CN106327535B - Cbct的牙根与口内扫描的牙冠的融合方法 - Google Patents

Cbct的牙根与口内扫描的牙冠的融合方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供一种CBCT的牙根与口内扫描的牙冠的融合方法，其包括如下步骤：S1、分割重建获得CBCT牙齿模型；S2、分割重建获得口内扫描牙齿模型；S3、将所述CBCT牙齿模型牙冠与所述口内扫描牙齿模型中的牙冠进行配准；S4、将CBCT牙齿模型中的根与冠分离，得到完整牙根模型；S5、识别出牙根模型的有序边界、以及口内扫描牙齿模型中牙冠模型的有序边界；S6、将识别出的有序边界进行合并，对合并后的有序边界进行三角化；S7、将三角化的有序边界依次进行细分、平滑处理，得到相互融合的根冠模型。本发明的CBCT的牙根与口内扫描的牙冠的融合方法能够解决现有技术中存在的难点，能够实现牙冠与牙根的全自动的融合，具有融合效率高、成本低的优点。

Description

CBCT的牙根与口内扫描的牙冠的融合方法
技术领域
本发明涉及口腔正畸技术领域，尤其涉及一种CBCT的牙根与口内扫描的牙冠的融合方法。
背景技术
随着正畸患者对矫治器的美观性要求越来越高，隐形矫治已经越来越多地被正畸医生所关注。为此出现了几种隐形的矫治技术，然而，现有的矫治技术都是医生只根据病人的牙冠数据来进行排牙矫治。在矫治的过程中医生始终无法知道病人牙根的移动情况，而且还忽视了牙根在牙槽骨中的位置关系。如此，导致矫治过程增加了矫正后的复发、骨开窗、骨开裂等并发症的风险，很难保证正畸治疗效果的平衡与稳定。
随着CBCT机在口腔领域的广泛应用，为口腔医生从二维时代进入三维时代创造了条件。CBCT作为正畸辅助诊断的重要手段，大大提高了口腔正畸诊断的精确性及方案制定的正确性，尤其在生成、发育及矫正前后三维评价上已被普遍使用。CBCT在口腔正畸中的广泛运用，为基于牙根和牙冠一体的隐形矫正的出现创造了条件。
受CBCT图像的质量和牙齿与周围结构复杂性的影响，分割出的牙齿与口内扫描的精度相差较大，CBCT分割出来的牙冠无法用于隐形矫治器的生成，因此，对CBCT的牙根与口内扫描的牙冠进行融合是根冠一体的隐形矫正技术中必不可少的一环。
然而，现有技术中，对这两者进行融合的主要困难有两点：(1)如何将CBCT的牙根与口内扫描的牙冠比较完美自然地融合在一起，使之属于一个整体。(2)如何自动化地进行快速融合，提高融合的效率。
因此，针对上述难点，有必要提出进一步的解决方案。
发明内容
本发明的目的在于提供一种CBCT的牙根与口内扫描的牙冠的融合方法，以克服现有技术中存在的不足。
为实现上述发明目的，本发明提供一种CBCT的牙根与口内扫描的牙冠的融合方法，其包括如下步骤：
S1、利用CBCT扫描，得到颅面影像，基于得到的颅面影像，分割重建获得CBCT牙齿模型；
S2、利用口内扫描，得到牙颌模型，基于得到的牙颌模型，分割重建获得口内扫描牙齿模型；
S3、将所述CBCT牙齿模型牙冠与所述口内扫描牙齿模型中的牙冠进行配准；
S4、将CBCT牙齿模型中的根与冠分离，得到完整牙根模型；
S5、识别出步骤S4中牙根模型的有序边界、以及口内扫描牙齿模型中牙冠模型的有序边界；
S6、将识别出的牙根模型的有序边界、以及口内扫描牙齿模型中牙冠模型的有序边界进行合并，对合并后的有序边界进行三角化；
S7、将三角化的有序边界依次进行细分、平滑处理，得到相互融合的根冠模型。
作为本发明的CBCT的牙根与口内扫描的牙冠的融合方法的改进，所述步骤S1中，利用CBCT扫描，得到颅面影像，将所述颅面影像以DICOM格式导出，利用水平集分割的方法分割重建获得CBCT牙齿模型。
作为本发明的CBCT的牙根与口内扫描的牙冠的融合方法的改进，所述步骤S2中，利用口内扫描，得到牙颌模型，将所述牙颌模型以STL格式导出，通过Snake分割方法，分割重建获得口内扫描牙齿模型。
作为本发明的CBCT的牙根与口内扫描的牙冠的融合方法的改进，所述步骤S3中，利用自动化刚体配准的方式，将所述CBCT牙齿模型牙冠与所述口内扫描牙齿模型中的牙冠进行配准。
作为本发明的CBCT的牙根与口内扫描的牙冠的融合方法的改进，所述步骤S4具体包括：
计算CBCT牙齿模型中的每个顶点到口内扫描牙齿模型中牙冠的距离，将CBCT牙齿模型中距离小于1mm的顶点和面片删除，实现根与冠的分离，然后找出CBCT牙齿模型中距离口内扫描的牙冠最大的顶点，并根据该顶点所在区域，生成完整的牙根模型。
作为本发明的CBCT的牙根与口内扫描的牙冠的融合方法的改进，所述步骤S5中，通过图形学中网格孔洞的识别方法识别出步骤S4中牙根模型的有序边界、以及口内扫描牙齿模型中牙冠模型的有序边界。
作为本发明的CBCT的牙根与口内扫描的牙冠的融合方法的改进，所述步骤S6中，按照如下步骤将识别出的牙根模型的有序边界、以及口内扫描牙齿模型中牙冠模型的有序边界进行合并：
S61、将牙根模型的有序边界和牙冠模型的有序边界分别表示为S1,S2，其中，S1,S2中分别包含的顶点集合为V1,V2；
S62、计算出V1,V2中欧式距离最近的点对(a,b)，其中a∈V1,b∈V2；
S63、基于S62的计算结果，所述S1,S2表示为：S1＝(P1,a,Q1),S2＝(P2,b,Q2)；
S64、将牙根模型的有序边界、以及牙冠模型的有序边界进行合并，得到合并后的有序边界S＝(a,Q1,P1,a,b,Q2,P2,b)。
作为本发明的CBCT的牙根与口内扫描的牙冠的融合方法的改进，所述步骤S7中，将三角化的有序边界按照如下步骤进行细分处理：
S71、计算各三角形(vi,vj,vk)的质心vc及其权重σ，其中，三角形顶点vi的权重等于与vi相邻的边的边长的算术平均值，即，σ(vc)＝(σ(vi)+σ(vj)+σ(vk))/3；
S72、如α||vc-vm||＞σ(vc)和α||vc-vm||＞σ(vm)同时成立，则用细化之后的三个三角形(vc,vj,vk),(vi,vc,vk),(vi,vj,vc)来替换(vi,vj,vk)。
作为本发明的CBCT的牙根与口内扫描的牙冠的融合方法的改进，所述步骤S7中，将细分后的有序边界按照如下步骤进行平滑处理：
S71'、细化三角形中的每条边(vi,vj)进行权重赋值：ω(vi,vj)＝1/||vi-vj||，其中，vi是v的相邻顶点；
S72'、针对于每个顶点v，定义平滑算子：
Figure BDA0001079636700000051
S73'、由所述平滑算子递归生成二阶平滑算子：
Figure BDA0001079636700000052
求解每个顶点v的二阶平滑算子构建的线性方程组。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：本发明的CBCT的牙根与口内扫描的牙冠的融合方法能够解决现有技术中存在的难点，能够实现牙冠与牙根的全自动的融合，具有融合效率高、成本低的优点。进一步地，通过本发明的融合方法能够获得根冠自然完美融合的牙齿模型，通过该模型，在矫治过程中就能清楚地知道牙根和牙冠的移动情况以及牙根在牙槽骨中的位置关系，从而，。能够有效地降低矫正后的复发、骨开窗、骨开裂等并发症的风险。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明的CBCT的牙根与口内扫描的牙冠的融合方法的方法流程示意图。
具体实施方式
下面结合附图所示的各实施方式对本发明进行详细说明，但应当说明的是，这些实施方式并非对本发明的限制，本领域普通技术人员根据这些实施方式所作的功能、方法、或者结构上的等效变换或替代，均属于本发明的保护范围之内。
如图1所示，本发明的CBCT的牙根与口内扫描的牙冠的融合方法包括如下步骤S1～S7，其中，步骤S1～S3为根冠融合前的准备步骤，步骤S4～S7为根冠的融合步骤：
S1、利用CBCT扫描，得到颅面影像，基于得到的颅面影像，分割重建获得CBCT牙齿模型。
其中，所述步骤S1用于获得CBCT来源的牙齿模型。具体地，利用CBCT扫描，得到颅面影像，将所述颅面影像以DICOM格式导出，然后，利用水平集分割的方法分割重建获得CBCT牙齿模型。
S2、利用口内扫描，得到牙颌模型，基于得到的牙颌模型，分割重建获得口内扫描牙齿模型。
其中，所述步骤S2用于获得口内扫描来源的牙齿模型。具体地，利用口内扫描，得到牙颌模型，将所述牙颌模型以STL格式导出，通过Snake分割方法，分割重建获得口内扫描牙齿模型。
S3、将所述CBCT牙齿模型牙冠与所述口内扫描牙齿模型中的牙冠进行配准。
其中，由于CBCT来源的颅面数据和口内扫描来源的牙颌数据具有不同的坐标系，因此，要用口内扫描的牙冠来替换CBCT来源的牙冠，需要进行两种模型的配准。具体地，利用自动化刚体配准的方式，将所述CBCT牙齿模型牙冠与所述口内扫描牙齿模型中的牙冠进行配准。
S4、将CBCT牙齿模型中的根与冠分离，得到完整牙根模型。
其中，所述步骤S4具体包括：计算CBCT牙齿模型中的每个顶点到口内扫描牙齿模型中牙冠的距离，将CBCT牙齿模型中距离小于1mm的顶点和面片删除，实现根与冠的分离，然后找出CBCT牙齿模型中距离口内扫描的牙冠最大的顶点，并根据该顶点所在区域，生成完整的牙根模型。
S5、识别出步骤S4中牙根模型的有序边界、以及口内扫描牙齿模型中牙冠模型的有序边界。
其中，所述有序边界是指三角表面网格的边界的顶点有序集合。具体地，所述步骤S5中，通过图形学中网格孔洞的识别方法识别出步骤S4中牙根模型的有序边界、以及口内扫描牙齿模型中牙冠模型的有序边界。
S6、将识别出的牙根模型的有序边界、以及口内扫描牙齿模型中牙冠模型的有序边界进行合并，对合并后的有序边界进行三角化。
具体地，按照如下步骤将识别出的牙根模型的有序边界、以及口内扫描牙齿模型中牙冠模型的有序边界进行合并：
S61、将牙根模型的有序边界和牙冠模型的有序边界分别表示为S1,S2，其中，S1,S2中分别包含的顶点集合为V1,V2；
S62、计算出V1,V2中欧式距离最近的点对(a,b)，其中a∈V1,b∈V2；
S63、基于S62的计算结果，所述S1,S2表示为：S1＝(P1,a,Q1),S2＝(P2,b,Q2)；
S64、将牙根模型的有序边界、以及牙冠模型的有序边界进行合并，得到合并后的有序边界S＝(a,Q1,P1,a,b,Q2,P2,b)。
此外，对合并后的有序边界进行三角化的标准是保证三角化的表面积之和最小。
S7、将三角化的有序边界依次进行细分、平滑处理，得到相互融合的根冠模型。
具体地，所述步骤S7中，将三角化的有序边界按照如下步骤进行细分处理：
S71、计算各三角形(vi,vj,vk)的质心vc及其权重σ，其中，三角形顶点vi的权重等于与vi相邻的边的边长的算术平均值，即，σ(vc)＝(σ(vi)+σ(vj)+σ(vk))/3；
S72、如α||vc-vm||＞σ(vc)和α||vc-vm||＞σ(vm)同时成立，则用细化之后的三个三角形(vc,vj,vk),(vi,vc,vk),(vi,vj,vc)来替换(vi,vj,vk)。
进一步地，将细分后的有序边界按照如下步骤进行平滑处理：
S71'、细化三角形中的每条边(vi,vj)进行权重赋值：ω(vi,vj)＝1/||vi-vj||，其中，vi是v的相邻顶点；
S72'、针对于每个顶点v，定义平滑算子：
Figure BDA0001079636700000081
S73'、由所述平滑算子递归生成二阶平滑算子：
Figure BDA0001079636700000091
求解每个顶点v的二阶平滑算子构建的线性方程组。
所述步骤S73'中，求解每个顶点v的二阶平滑算子构建的线性方程组时，就是要求细化三角形中的每个顶点v的二阶平滑算子
Figure BDA0001079636700000092
时，求解每个顶点v的二阶平滑算子构建的线性方程组的解。
综上所述，本发明的CBCT的牙根与口内扫描的牙冠的融合方法能够解决现有技术中存在的难点，能够实现牙冠与牙根的全自动的融合，具有融合效率高、成本低的优点。进一步地，通过本发明的融合方法能够获得根冠自然完美融合的牙齿模型，通过该模型，在矫治过程中就能清楚地知道牙根和牙冠的移动情况以及牙根在牙槽骨中的位置关系，从而，。能够有效地降低矫正后的复发、骨开窗、骨开裂等并发症的风险。
对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。
此外，应当理解，虽然本说明书按照实施方式加以描述，但并非每个实施方式仅包含一个独立的技术方案，说明书的这种叙述方式仅仅是为清楚起见，本领域技术人员应当将说明书作为一个整体，各实施例中的技术方案也可以经适当组合，形成本领域技术人员可以理解的其他实施方式。

Claims (5)

1.一种CBCT的牙根与口内扫描的牙冠的融合方法，其特征在于，所述融合方法包括如下步骤：
S1、利用CBCT扫描，得到颅面影像，基于得到的颅面影像，分割重建获得CBCT牙齿模型；
S2、利用口内扫描，得到牙颌模型，基于得到的牙颌模型，分割重建获得口内扫描牙齿模型；
S3、将所述CBCT牙齿模型牙冠与所述口内扫描牙齿模型中的牙冠进行配准；
S4、将CBCT牙齿模型中的根与冠分离，得到完整牙根模型；
计算CBCT牙齿模型中的每个顶点到口内扫描牙齿模型中牙冠的距离，将CBCT牙齿模型中距离小于1mm的顶点和面片删除，实现根与冠的分离，然后找出CBCT牙齿模型中距离口内扫描的牙冠最大的顶点，并根据该顶点所在区域，生成完整的牙根模型；
S5、识别出步骤S4中牙根模型的有序边界、以及口内扫描牙齿模型中牙冠模型的有序边界；
S6、将识别出的牙根模型的有序边界、以及口内扫描牙齿模型中牙冠模型的有序边界进行合并，对合并后的有序边界进行三角化；
所述步骤S6中，按照如下步骤将识别出的牙根模型的有序边界、以及口内扫描牙齿模型中牙冠模型的有序边界进行合并：
S61、将牙根模型的有序边界和牙冠模型的有序边界分别表示为S1,S2，其中，S1,S2中分别包含的顶点集合为V1,V2；
S62、计算出V1,V2中欧式距离最近的点对(a,b)，其中a∈V1,b∈V2；
S63、基于S62的计算结果，所述S1,S2表示为：S1＝(P1,a,Q1),S2＝(P2,b,Q2)；
S64、将牙根模型的有序边界、以及牙冠模型的有序边界进行合并，得到合并后的有序边界S＝(a,Q1,P1,a,b,Q2,P2,b)；
S7、将三角化的有序边界依次进行细分、平滑处理，得到相互融合的根冠模型；
所述步骤S7中，将三角化的有序边界按照如下步骤进行细分处理：
S71、计算各三角形(vi,vj,vk)的质心vc及其权重σ，其中，三角形顶点vi的权重等于与vi相邻的边的边长的算术平均值，即，σ(vc)＝(σ(vi)+σ(vj)+σ(vk))/3；
S72、如α||vc-vm||＞σ(vc)和α||vc-vm||＞σ(vm)同时成立，则用细化之后的三个三角形(vc,vj,vk),(vi,vc,vk),(vi,vj,vc)来替换(vi,vj,vk)；
所述步骤S7中，将细分后的有序边界按照如下步骤进行平滑处理：
S71'、细化三角形中的每条边(vi,vj)进行权重赋值：ω(vi,vj)＝1/||vi-vj||，其中，vi是v的相邻顶点；
S72'、针对于每个顶点v，定义平滑算子：
Figure FDA0002618619350000021
S73'、由所述平滑算子递归生成二阶平滑算子：
Figure FDA0002618619350000022
求解每个顶点v的二阶平滑算子构建的线性方程组。
2.根据权利要求1所述的CBCT的牙根与口内扫描的牙冠的融合方法，其特征在于，所述步骤S1中，利用CBCT扫描，得到颅面影像，将所述颅面影像以DICOM格式导出，利用水平集分割的方法分割重建获得CBCT牙齿模型。
3.根据权利要求1所述的CBCT的牙根与口内扫描的牙冠的融合方法，其特征在于，所述步骤S2中，利用口内扫描，得到牙颌模型，将所述牙颌模型以STL格式导出，通过Snake分割方法，分割重建获得口内扫描牙齿模型。
4.根据权利要求1所述的CBCT的牙根与口内扫描的牙冠的融合方法，其特征在于，所述步骤S3中，利用自动化刚体配准的方式，将所述CBCT牙齿模型牙冠与所述口内扫描牙齿模型中的牙冠进行配准。
5.根据权利要求1所述的CBCT的牙根与口内扫描的牙冠的融合方法，其特征在于，所述步骤S5中，通过图形学中网格孔洞的识别方法识别出步骤S4中牙根模型的有序边界、以及口内扫描牙齿模型中牙冠模型的有序边界。
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