集合和1个实例的测试集合。

k-近邻算法推迟所有的处理，直到接收到一个新的查询，处理每个新查询可能需要大量的计算，所以建立高效的索引kd-tree，用来对存储的训练样例进行索引，以便在增加一定存储开销情况下更高效地确定最近邻。kd-tree把实例存储在树的叶结点内，邻近的实例存储在同一个或附近的结点内。通过测试新查询x_q的选定属性，树的内部结点把查询x_q排列到相关的叶结点。

经过超平面索引以后，需要对超平面进行优化、拟合，从而得到牙颌运动轨迹的运动平面，即为所要获取的牙颌真实运动轨迹。再用获取的真实运动轨迹驱动上下牙颌三维数据和头部骨骼的CBCT数据重建融合形成完整三维牙颌进行上下咬合运动，从而实现了颌位关系转移；此时的最佳咬合轨迹就是正中关系，同时分析咬合时的不动点，来查找铰链轴，并可实现牙颌参数输出。

医生可直接把该牙颌关系转移装置佩戴在患者的面部，无需制作石膏牙模型，采用多点感应，大大提高了数据精度和扩大了牙颌的覆盖面；使用方便；稳定、准确、可靠地重现下颌正中关系位（CR）；转移、重现铰链轴与上颌的关系；重现下颌对上颌的各种非CR关系；重现、模拟患者个体下颌运动特征。本发明的牙颌关系转移方法的另一特征通过大量的运动轨迹建立基于距离加权的k-近邻算法的机器自学习系统以及参考标准的牙颌关系数据库，能够得到更加真实可靠的牙颌运动轨迹，得到数字化牙颌关系参数，从而实现牙颌关系转移；可以用于现阶段在口腔医学颌域飞速发展的计算机辅助设计/辅助制造系统(CAD/CAM)，满足现代口腔医学数字化、可视化、精确化、智能化的发展趋势。

本领域的普通技术人员将会意识到，这里所述的实施例是为了帮助读者理解本发明的原理，应被理解为本发明的保护范围并不局限于这样的特别陈述和实施例。本领域的普通技术人员可以根据本发明公开的这些技术启示做出各种不脱离本发明实质的其它各种具体变形和组合，这些变形和组合仍然在本发明的保护范围内。

Claims (6)

1.一种牙颌运动轨迹记录装置，其特征在于，具体包括：无线传输单元、处理器单元、脉冲发生单元、超声换能发送单元、超声换能接收单元、上颌头架、信号预处理单元、计时电路单元和主控计算机，其中，

所述超声换能发送单元和超声换能接收单元位于下颌夹板上并组成一个超声换能器，处理器单元通过控制脉冲发生单元以一定频率发生脉冲用于驱动下颌夹板上的超声换能发送单元工作并发送超声波信号；经上颌头架后反射回的超声波信号被下颌夹板上的超声换能接收单元接收并产生电信号；产生的电信号进过信号预处理单元产生计时电路可以识别的信号，计时电路产生的时间差信号被处理器单元接收，所述时间差信号用于计算下颌夹板、上颌头架之间的距离；与处理器单元连接的无线传输单元将距离信息传输给主控计算机，主控计算机根据接收到的无线传输单元的传输的数据重构出运动轨迹进而获取架参数、转移颌位关系。

2.根据权利要求1所述的牙颌运动轨迹记录装置，其特征在于，所述的处理器单元包括隔直滤波子单元、一级放大子单元和二级增益可调子单元，所述隔直滤波子单元、一级放大子单元和二级增益可调子单元依次连接。

3.根据权利要求1所述的牙颌运动轨迹记录装置，其特征在于，所述的上颌头架具体为弓形上颌头架。

4.一种牙颌关系转移方法，包括如下步骤：

S1.数字牙颌重现：对头部骨骼和上下牙颌进行三维扫描，获取上下牙颌的三维数据和头部骨骼的三维数据，利用获取的三维数据重建并融合形成完整的三维牙颌；

S2.获取人体的多个牙颌运动轨迹，从获取的多个牙颌运动轨迹中提取最佳的咬合轨迹；

S3.用步骤S2得到最佳的咬合轨迹驱动步骤S1得到的完整的三维牙颌，模拟真实的下颌相对上颌的运动，进而完成牙颌关系的转移。

5.根据权利要求4所述的牙颌关系转移方法，其特征在于，步骤S2具体采用采用基于距离加权的k-近邻算法的机器自学习方法提取最佳的咬合轨迹。

6.根据权利要求5所述的牙颌关系转移方法，其特征在于，基于距离加权的k-近邻算法的机器自学习方法具体过程如下：

S21.将标准的人体牙颌运动轨迹数据库作为样本库；

S22.提取样本库及步骤S2获取的每个牙颌运动轨迹的运动特征点，从提取的运动特征点中选取若干个点组成一个点集来表征该运动轨迹；

S23.对表征运动轨迹的点集进行归一化处理，将S2获取的每个牙颌运动轨迹对应的点集与样本库中每个牙颌运动轨迹对应的点集统一到同一坐标系中；

S24.采用基于局部加权的k-近邻算法对待测运动轨迹点集进行分类，得到分类结果并保存；

S25.将分类结果作为样本库中的运动轨迹点集形成新的样本库，重复步骤S23至S24；当所有的牙颌轨迹在经过学习以后，则终止学习过程，并提取保存的所有分类结果；

S26.将分类结果的进行拟合形成超平面，得到最佳的咬合轨迹。