CN108648283B - 牙齿分割方法及装置 - Google Patents

牙齿分割方法及装置 Download PDF

Info

Publication number
CN108648283B
CN108648283B CN201810284645.0A CN201810284645A CN108648283B CN 108648283 B CN108648283 B CN 108648283B CN 201810284645 A CN201810284645 A CN 201810284645A CN 108648283 B CN108648283 B CN 108648283B
Authority
CN
China
Prior art keywords
tooth
vertex
mesh model
average
model
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN201810284645.0A
Other languages
English (en)
Other versions
CN108648283A (zh
Inventor
陈莉
王昭
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Hewlett Packard Development Co LP
Original Assignee
Hewlett Packard Development Co LP
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Hewlett Packard Development Co LP filed Critical Hewlett Packard Development Co LP
Priority to CN201810284645.0A priority Critical patent/CN108648283B/zh
Publication of CN108648283A publication Critical patent/CN108648283A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN108648283B publication Critical patent/CN108648283B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T19/00—Manipulating 3D models or images for computer graphics
    • G06T19/20—Editing of 3D images, e.g. changing shapes or colours, aligning objects or positioning parts
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T5/00—Image enhancement or restoration
    • G06T5/50—Image enhancement or restoration using two or more images, e.g. averaging or subtraction
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/10—Segmentation; Edge detection
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/30—Determination of transform parameters for the alignment of images, i.e. image registration
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10—Image acquisition modality
    • G06T2207/10004—Still image; Photographic image
    • G06T2207/10012—Stereo images
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10—Image acquisition modality
    • G06T2207/10072—Tomographic images
    • G06T2207/10081—Computed x-ray tomography [CT]
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30004—Biomedical image processing
    • G06T2207/30036—Dental; Teeth

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Architecture (AREA)
  • Computer Graphics (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Dental Tools And Instruments Or Auxiliary Dental Instruments (AREA)

Abstract

本发明公开一种牙齿分割方法及装置，涉及口腔领域，能够解决自动分割牙齿不精准的问题。方法：获取经过配准后的平均牙列网格模型、扫描牙冠网格模型和扫描CBCT体数据；将平均牙齿网格模型上顶点沿顶点法向在配准后的扫描牙冠网格模型上的投影点中满足特定条件的投影点确定为顶点的理想位置；对平均牙齿网格模型牙根上顶点沿顶点法向正反方向移动特定距离后所构成的区域采样，从采样点中找出在体数据中的位置最接近牙齿边界的点作为顶点的理想位置；通过固定具有理想位置的顶点的理想位置和其他顶点的拉普拉斯坐标，计算其他顶点的理想位置；基于理想位置，通过优化能量函数方法对体数据进行牙齿分割。本发明适于对CBCT图像进行自动牙齿分割的场景。

Description

牙齿分割方法及装置
技术领域
本发明涉及口腔技术领域，特别是涉及一种牙齿分割方法及装置。
背景技术
随着科技的进步，获得牙齿图像的方法逐渐由传统的计算机断层扫描(ComputedTomography，简称CT)技术发展到锥形束计算机断层扫描(Cone Beam ComputedTomography，简称CBCT)技术，并通过对CBCT图像进行牙齿分割可以获得牙齿的三维网格模型，从而帮助医生对牙齿情况作出更准确的判断。
目前，现有的商业软件如Amira、Mimics等提供的牙齿分割功能需要大量人机交互操作，从而导致牙齿分割耗时较长。在研究领域中提出的牙齿自动分割方法的主要实现方式为：利用牙齿与周围组织的密度纹理差异，把CBCT体数据中的每个体素看作图的顶点，并建立起相邻体素间的似然关系，最终通过求解图的最大流最小割算法得到牙齿的边界轮廓。但该自动分割方法无法处理牙齿咬合部分及牙根尖部分的情况，由于在拍CBCT图像时通常要求病人将牙齿紧密咬合，所以在得到的CBCT体数据中无法分辨出每个体素的归属牙齿；牙根尖部分则是与牙槽骨的灰度信息极为接近，从而难以分辨。因此，在自动分割牙齿的基础上，如何更精准地进行分割是亟待解决的。
发明内容
有鉴于此，本发明提供的牙齿分割方法及装置，其目的主要在于如何解决现有技术中自动分割牙齿不精准的问题。
为了解决上述问题，本发明主要提供如下技术方案：
第一方面，本发明提供了一种牙齿分割方法，所述方法包括：
获取经过配准后的平均牙列网格模型、扫描牙冠网格模型和扫描CBCT体数据，所述平均牙列网格模型是通过对已正确分割的CBCT体数据重建出三维牙齿网格模型，并对重建的三维牙齿网格模型中同种牙齿进行配准和平均得到的，所述扫描牙冠网格模型是从口内扫描而得的三维牙冠网格模型，所述扫描CBCT体数据所对应的患者与所述扫描牙冠网格模型所对应的患者相同；
获取配准后的平均牙列网格模型中每颗平均牙齿网格模型上的顶点沿着所述顶点法向在配准后的扫描牙冠网格模型上的投影点，并将满足特定条件的投影点确定为所述顶点的理想位置；
对所述平均牙齿网格模型牙根上的顶点沿着所述顶点法向正反方向移动特定距离后所构成的区域进行采样，并从采样点中找出在配准后的扫描CBCT体数据中的位置最接近牙齿边界的点作为所述顶点的理想位置；
通过固定具有理想位置的顶点的理想位置和其他顶点的拉普拉斯坐标，计算所述其他顶点的理想位置；
基于所述理想位置，通过优化能量函数的方法对所述配准后的扫描CBCT体数据进行牙齿分割，获得牙齿分割结果。
第二方面，本发明提供了一种牙齿分割装置，所述装置包括：
第一获取单元，用于获取经过配准后的平均牙列网格模型、扫描牙冠网格模型和扫描CBCT体数据，所述平均牙列网格模型是通过对已正确分割的CBCT体数据重建出三维牙齿网格模型，并对重建的三维牙齿网格模型中同种牙齿进行配准和平均得到的，所述扫描牙冠网格模型是从口内扫描而得的三维牙冠网格模型，所述扫描CBCT体数据所对应的患者与所述扫描牙冠网格模型所对应的患者相同；
第二获取单元，用于获取配准后的平均牙列网格模型中每颗平均牙齿网格模型上的顶点沿着所述顶点法向在配准后的扫描牙冠网格模型上的投影点；
第一确定单元，用于将满足特定条件的投影点确定为所述顶点的理想位置；
采样单元，用于对所述平均牙齿网格模型牙根上的顶点沿着所述顶点法向正反方向移动特定距离后所构成的区域进行采样；
第二确定单元，用于从采样点中找出在配准后的扫描CBCT体数据中的位置最接近牙齿边界的点作为所述顶点的理想位置；
计算单元，用于通过固定具有理想位置的顶点的理想位置和其他顶点的拉普拉斯坐标，计算所述其他顶点的理想位置；
分割单元，用于基于所述理想位置，通过优化能量函数的方法对所述配准后的扫描CBCT体数据进行牙齿分割，获得牙齿分割结果。
第三方面，本发明提供了一种存储介质，所述存储介质包括存储的程序，其中，在所述程序运行时控制所述存储介质所在设备执行如第一方面所述的牙齿分割方法。
第四方面，本发明提供了一种牙齿分割装置，所述装置包括存储介质和处理器；
所述处理器，适于实现各指令；
所述存储介质，适于存储多条指令；
所述指令适于由所述处理器加载并执行如第一方面所述的牙齿分割方法。
借由上述技术方案，本发明提供的技术方案至少具有下列优点：
本发明提供的牙齿分割方法及装置，能够在获取到经过配准后的平均牙列网格模型(通过对已正确分割的CBCT体数据进行网格重建、配准和平均得到)、扫描牙冠网格模型和扫描CBCT体数据后，先通过配准后的平均牙列网格模型中每颗平均牙齿网格模型上的顶点沿着该顶点法向投影到配准后的扫描牙冠网格模型上，再进行特定条件筛选，获得该顶点的理想位置，然后对平均牙齿网格模型牙根上的顶点沿着该顶点法向正反方向移动特定距离后构成的区域进行采样，并从采样点中找出在配准后的扫描CBCT体数据中的位置最接近牙齿边界的点作为所述顶点的理想位置，再通过固定具有理想位置的顶点的理想位置和其他顶点的拉普拉斯坐标，计算得到其他顶点的理想位置，最后基于这些理想位置，通过优化能量函数的方法对配准后的扫描CBCT体数据进行牙齿分割，获得牙齿分割结果。由此可知，本发明这种通过查找对应点(即理想位置)，再根据对应点进行牙齿分割的方式，不受体素、灰度信息的限制，从而在无法分辨出每个体素的归属牙齿、无法通过灰度信息分辨牙根尖和牙槽骨的情况下，也能够得到精准的牙齿分割结果。
上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本发明的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本发明的具体实施方式。
附图说明
通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本发明的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：
图1示出了本发明实施例提供的一种牙齿分割方法的流程图；
图2示出了本发明实施例提供的另一种牙齿分割方法的流程图；
图3示出了本发明实施例提供的一种牙齿分割装置的组成框图；
图4示出了本发明实施例提供的另一种牙齿分割装置的组成框图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本申请的示例性实施例。虽然附图中显示了本申请的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本申请而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本申请，并且能够将本申请的范围完整的传达给本领域的技术人员。
本发明实施例提供了一种牙齿分割方法，如图1所示，所述方法主要包括：
101、获取经过配准后的平均牙列网格模型、扫描牙冠网格模型和扫描CBCT体数据。
其中，所述平均牙列网格模型是通过对已正确分割的CBCT体数据重建出三维牙齿网格模型，并对重建的三维牙齿网格模型中同种牙齿进行配准和平均得到的。也就是说，先获取多组已经正确分割的CBCT体数据，然后对这些CBCT体数据进行网格重建，重建出多套三维牙齿网格模型，并对这多套三维牙齿网格模型中同种牙齿进行配准，以排除平移、旋转、缩放等的影响，最后针对每种牙齿，分别对多个三维牙齿网格模型进行平均，得到每种牙齿的平均牙齿网格模型。
所述扫描牙冠网格模型是从口内扫描而得的三维牙冠网格模型，所述扫描CBCT体数据所对应的患者与所述扫描牙冠网格模型所对应的患者相同。
在得到平均牙齿网格模型、扫描牙冠网格模型和扫描CBCT体数据后，可以对这三种模型进行配准，以防止后续因位置不统一而导致牙齿分割结果误差较大。并且这里的配准不涉及网格的变形，即只进行位置配准(即刚性配准)，而不改变网格拓扑结构。
102、获取配准后的平均牙列网格模型中每颗平均牙齿网格模型上的顶点沿着所述顶点法向在配准后的扫描牙冠网格模型上的投影点，并将满足特定条件的投影点确定为所述顶点的理想位置。
在进行配准后，分别针对配准后的平均牙列网格模型中每颗平均牙齿网格模型，将平均牙齿网格模型上的所有顶点都沿着各自法向向扫描牙冠网格模型进行投影，获得投影点，然后将异常投影关系剔除，将剩余的投影点作为对应顶点的理想位置，即可以得到牙齿分割所需的位置。
其中，异常投影关系就是不满足特定条件的投影点与顶点的对应关系。特定条件主要包括：投影点与对应顶点之间的距离小于或者等于预设距离阈值。也就是说，有的顶点投影可能会投影到扫描牙冠网格模型以外，或者在扫描牙冠网格模型上有两个投影点，此时可以将投影到扫描牙冠网格模型以外的投影点与顶点的投影关系去除，将两个投影点中距离扫描牙冠网格模型较远的投影点与顶点的投影关系去除。
103、对所述平均牙齿网格模型牙根上的顶点沿着所述顶点法向正反方向移动特定距离后所构成的区域进行采样，并从采样点中找出在配准后的扫描CBCT体数据中的位置最接近牙齿边界的点作为所述顶点的理想位置。
在上述步骤102中已经找到平均牙齿网格模型牙冠部分顶点的理想位置，本步骤开始寻找平均牙齿网格模型中牙根部分顶点的理想位置。具体的，可以针对每个平均牙齿网格模型的牙根部分，将牙根上顶点Vi沿着其法向正向及反向的一小段区间内平均采样几个点Pik，并从这几个采样点中找出在体数据中最接近牙齿边界点的点，将找出的点作为对应顶点的理想位置。也就是说，找出点
Figure BDA0001615656390000061
Figure BDA0001615656390000062
其中，
Figure BDA0001615656390000063
g(Pik)表示Pik的梯度，gmax表示最大梯度，F(Vi,Pik)用于描述采样点所在体素梯度的明显程度和梯度与Vi处法向的一致性关系。D是设置的固定值，D‖Vi-Pik‖2用于限制顶点与其理想位置之间的距离，防止顶点移动距离过长。
104、通过固定具有理想位置的顶点的理想位置和其他顶点的拉普拉斯坐标，计算所述其他顶点的理想位置。
由于上述步骤102中会排除部分不满足特定条件的投影关系，上述步骤103是找出最接近牙齿边界点的点，所以平均牙齿网格模型上无论是牙冠部分，还是牙根部分，都存在没有理想位置的顶点。因此，还需要查找这些没有理想位置的顶点所对应的理想位置。本步骤通过固定具有理想位置的顶点的理想位置和其他顶点的拉普拉斯坐标的方式，来计算所述其他顶点的理想位置，也就是，通过尽量保持其他顶点拉普拉斯坐标不变性的方式计算出它的理想位置。
其中，对于顶点Vi，用传统欧几里得坐标可以表示为(xi,yi,zi)，则该顶点的拉普拉斯坐标可以表示为：
Figure BDA0001615656390000064
N(Vi)表示顶点Vi的邻域，Vj属于该领域中的一个顶点，ωij表示拉普拉斯算子，它在不同的应用场景下有不同的计算方式：
Figure BDA0001615656390000065
其中，αij、βij表示ViVj关联的两个三角面片的对角。
105、基于所述理想位置，通过优化能量函数的方法对所述配准后的扫描CBCT体数据进行牙齿分割，获得牙齿分割结果。
在获得平均牙列网格模型上所有顶点所对应的理想位置后，可以通过优化能量函数的方法对所述配准后的扫描CBCT体数据进行牙齿分割，获得分割结果，即通过求解最小能量minE＝minEext+βEint的方式来获得牙齿分割结果。其中，能量函数E包括外部能量Eext和内部能量Eint两部分，β是一个调整参数，用于调整外部能量与内部能量的数量级。外部能量Eext的作用是吸引牙齿向其理想形状变形，内部能量Eint的作用是从现有的牙齿数据库出发，将牙齿模型看作数据库中一些牙齿数据的线性组合，也就是利用牙齿形状的先验来对分割结果进行约束。
关于外部能量Eext：
Figure BDA0001615656390000071
其中，Vq表示平均牙齿网格模型上的顶点集，Vq表示该顶点集的个数，
Figure BDA0001615656390000072
是根据原顶点位置和理想位置之间的对应关系而设置的权重，
Figure BDA0001615656390000073
表示理想位置，Vi表示理想位置对应的原始顶点。
Figure BDA0001615656390000074
其中，D是一个固定数值。
关于内部能量Eint：
Figure BDA0001615656390000075
在Eext的公式中含有参数
Figure BDA0001615656390000076
Eint的公式中含有参数
Figure BDA0001615656390000077
和
Figure BDA0001615656390000078
若将
Figure BDA0001615656390000079
和
Figure BDA00016156563900000710
用
Figure BDA00016156563900000711
表示，则
Figure BDA00016156563900000712
其中，Sq＝{1sq,2sq,…,Msq}
w*＝argminw‖Sqw-T(Φ(Vq))‖
Sq是将同一型号的牙齿模型按照一定顺序排列得到的模型集合，w是线性组合矩阵，Φ(Vq)是由|Vq|×3维度转换到3|Vq|×1维度，T是普氏对齐的转移矩阵，w*是找到一个最优的线性组合矩阵，使得构建出的牙齿模型最接近输入的牙齿模型。
本发明实施例提供的牙齿分割方法，能够在获取到经过配准后的平均牙列网格模型(通过对已正确分割的CBCT体数据进行网格重建、配准和平均得到)、扫描牙冠网格模型和扫描CBCT体数据后，先通过配准后的平均牙列网格模型中每颗平均牙齿网格模型上的顶点沿着该顶点法向投影到配准后的扫描牙冠网格模型上，再进行特定条件筛选，获得该顶点的理想位置，然后对平均牙齿网格模型牙根上的顶点沿着该顶点法向正反方向移动特定距离后构成的区域进行采样，并从采样点中找出在配准后的扫描CBCT体数据中的位置最接近牙齿边界的点作为所述顶点的理想位置，再通过固定具有理想位置的顶点的理想位置和其他顶点的拉普拉斯坐标，计算得到其他顶点的理想位置，最后基于这些理想位置，通过优化能量函数的方法对配准后的扫描CBCT体数据进行牙齿分割，获得牙齿分割结果。由此可知，本发明这种通过查找对应点(即理想位置)，再根据对应点进行牙齿分割的方式，不受体素、灰度信息的限制，从而在无法分辨出每个体素的归属牙齿、无法通过灰度信息分辨牙根尖和牙槽骨的情况下，也能够得到精准的牙齿分割结果。
进一步的，依据图1所示的方法，本发明的另一个实施例还提供了一种牙齿分割方法，如图2所示，所述方法主要包括：
201、对已正确分割的多组CBCT体数据重建出三维牙齿网格模型。
202、确定同种牙齿的三维牙齿网格模型上顶点集合之间的对应关系。
在获得多套三维牙齿网格模型后，可以对同种牙齿的三维牙齿网格模型进行配准，以排除平移、旋转和缩放的影响。为了实现同种牙齿的三维牙齿网格模型的配准，需要先确定这些三维牙齿网格模型上顶点集合之间的对应关系，当根据对应关系来进行配准。其中，确定同种牙齿的三维牙齿网格模型上顶点集合之间的对应关系所使用的具体算法可以是一致性点漂移算法。
203、基于所述对应关系，对同种牙齿的三维牙齿网格模型进行配准。
在获得各顶点集合之间的对应关系后，可以根据该对应关系，利用普氏对齐算法对同种牙齿的三维牙齿网格模型进行配准，实现位置的匹配。
204、对配准后的同种牙齿的三维牙齿网格模型进行平均，获得平均牙列网格模型。
205、获取患者的扫描牙冠网格模型和扫描CBCT体数据。
206、将扫描牙冠网格模型向扫描CBCT体数据进行配准，将平均牙列网格模型向配准后的扫描牙冠网格模型进行配准，得到配准后的平均牙列网格模型、扫描牙冠网格模型和扫描CBCT体数据。
将扫描牙冠网格模型向扫描CBCT体数据进行配准，使得配准后的扫描牙冠网格模型与体数据的位置匹配，再将平均牙列网格模型向配准后的扫描牙冠网格模型进行配准，使得平均牙列网格模型也与体数据位置匹配。
207、获取配准后的平均牙列网格模型中每颗平均牙齿网格模型上的顶点沿着所述顶点法向在配准后的扫描牙冠网格模型上的投影点，并将满足特定条件的投影点确定为所述顶点的理想位置。
其中，将满足特定条件的投影点确定为所述顶点的理想位置的具体实现方式可以为：先确定所述投影点与对应顶点之间的距离，然后将所述距离小于或者等于预设距离阈值的投影点确定为所述顶点的理想位置。
208、对所述平均牙齿网格模型牙根上的顶点沿着所述顶点法向正反方向移动特定距离后所构成的区域进行采样，并从采样点中找出在配准后的扫描CBCT体数据中的位置最接近牙齿边界的点作为所述顶点的理想位置。
209、通过固定具有理想位置的顶点的理想位置和其他顶点的拉普拉斯坐标，计算所述其他顶点的理想位置。
具体的，可以通过公式
Figure BDA0001615656390000091
固定具有理想位置的顶点的理想位置和其他顶点的拉普拉斯坐标，计算所述其他顶点的理想位置。
其中，Vc是已确定的理想位置的集合，Vo是除具有理想位置的顶点以外的其他顶点的所对应的理想位置的集合，δ是所述其他顶点的拉普拉斯坐标，L是特定参数。也就是说，通过求解Vo得到其他点的理想位置。
Figure BDA0001615656390000101
Figure BDA0001615656390000102
Figure BDA0001615656390000103
ωij是拉普拉斯算子，Vi是平均牙齿网格模型上第i个顶点，Vj是Vi邻域中的点。
具体计算时，可以使用稳定双共轭梯度算法(BiCGSTAB)对上述公式进行求解，即可得到其他顶点的理想位置。
210、基于所述理想位置，通过优化能量函数的方法对所述配准后的扫描CBCT体数据进行牙齿分割，获得牙齿分割结果。
进一步的，依据上述方法实施例，本发明的另一个实施例还提供了一种牙齿分割装置，如图3所示，所述装置包括：
第一获取单元31，用于获取经过配准后的平均牙列网格模型、扫描牙冠网格模型和扫描CBCT体数据，所述平均牙列网格模型是通过对已正确分割的CBCT体数据重建出三维牙齿网格模型，并对重建的三维牙齿网格模型中同种牙齿进行配准和平均得到的，所述扫描牙冠网格模型是从口内扫描而得的三维牙冠网格模型，所述扫描CBCT体数据所对应的患者与所述扫描牙冠网格模型所对应的患者相同；
第二获取单元32，用于获取配准后的平均牙列网格模型中每颗平均牙齿网格模型上的顶点沿着所述顶点法向在配准后的扫描牙冠网格模型上的投影点；
第一确定单元33，用于将满足特定条件的投影点确定为所述顶点的理想位置；
采样单元34，用于对所述平均牙齿网格模型牙根上的顶点沿着所述顶点法向正反方向移动特定距离后所构成的区域进行采样；
第二确定单元35，用于从采样点中找出在配准后的扫描CBCT体数据中的位置最接近牙齿边界的点作为所述顶点的理想位置；
计算单元36，用于通过固定具有理想位置的顶点的理想位置和其他顶点的拉普拉斯坐标，计算所述其他顶点的理想位置；
分割单元37，用于基于所述理想位置，通过优化能量函数的方法对所述配准后的扫描CBCT体数据进行牙齿分割，获得牙齿分割结果。
可选的，如图4所示，所述装置还包括：
第一配准单元38，用于在获取经过配准后的平均牙列网格模型、扫描牙冠网格模型和扫描CBCT体数据之前，将配准前的扫描牙冠网格模型向配准前的扫描CBCT体数据进行配准；
第二配准单元39，用于将配准前的平均牙列网格模型向配准后的扫描牙冠网格模型进行配准。
可选的，如图4所示，所述装置还包括：
重建单元310，用于在将配准前的平均牙列网格模型向配准后的扫描牙冠网格模型进行配准之前，对已正确分割的多组CBCT体数据重建出三维牙齿网格模型；
第三确定单元311，用于确定同种牙齿的三维牙齿网格模型上顶点集合之间的对应关系；
第三配准单元312，用于基于所述对应关系，对同种牙齿的三维牙齿网格模型进行配准；
所述计算单元36，还用于对配准后的同种牙齿的三维牙齿网格模型进行平均，获得配准前的平均牙列网格模型。
可选的，所述第三确定单元311，用于利用一致性点漂移算法确定同种牙齿的三维牙齿网格模型上顶点集合之间的对应关系。
可选的，所述第三配准单元312，用于基于所述对应关系，利用普氏对齐算法对同种牙齿的三维牙齿网格模型进行配准。
可选的，第一确定单元33，用于确定所述投影点与对应顶点之间的距离；将所述距离小于或者等于预设距离阈值的投影点确定为所述顶点的理想位置。
可选的，所述计算单元36，用于通过公式
Figure BDA0001615656390000121
固定具有理想位置的顶点的理想位置和其他顶点的拉普拉斯坐标，计算所述其他顶点的理想位置；
其中，Vc是已确定的理想位置的集合，Vo是除具有理想位置的顶点以外的其他顶点的所对应的理想位置的集合，δ是所述其他顶点的拉普拉斯坐标，L是特定参数；
Figure BDA0001615656390000122
Figure BDA0001615656390000123
Figure BDA0001615656390000124
ωij是拉普拉斯算子，Vi是平均牙齿网格模型上第i个顶点，Vj是Vi邻域中的点。
本发明实施例提供的牙齿分割装置，能够在获取到经过配准后的平均牙列网格模型(通过对已正确分割的CBCT体数据进行网格重建、配准和平均得到)、扫描牙冠网格模型和扫描CBCT体数据后，先通过配准后的平均牙列网格模型中每颗平均牙齿网格模型上的顶点沿着该顶点法向投影到配准后的扫描牙冠网格模型上，再进行特定条件筛选，获得该顶点的理想位置，然后对平均牙齿网格模型牙根上的顶点沿着该顶点法向正反方向移动特定距离后构成的区域进行采样，并从采样点中找出在配准后的扫描CBCT体数据中的位置最接近牙齿边界的点作为所述顶点的理想位置，再通过固定具有理想位置的顶点的理想位置和其他顶点的拉普拉斯坐标，计算得到其他顶点的理想位置，最后基于这些理想位置，通过优化能量函数的方法对配准后的扫描CBCT体数据进行牙齿分割，获得牙齿分割结果。由此可知，本发明这种通过查找对应点(即理想位置)，再根据对应点进行牙齿分割的方式，不受体素、灰度信息的限制，从而在无法分辨出每个体素的归属牙齿、无法通过灰度信息分辨牙根尖和牙槽骨的情况下，也能够得到精准的牙齿分割结果。
本发明实施例提供了一种存储介质，所述存储介质包括存储的程序，其中，在所述程序运行时控制所述存储介质所在设备执行如上所述的牙齿分割方法。
存储介质可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flashRAM)，存储器包括至少一个存储芯片。
本发明实施例提供的存储介质中存储的指令，能够在获取到经过配准后的平均牙列网格模型(通过对已正确分割的CBCT体数据进行网格重建、配准和平均得到)、扫描牙冠网格模型和扫描CBCT体数据后，先通过配准后的平均牙列网格模型中每颗平均牙齿网格模型上的顶点沿着该顶点法向投影到配准后的扫描牙冠网格模型上，再进行特定条件筛选，获得该顶点的理想位置，然后对平均牙齿网格模型牙根上的顶点沿着该顶点法向正反方向移动特定距离后构成的区域进行采样，并从采样点中找出在配准后的扫描CBCT体数据中的位置最接近牙齿边界的点作为所述顶点的理想位置，再通过固定具有理想位置的顶点的理想位置和其他顶点的拉普拉斯坐标，计算得到其他顶点的理想位置，最后基于这些理想位置，通过优化能量函数的方法对配准后的扫描CBCT体数据进行牙齿分割，获得牙齿分割结果。由此可知，本发明这种通过查找对应点(即理想位置)，再根据对应点进行牙齿分割的方式，不受体素、灰度信息的限制，从而在无法分辨出每个体素的归属牙齿、无法通过灰度信息分辨牙根尖和牙槽骨的情况下，也能够得到精准的牙齿分割结果。
本发明实施例提供了一种牙齿分割装置，所述装置包括存储介质和处理器；
所述处理器，适于实现各指令；
所述存储介质，适于存储多条指令；
所述指令适于由所述处理器加载并执行如上所述的牙齿分割方法。
处理器中包含内核，由内核去存储介质中调取相应的程序单元。内核可以设置一个或以上，通过调整内核参数提高自动分割牙齿的精准度。
本发明实施例提供的牙齿分割装置，能够在获取到经过配准后的平均牙列网格模型(通过对已正确分割的CBCT体数据进行网格重建、配准和平均得到)、扫描牙冠网格模型和扫描CBCT体数据后，先通过配准后的平均牙列网格模型中每颗平均牙齿网格模型上的顶点沿着该顶点法向投影到配准后的扫描牙冠网格模型上，再进行特定条件筛选，获得该顶点的理想位置，然后对平均牙齿网格模型牙根上的顶点沿着该顶点法向正反方向移动特定距离后构成的区域进行采样，并从采样点中找出在配准后的扫描CBCT体数据中的位置最接近牙齿边界的点作为所述顶点的理想位置，再通过固定具有理想位置的顶点的理想位置和其他顶点的拉普拉斯坐标，计算得到其他顶点的理想位置，最后基于这些理想位置，通过优化能量函数的方法对配准后的扫描CBCT体数据进行牙齿分割，获得牙齿分割结果。由此可知，本发明这种通过查找对应点(即理想位置)，再根据对应点进行牙齿分割的方式，不受体素、灰度信息的限制，从而在无法分辨出每个体素的归属牙齿、无法通过灰度信息分辨牙根尖和牙槽骨的情况下，也能够得到精准的牙齿分割结果。
本申请还提供了一种计算机程序产品，当在牙齿分割装置上执行时，适于执行初始化有如下方法步骤的程序代码：
获取经过配准后的平均牙列网格模型、扫描牙冠网格模型和扫描CBCT体数据，所述平均牙列网格模型是通过对已正确分割的CBCT体数据重建出三维牙齿网格模型，并对重建的三维牙齿网格模型中同种牙齿进行配准和平均得到的，所述扫描牙冠网格模型是从口内扫描而得的三维牙冠网格模型，所述扫描CBCT体数据所对应的患者与所述扫描牙冠网格模型所对应的患者相同；
获取配准后的平均牙列网格模型中每颗平均牙齿网格模型上的顶点沿着所述顶点法向在配准后的扫描牙冠网格模型上的投影点，并将满足特定条件的投影点确定为所述顶点的理想位置；
对所述平均牙齿网格模型牙根上的顶点沿着所述顶点法向正反方向移动特定距离后所构成的区域进行采样，并从采样点中找出在配准后的扫描CBCT体数据中的位置最接近牙齿边界的点作为所述顶点的理想位置；
通过固定具有理想位置的顶点的理想位置和其他顶点的拉普拉斯坐标，计算所述其他顶点的理想位置；
基于所述理想位置，通过优化能量函数的方法对所述配准后的扫描CBCT体数据进行牙齿分割，获得牙齿分割结果。
本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。
存储器可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。存储器是计算机可读介质的示例。
计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器
(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。
还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。
本领域技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
以上仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的权利要求范围之内。

Claims (10)

1.一种牙齿分割方法，其特征在于，所述方法包括：
获取经过配准后的平均牙列网格模型、扫描牙冠网格模型和扫描CBCT体数据，所述平均牙列网格模型是通过对已正确分割的CBCT体数据重建出三维牙齿网格模型，并对重建的三维牙齿网格模型中同种牙齿进行配准和平均得到的，所述扫描牙冠网格模型是从口内扫描而得的三维牙冠网格模型，所述扫描CBCT体数据所对应的患者与所述扫描牙冠网格模型所对应的患者相同；
获取配准后的平均牙列网格模型中每颗平均牙齿网格模型牙冠上的顶点沿着所述顶点法向在配准后的扫描牙冠网格模型上的投影点，并将满足特定条件的投影点确定为所述顶点的理想位置，具体的，在进行配准后，分别针对配准后的平均牙列网格模型中每颗平均牙齿网格模型，将平均牙齿网格模型上的所有顶点都沿着各自法向向扫描牙冠网格模型进行投影，获得投影点，然后将异常投影关系剔除，将剩余的投影点作为对应顶点的理想位置，异常投影关系是不满足特定条件的投影点与顶点的对应关系，特定条件包括：投影点与对应顶点之间的距离小于或者等于预设距离阈值；
对所述平均牙齿网格模型牙根上的顶点沿着所述顶点法向正反方向移动特定距离后所构成的区域进行采样，具体的，针对每个平均牙齿网格模型的牙根部分，将牙根上顶点沿着所述顶点法向正向及反向的一段区间内平均采样多个点，并从采样点中找出在配准后的扫描CBCT体数据中的位置最接近牙齿边界的点作为所述顶点的理想位置；
通过固定具有理想位置的顶点的理想位置和其他顶点的拉普拉斯坐标，计算所述其他顶点的理想位置；
基于所述理想位置，通过优化能量函数的方法对所述配准后的扫描CBCT体数据进行牙齿分割，获得牙齿分割结果。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在获取经过配准后的平均牙列网格模型、扫描牙冠网格模型和扫描CBCT体数据之前，所述方法还包括：
将配准前的扫描牙冠网格模型向配准前的扫描CBCT体数据进行配准；
将配准前的平均牙列网格模型向配准后的扫描牙冠网格模型进行配准。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在将配准前的平均牙列网格模型向配准后的扫描牙冠网格模型进行配准之前，所述方法还包括：
对已正确分割的多组CBCT体数据重建出三维牙齿网格模型；
确定同种牙齿的三维牙齿网格模型上顶点集合之间的对应关系；
基于所述对应关系，对同种牙齿的三维牙齿网格模型进行配准；
对配准后的同种牙齿的三维牙齿网格模型进行平均，获得配准前的平均牙列网格模型。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，确定同种牙齿的三维牙齿网格模型上顶点集合之间的对应关系包括：
利用一致性点漂移算法确定同种牙齿的三维牙齿网格模型上顶点集合之间的对应关系。
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，基于所述对应关系，对同种牙齿的三维牙齿网格模型进行配准包括：
基于所述对应关系，利用普氏对齐算法对同种牙齿的三维牙齿网格模型进行配准。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将满足特定条件的投影点确定为所述顶点的理想位置包括：
确定所述投影点与对应顶点之间的距离；
将所述距离小于或者等于预设距离阈值的投影点确定为所述顶点的理想位置。
7.根据权利要求1至6中任一项所述的方法，其特征在于，通过固定具有理想位置的顶点的理想位置和其他顶点的拉普拉斯坐标，计算所述其他顶点的理想位置包括：
通过公式
Figure FDA0003584116080000021
固定具有理想位置的顶点的理想位置和其他顶点的拉普拉斯坐标，计算所述其他顶点的理想位置；
其中，Vc是已确定的理想位置的集合，Vo是除具有理想位置的顶点以外的其他顶点的所对应的理想位置的集合，δ是所述其他顶点的拉普拉斯坐标，L是特定参数；
Figure FDA0003584116080000031
Figure FDA0003584116080000032
Figure FDA0003584116080000033
ωij是拉普拉斯算子，Vi是平均牙齿网格模型上第i个顶点，Vj是Vi邻域中的点。
8.一种牙齿分割装置，其特征在于，所述装置包括：
第一获取单元，用于获取经过配准后的平均牙列网格模型、扫描牙冠网格模型和扫描CBCT体数据，所述平均牙列网格模型是通过对已正确分割的CBCT体数据重建出三维牙齿网格模型，并对重建的三维牙齿网格模型中同种牙齿进行配准和平均得到的，所述扫描牙冠网格模型是从口内扫描而得的三维牙冠网格模型，所述扫描CBCT体数据所对应的患者与所述扫描牙冠网格模型所对应的患者相同；
第二获取单元，用于获取配准后的平均牙列网格模型中每颗平均牙齿网格模型牙冠上的顶点沿着所述顶点法向在配准后的扫描牙冠网格模型上的投影点，具体的，在进行配准后，分别针对配准后的平均牙列网格模型中每颗平均牙齿网格模型，将平均牙齿网格模型上的所有顶点都沿着各自法向向扫描牙冠网格模型进行投影，获得投影点；
第一确定单元，用于将满足特定条件的投影点确定为所述顶点的理想位置，具体的，用于确定所述投影点与对应顶点之间的距离；将所述距离小于或者等于预设距离阈值的投影点确定为所述顶点的理想位置；
采样单元，用于对所述平均牙齿网格模型牙根上的顶点沿着所述顶点法向正反方向移动特定距离后所构成的区域进行采样，具体的，针对每个平均牙齿网格模型的牙根部分，将牙根上顶点沿着所述顶点法向正向及反向的一段区间内平均采样多个点；
第二确定单元，用于从采样点中找出在配准后的扫描CBCT体数据中的位置最接近牙齿边界的点作为所述顶点的理想位置；
计算单元，用于通过固定具有理想位置的顶点的理想位置和其他顶点的拉普拉斯坐标，计算所述其他顶点的理想位置；
分割单元，用于基于所述理想位置，通过优化能量函数的方法对所述配准后的扫描CBCT体数据进行牙齿分割，获得牙齿分割结果。
9.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质包括存储的程序，其中，在所述程序运行时控制所述存储介质所在设备执行权利要求1至权利要求7中任意一项所述的牙齿分割方法。
10.一种牙齿分割装置，其特征在于，所述装置包括存储介质和处理器；
所述处理器，适于实现各指令；
所述存储介质，适于存储多条指令；
所述指令适于由所述处理器加载并执行如权利要求1至权利要求7中任意一项所述的牙齿分割方法。
CN201810284645.0A 2018-04-02 2018-04-02 牙齿分割方法及装置 Active CN108648283B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201810284645.0A CN108648283B (zh) 2018-04-02 2018-04-02 牙齿分割方法及装置

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201810284645.0A CN108648283B (zh) 2018-04-02 2018-04-02 牙齿分割方法及装置

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN108648283A CN108648283A (zh) 2018-10-12
CN108648283B true CN108648283B (zh) 2022-07-05

Family

ID=63745269

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201810284645.0A Active CN108648283B (zh) 2018-04-02 2018-04-02 牙齿分割方法及装置

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN108648283B (zh)

Families Citing this family (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109949319B (zh) * 2019-03-12 2022-05-20 北京羽医甘蓝信息技术有限公司 基于深度学习的全景片恒牙识别的方法和装置
CN109903396B (zh) * 2019-03-20 2022-12-16 洛阳中科信息产业研究院 一种基于曲面参数化的牙齿三维模型自动分割方法
EP3954293A4 (en) * 2019-04-11 2023-01-11 DIO Corporation IMAGE DATA PREPROCESSING APPARATUS
CN112396609B (zh) * 2019-07-31 2023-08-08 正雅齿科科技(上海)有限公司 一种牙列分割方法、牙齿分割方法、装置及电子设备
CN113139908B (zh) * 2020-01-17 2022-08-26 北京大学 一种三维牙列分割与标注方法
CN111798571A (zh) * 2020-05-29 2020-10-20 先临三维科技股份有限公司 牙齿扫描方法、装置、系统和计算机可读存储介质
CN113888610B (zh) * 2021-10-14 2023-11-07 雅客智慧（北京）科技有限公司 牙体预备效果评价方法、检测设备和存储介质

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2000069358A1 (en) * 1999-05-13 2000-11-23 Align Technology, Inc. System for determining final position of teeth
CN105447908A (zh) * 2015-12-04 2016-03-30 山东山大华天软件有限公司 基于口腔扫描数据和cbct数据的牙列模型生成方法
CN105761252A (zh) * 2016-02-02 2016-07-13 北京正齐口腔医疗技术有限公司 图像分割的方法及装置

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8761493B2 (en) * 2011-07-21 2014-06-24 Carestream Health, Inc. Method and system for tooth segmentation in dental images
US10368719B2 (en) * 2013-03-14 2019-08-06 Ormco Corporation Registering shape data extracted from intra-oral imagery to digital reconstruction of teeth for determining position and orientation of roots

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2000069358A1 (en) * 1999-05-13 2000-11-23 Align Technology, Inc. System for determining final position of teeth
CN105447908A (zh) * 2015-12-04 2016-03-30 山东山大华天软件有限公司 基于口腔扫描数据和cbct数据的牙列模型生成方法
CN105761252A (zh) * 2016-02-02 2016-07-13 北京正齐口腔医疗技术有限公司 图像分割的方法及装置

Non-Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Three-Dimensional tooth segmentation by integrating multiple ray-sum images from cbct data;Sandro Barone et al.;《Proceedings of the ASME 2015 International Design Engineering Technical Conference & Computes and Information in Engineering Conference》;20150805;第1-8页 *
Tooth segmentation on tental meshes using morphologic skeleton;Wu Kan et al.;《COMPUTER & GRAPHICS-UK》;20140228;第38卷(第1期);第199-211页 *
口腔CT图像中独立牙齿轮廓分割算法研究;张东霞;《中国优秀硕士学位论文全文数据库（电子期刊）医药卫生科技辑》;20180215;全文 *
基于CBCT与三维扫描的数字化牙列建模与应用;段博文;《中国优秀硕士学位论文全文数据库（电子期刊）信息科技辑》;20150215;全文 *
基于CBCT图像序列的三维牙齿分割技术研究;刘枭雄;《中国优秀硕士学位论文全文数据库（电子期刊）信息科技辑》;20120715;全文 *
避开融合区域的牙齿分割算法;尹骏等;《计算机工程与设计》;20160116(第01期);第180-184页 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN108648283A (zh) 2018-10-12

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN108648283B (zh) 牙齿分割方法及装置
JP7289026B2 (ja) ハイブリッドメッシュセグメンテーションのための方法及び装置
JP2022000211A (ja) 歯列メッシュ矯正具除去のための方法および装置
CN110189352B (zh) 一种基于口腔cbct图像的牙根提取方法
CN108629838B (zh) 三维牙冠网格模型的孔洞修补方法及装置
US11963841B2 (en) Processing digital dental impression
CN105761252B (zh) 图像分割的方法及装置
Zanjani et al. Mask-MCNet: Tooth instance segmentation in 3D point clouds of intra-oral scans
US10346504B2 (en) 3D modelling of bodies
CN115619773B (zh) 一种三维牙齿多模态数据配准方法及系统
JP2019536561A (ja) 歯列メッシュからのブレース除去のための方法およびシステム
CN111376580B (zh) 牙齿倒凹模型生成方法及装置
US11998422B2 (en) Processing CT scan of dental impression
CN110889850B (zh) 一种基于中心点检测的cbct牙齿图像分割方法
US11540906B2 (en) Processing digital dental impression
CN105528807A (zh) 排牙设计方法及装置
CN114549540A (zh) 一种口扫牙齿数据与cbct数据自动融合的方法及其应用
KR102255592B1 (ko) 마진 라인의 정밀도 향상을 위한 치과용 ct 영상 처리 방법
CN115409811A (zh) 基于曲率增强的牙齿模型重建方法、装置、设备和介质
Harrison et al. Segmentation and 3D-modelling of single-rooted teeth from CBCT data: an automatic strategy based on dental pulp segmentation and surface deformation
CN114241173A (zh) 一种牙齿cbct图像三维分割方法及系统
US20240144598A1 (en) Method, system, and computer program for generating 3d models of dentures in occlusion conditions
CN117253011B (zh) 一种面向数字化正畸的虚拟牙龈网格模型生成方法及系统
CN117115405B (zh) 一种基于cbct的三维牙齿图像切片展示方法、介质和设备
Shi et al. Radial Based Dental Arch Computing and Optimization

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant