CN104042352B - 牙齿的激光扫描数据和断层扫描数据的匹配方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种牙齿的激光扫描数据和断层扫描数据的匹配方法，其包括以下步骤：S1、导入断层扫描数据和激光扫描数据；S2、将激光扫描数据挪动到断层扫描数据的大概位置处；S3、建立评估值数组；S4、比对断层扫描数据和激光扫描数据的二维切面图形，得到若干个位置的差异评估值，将差异评估值填满评估值数组；S5、评判评估值数组中的匹配误差，如满足预定要求，结束匹配过程，否则转入S6步骤；S6、根据评估值数组，移动激光扫描数据相对于断层扫描数据的位置，然后转入S4步骤。相比于现有技术，本发明省去了从断层数据中逆向提取牙冠表面曲面的过程，将两个三维曲面的匹配降低为若干对平面曲线的匹配，大大提升了算法效率。

Description

牙齿的激光扫描数据和断层扫描数据的匹配方法

技术领域

本发明涉及一种牙齿的激光扫描数据和断层扫描数据的匹配方法，尤其是涉及一种二维匹配的牙齿的激光扫描数据和断层扫描数据的匹配方法。

背景技术

牙齿种植手术中经常使用种植导板来帮助医生确定在上颌或下颌上钻孔时的位置和角度，种植导板是以患者口内的牙冠和牙龈作为支撑的。目前的种植导板的设计和制造有一种方法是利用CT扫描或CBCT扫描所获得的3维数据直接进行种植导板设计的。但因为医用扫描仪队放射量的限制，CT或CBCT扫描所获得的患者的牙齿和颌骨的3维数据误差一般比较大，利用这样的三维影像数据直接进行种植导板的设计，生产和临床应用，会造成临床的误差比较大，造成手术效果不好或甚至于手术失败。

目前已用的CBCT或CT扫描仪的精度一般在0.1-0.2mm，而精密的激光扫描的精度可以达到0.01mm，是医用CBCT或CT扫描仪精度的10倍以上，目前匹配牙齿激光扫描数据和计算机断层扫描数据是通过从断层扫描中提取牙冠的三维表面，与激光扫描得到的牙冠进行曲面匹配，该方法算法复杂，效率和准确度有待提高。

发明内容

为了解决上述问题，本发明的目的是提供一种算法简单，匹配精度高的牙齿的激光扫描数据和断层扫描数据的匹配方法。

其中，本发明一实施方式的牙齿的激光扫描数据和断层扫描数据的匹配方法包括以下步骤：

S1、导入断层扫描数据和激光扫描数据；

S2、将激光扫描数据挪动到断层扫描数据的大概位置处；

S3、建立评估值数组；

S4、比对断层扫描数据和激光扫描数据的二维切面图形，得到若干个位置的差异评估值，将差异评估值填满评估值数组；

S5、评判评估值数组中的匹配误差，如满足预定要求，结束匹配过程，否则转入S6步骤；

S6、根据评估值数组，移动激光扫描数据相对于断层扫描数据的位置，然后转入S4步骤。

作为本发明的进一步改进，所述S4步骤包括：

S41、用与颌平面平行的切平面a，去切激光扫描数据jh，得到二维切面图形ajh，切断层扫描数据dh，得到二维切面图象adh，使用二维图形差异评估算法，得到差异评估值，存储在评估值数组中；

S42、用与颌平面和牙弓曲线都垂直的切平面b去切激光扫描数据jh，得到二维切面图形bjh，切断层扫描数据dh，得到二维切面图形bdh，使用二维图形差异评估算法，得到差异评估值，存储在评估值数组中；

S43、按颌平面法向方向移动切平面a，牙弓曲线方向移动切平面b，重新执行S41、S42步，直到差异评估值填满评估值数。

作为本发明的进一步改进，所述二维图形差异评估算法为：

将得到的ajh线实体进行面填充，得到ajh填充面；

叠加显示ajh填充面和adh二值化面，得到重合部分面；

根据公式差异评估值=（ajh填充面-重合部分面）/adh二值化面，得到差异评估值。

作为本发明的进一步改进，所述二维图形差异评估算法为：

将adh二值化面和bdh二值化面提取边缘线，分别得到adh边缘线和bdh边缘线；

将adh边缘线和bdh边缘线分别和二维切面图形ajh和二维切面图形bjh匹配；

设置匹配阈值dk，计算ajh二维切面图形线上所有点与其在adh边缘线上对应最近点的距离列表，将列表累加得到误差距离总和m，将大于dk的距离累加，得到不匹配距离总和n;

根据公式差异评估值=不匹配距离总和n/误差距离总和m，得到差异评估值。

作为本发明的进一步改进，所述S6步骤包括：

S61、将评估值数组代入优化迭代算法，计算优化移动矩阵；

S62、根据优化移动矩阵，移动激光扫描数据，并清空评估值数组。

作为本发明的进一步改进，所述优化迭代算法包括：

构造计算误差函数，输入参数为移动矩阵初值，adh二值化面和ajh填充面实体，通过二维实体匹配算法，得到差异评估值列表；

设定匹配误差阈值，同误差计算函数一起带入标准Levenberg-Marquardt优化算法，得到优化后的移动矩阵。

相比于现有技术，本发明省去了从断层数据中逆向提取牙冠表面曲面的过程，将两个三维曲面的匹配降低为若干对平面曲线的匹配，大大提升了算法效率。

附图说明

图1是本发明一实施例的总流程图。

图2本发明一实施例的二维图形差异评估算法的流程图。

图3本发明一实施例的另一二维图形差异评估算法的流程图。

图4本发明一实施例的adh二维切面图形的示意图。

图5本发明一实施例的adh二值化面的示意图。

图6本发明一实施例的ajh二维切面图形的示意图。

图7本发明一实施例的ajh边缘线填充成面实体的示意图。

图8本发明一实施例的ajh面实体匹配效果的示意图。

图9本发明一实施例的adh边缘线示意图。

图10发明一实施例的adh线实体匹配效果示意图。

图11发明一实施例的bdh二维切面图形的示意图。

图12发明一实施例的bdh二值化面的示意图。

图13本发明一实施例的bjh二维切面图形的示意图。

图14本发明一实施例的bjh边缘线填充成面实体的示意图。

图15本发明一实施例的bjh面实体匹配效果的示意图。

图16本发明一实施例的bdh边缘线示意图。

图17本发明一实施例的bdh线实体匹配效果示意图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细描述。

如图1所示，在本发明一牙齿正畸中的矫治状态比较方法，包括以下步骤：

S1、导入断层扫描数据和激光扫描数据；

S2、将激光扫描数据挪动到断层扫描数据的大概位置处；

S3、建立评估值数组；

S4、比对断层扫描数据和激光扫描数据的二维切面图形，得到若干个位置的差异评估值，将差异评估值填满评估值数组；

S5、评判评估值数组中的匹配误差，如满足预定要求，结束匹配过程，否则转入S6步骤；

S6、根据评估值数组，移动激光扫描数据相对于断层扫描数据的位置，然后转入S4步骤。

其中，S4步骤包括：

S41、用与颌平面平行的切平面a，去切激光扫描数据jh，得到二维切面图形ajh(如图6)，切断层扫描数据dh，得到二维切面图象adh(如图4)，使用二维图形差异评估算法，得到差异评估值，存储在评估值数组中；

S42、用与颌平面和牙弓曲线都垂直的切平面b去切激光扫描数据jh，得到二维切面图形bjh(如图13)，切断层扫描数据dh，得到二维切面图形bdh(如图11)，使用二维图形差异评估算法，得到差异评估值，存储在评估值数组中；

S43、按颌平面法向方向移动切平面a，牙弓曲线方向移动切平面b，重新执行S41、S42步，直到差异评估值填满评估值数。

根据匹配图像对的不同，前述的异评估算法可以有多种，以下举两个例子说明：

如图2，平面不规则面实体差异计算方法如下：

将得到的ajh线实体(如图6)进行面填充，得到ajh填充面(如图7)

叠加显示ajh填充面(如图7)和adh二值化面(如图5)，得到重合部分面(如图8)；

根据公式差异评估值=（ajh填充面-重合部分面）/adh二值化面，得到差异评估值。

上述的重合部分面越小，差异评估值越大，重合部分越大，匹配效果越好。

上述计算方法以S41中的数据为例，S42中数据的计算方法是类似的，图像如图12至图14所示。

如图3，平面曲线实体间的差异计算方法如下：

将adh二值化面(如图5)和bdh二值化面(如图12)提取边缘线，分别得到adh边缘线(如图9)和bdh边缘线(如图16)；

将adh边缘线和bdh边缘线分别和二维切面图形ajh和二维切面图形bjh匹配；匹配后的图形如图10和图17所示。其中，两天曲线越重合，取消上任意点对间距离就越小，匹配就越好。

设置匹配阈值dk，计算二维切面图形ajh线上所有点与其在adh边缘线上对应最近点的距离列表，将列表累加得到误差距离总和m，将大于dk的距离累加，得到不匹配距离总和n;

根据公式差异评估值=不匹配距离总和n/误差距离总和m，得到差异评估值。

所述S6步骤进一步包括：

S61、将评估值数组代入优化迭代算法，计算优化移动矩阵；

S62、根据优化移动矩阵，移动激光扫描数据，并清空评估值数组。

作为本发明的进一步改进，所述优化迭代算法包括：

构造计算误差函数，输入参数为移动矩阵初值，adh二值化面和ajh填充面实体，通过二维实体匹配算法，得到差异评估值列表；

设定匹配误差阈值，同误差计算函数一起带入标准Levenberg-Marquardt优化算法，得到优化移动矩阵。

本发明利用精密的激光扫描牙冠与实际牙齿模型的位置关联的特点，通过将激光扫描牙冠和牙龈和CT或CBCT数据中牙冠和牙龈进行二维图形匹配，在精密的牙冠和牙龈3维扫描数据上生成精准的种植手术的位置，角度和种植体的深度，从而可将虚拟种植钉位置与方向转化为实际牙齿模型中的位置和方向，可以通过多种方法制作种植导板。

上文所列出的一系列的详细说明仅仅是针对本发明的可行性实施方式的具体说明，它们并非用以限制本发明的保护范围，凡未脱离本发明技艺精神所作的等效实施方式或变更均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (5)

1.一种牙齿的激光扫描数据和断层扫描数据的匹配方法，其特征在于，所述方法包括：

S1、导入断层扫描数据和激光扫描数据；

S2、将激光扫描数据挪动到断层扫描数据的大概位置处；

S3、建立评估值数组；

S4、比对断层扫描数据和激光扫描数据的二维切面图形，得到若干个位置的差异评估值，将差异评估值填满评估值数组；

S5、评判评估值数组中的匹配误差，如满足预定要求，结束匹配过程，否则转入S6步骤；

S6、根据评估值数组，移动激光扫描数据相对于断层扫描数据的位置，然后转入S4步骤；

所述S4步骤包括：

S41、用与颌平面平行的切平面a，去切激光扫描数据jh，得到二维切面图形ajh，切断层扫描数据dh，得到二维切面图象adh，使用二维图形差异评估算法，得到差异评估值，存储在评估值数组中；

S42、用与颌平面和牙弓曲线都垂直的切平面b去切激光扫描数据jh，得到二维切面图形bjh，切断层扫描数据dh，得到二维切面图形bdh，使用二维图形差异评估算法，得到差异评估值，存储在评估值数组中；

S43、按颌平面法向方向移动切平面a，牙弓曲线方向移动切平面b，重新执行S41、S42步，直到差异评估值填满评估值数；

平面不规则面实体差异计算方法如下：

将得到的ajh线实体进行面填充，得到ajh填充面；

叠加显示ajh填充面和adh二值化面，得到重合部分面；

根据公式差异评估值=（ajh填充面-重合部分面）/adh二值化面，得到差异评估值；

平面曲线实体间的差异计算方法如下：

将adh二值化面和bdh二值化面提取边缘线，分别得到adh边缘线和bdh边缘线；

将adh边缘线和bdh边缘线分别和二维切面图形ajh和二维切面图形bjh匹配；

设置匹配阈值dk，计算二维切面图形ajh线上所有点与其在adh边缘线上对应最近点的距离列表，将列表累加得到误差距离总和m，将大于dk的距离累加，得到不匹配距离总和n;

根据公式差异评估值=不匹配距离总和n/误差距离总和m，得到差异评估值。

2.根据权利要求1所述的牙齿的激光扫描数据和断层扫描数据的匹配方法，其特征在于，所述二维图形差异评估算法为：

将得到的ajh线实体进行面填充，得到ajh填充面；

叠加显示ajh填充面和adh二值化面，得到重合部分面；

根据公式差异评估值=（ajh填充面-重合部分面）/adh二值化面，得到差异评估值。

3.根据权利要求1所述的牙齿的激光扫描数据和断层扫描数据的匹配方法，其特征在于，所述二维图形差异评估算法为：

将adh二值化面和bdh二值化面提取边缘线，分别得到adh边缘线和bdh边缘线；

将adh边缘线和bdh边缘线分别和二维切面图形ajh和二维切面图形bjh匹配；

设置匹配阈值dk，计算二维切面图形ajh线上所有点与其在adh边缘线上对应最近点的距离列表，将列表累加得到误差距离总和m，将大于dk的距离累加，得到不匹配距离总和n；

根据公式差异评估值=不匹配距离总和n/误差距离总和m，得到差异评估值。

4.根据权利要求1所述的牙齿的激光扫描数据和断层扫描数据的匹配方法，其特征在于，所述S6步骤包括：

S61、将评估值数组代入优化迭代算法，计算优化移动矩阵；

S62、根据优化移动矩阵，移动激光扫描数据，并清空评估值数组。

5.根据权利要求4所述的牙齿的激光扫描数据和断层扫描数据的匹配方法，其特征在于，

所述优化迭代算法包括：

构造计算误差函数，输入参数为移动矩阵初值，adh二值化面和ajh填充面实体，通过二维实体匹配算法，得到差异评估值列表；

设定匹配误差阈值，同误差计算函数一起带入标准Levenberg-Marquardt优化算法，得到优化后移动矩阵。