CN110689564A - 一种基于超像素聚类的牙弓线绘制方法 - Google Patents

一种基于超像素聚类的牙弓线绘制方法 Download PDF

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Abstract

一种基于超像素聚类的牙弓线绘制方法，将口腔CT图像转换为颜色空间CIE‑G，并对每个像素点对应的三维向量进行超像素聚类，得到聚类中心集合后，通过牙齿骨骼和其他口腔组织的灰度值差异得到牙弓线预选点，之后利用预选点的位置联系得到牙弓线标记点，最后用三次B样条曲线拟合出牙弓线。本发明提出了一种自动化、可靠性高的基于超像素聚类的牙弓线绘制方法，解决了现有的牙弓线绘制方法自动化程度低，绘制准确性较差的问题。

Description

一种基于超像素聚类的牙弓线绘制方法
技术领域
本发明涉及医学图像处理领域，特别是指针对CBCT图像的一种基于超像素聚类的牙弓线绘制方法。
背景技术
牙全景片的绘制在牙科医学图像领域极其重要，而绘制牙全景片的基础是得到牙弓线。牙弓线是牙齿沿着牙槽骨依次排列成的弓形虚拟线，其走形直接影响到牙全景片和牙齿三维模型的建立。牙弓形态的研究一直是学者关注的领域。最早是根据Bonwill_Hawley式原理绘制的个别弓型图，后来各种数学模型被用来模拟牙弓形态：主要有抛物线函数，椭圆线函数，三次样条函数，原锥曲线方程等。
目前牙弓线的绘制方法包括手动采点三次样条函数方法(cubic spline),这种方法主要通过人工在牙片CT图像中选择一些标志点，以其中5个点作为结点 (Knot),用3次方程推断出过结点的光滑曲线，而其余标志点用于检测曲线的拟合度。这是一种较为理想的牙弓线绘制方法，但是需要人为的选择标志点。第二种方法是利用图形形态学来得到牙弓曲线。具体方法为对牙片二值图形进行形态学闭运算，再填充空洞。将填充后的图像进行形态学细化操作，最后将形态学细化的二值图像看成平面中坐标，用最小二乘法拟合四次多项式曲线。这种方法可以实现全自动操作，但是所得到的牙弓线准确性比如手动方法。
2003年，UC Bekeley大学机器视觉实验室Ren等人第一次提出了超像素这个概念，指出超像素是一些局部的、连贯的并且具有极大相似性的像素点的集合，它们各自具有相似的纹理结构、颜色特征或者在轮廓上具有相似性，这些集合块都可以被单独作为一个像素来进行图像分割问题的处理，因此被称为超像素块。利用基于位置信息的超像素聚类来绘制牙弓线是一种新的方法。
发明内容
为了解决现有的牙弓线绘制方法自动化程度低，绘制准确性较差的不足，本发明提出了一种自动化、可靠性高的基于超像素聚类的牙弓线绘制方法。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：
一种基于超像素聚类的牙弓线绘制方法，包括以下步骤：
步骤一：图像预处理，将口腔CBCT(Cone beam CT)轴状图转化为0到255 的灰度图M，通过灰度阈值和位置信息选择感兴趣区域，其他区域灰度值设为0；
步骤二：定义图M的颜色空间CIE-G和三维像素点向量V，其中CIE-G由图M中所有的像素点向量V组成，任意像素点i的向量
Figure BDA0002175128290000021
Figure BDA0002175128290000022
为位于坐标(xi,yi)的像素点i的灰度值，确定初始聚类个数K；
步骤三：把图M划分为K个超像素区域，区域的初始面积为S×S，其中，N为图M的像素点个数，各超像素的聚类中心初始化为其区域中心周围3×3范围内梯度最小的像素点，其中像素点i的梯度定义为
Figure BDA0002175128290000024
对像素点i设置其所属聚类标签初始值label(i)＝-1，到所属聚类中心的距离初始值d(i)＝∞；
步骤四：对图M的所有像素点进行归类，更新聚类中心直至收敛；
步骤五：遍历图M，合并面积过小的超像素区域；
步骤六：计算每个超像素区域内所有像素点的灰度平均值，当灰度平均值大于牙齿灰度阈值时，将该超像素的聚类中心加入一个队列；
步骤七：对队列中的各超像素中心按横坐标值进行排序，得到牙弓线标志点；步骤八：用牙弓线标志点构筑三次B样条曲线，得到牙弓线。
进一步，所述步骤四的过程如下：
4.1取第一个聚类中心，聚类中心向量定义为Ck＝[gk,xk,yk]，其中k＝1，对其周围2S×2S区域内的每一个像素点i，计算像素点i和该聚类中心的距离D，其中
m为常数；
4.2如果D<d(i)，设置d(i)＝D，label(i)＝k；
4.3对第2至K个聚类中心重复4.1到4.2操作，计算每个新的超像素区域内所有像素点的坐标重心，将坐标重心作为该超像素的新聚类中心；
4.4重复4.1到4.3步骤n次，直至更新前后的聚类中心向量差值的绝对值之和小于阈值ε。
再进一步，所述步骤五的过程如下：
5.1对每个像素点i，设置其新标号newlabel(i)＝-1；
5.2取一个超像素区域，选择该超像素区域内的任一像素点作为当前操作的中心点z，对中心点四邻域内的各个像素点j进行判断是否属于该超像素成员，其中判断条件是该点未被标记过，即newlabel(j)＝-1，而且该点和当前操作中心点的聚类标号一致，即newlabel(j)＝label(z)，如果是该超像素区域的新成员，那么把该新成员作为新的操作中心点，重新判断其四邻域内的像素点直到找不到新成员为止；
5.3超像素理想面积大小为S*S，如果新超像素面积小于理想超像素面积的四分之一，则将该超像素区域所有的像素点合并到前一个相邻的超像素区域里；
5.4重复上述步骤5.2到5.3直到整张图M遍历结束。
本发明的技术构思为：将口腔CT图像转换为颜色空间CIE-G，并对每个像素点对应的三维向量进行超像素聚类，得到聚类中心集合后，通过牙齿骨骼和其他口腔组织的灰度值差异得到牙弓线预选点，之后利用预选点的位置联系得到牙弓线标记点，最后用三次B样条曲线拟合出牙弓线。
本发明的有益效果为：本发明提出了一种自动化、可靠性高的基于超像素聚类的牙弓线绘制方法，解决了现有的牙弓线绘制方法自动化程度低，绘制准确性较差的问题。
附图说明
图1基于超像素聚类的牙弓线绘制方法操作步骤。
图2基于超像素聚类的牙弓线绘制方法效果。(a)原始图像(b)图像预处理结果(c)超像素聚类结果(d)聚类中心显示(e)三次B样条拟合牙弓线结果。
具体实施方式
下面结合附图对本发明做进一步的说明。
参照图1和图2，一种基于超像素聚类的牙弓线绘制方法，包括以下步骤：
步骤一：图像预处理，将口腔CBCT(Cone beam CT)轴状图转化为0到255 的灰度图M，通过灰度阈值(设灰度阈值为120)和位置信息选择感兴趣区域，其他区域灰度值设为0；
步骤二：定义图M的颜色空间CIE-G和像素点三维向量V，其中CIE-G由图M中所有的像素点向量V组成，任意像素点i的向量
Figure BDA0002175128290000041
其中
Figure BDA0002175128290000042
为位于坐标(xi,yi)的像素点i的灰度值，确定初始聚类个数K(设K＝150，对应图像像素为480*480)；
步骤三：把图M划分为K个超像素区域，区域的初始面积为S×S，其中，
Figure BDA0002175128290000043
N为图M的像素点个数，各超像素的聚类中心初始化为其区域中心周围3×3范围内梯度最小的像素点，其中像素点i的梯度定义为
Figure BDA0002175128290000044
对像素点i设置其所属聚类标签初始值label(i)＝-1，到所属聚类中心的距离初始值d(i)＝∞；
步骤四：对图M的所有像素点进行归类，更新聚类中心直至收敛，具体过程如下：
4.1取第一个聚类中心，聚类中心向量定义为Ck＝[gk,xk,yk]，其中k＝1，对其周围2S×2S区域内的每一个像素点i，计算像素点i和该聚类中心的距离D，其中
m(设
Figure BDA0002175128290000046
)为常数；
4.2如果D<d(i)，设置d(i)＝D，label(i)＝k；
4.3对第2至K个聚类中心重复4.1到4.2操作，计算每个新的超像素区域内所有像素点的坐标重心，将坐标重心作为该超像素的新聚类中心；
4.4重复4.1到4.3步骤n次，直至更新前后的聚类中心向量差值的绝对值之和小于阈值ε；
步骤五：遍历图M，合并面积过小的超像素区域，过程如下：
5.1对每个像素点i，设置其新标号newlabel(i)＝-1；
5.2取一个超像素区域，选择该超像素区域内的任一个像素点作为当前操作的中心点z，对中心点四邻域内的各个像素点j进行判断是否属于该超像素成员，其中判断条件是该点未被标记过，即newlabel(j)＝-1，而且该点和当前操作中心点的聚类标号一致，即newlabel(j)＝label(z)，如果是该超像素区域的新成员，那么把该新成员作为新的操作中心点，重新判断其四邻域内的像素点直到找不到新成员为止；
5.3超像素理想面积大小为S*S，如果新超像素面积小于理想超像素面积的四分之一，则将该超像素区域所有的像素点合并到前一个相邻的超像素区域里；
5.4重复上述步骤5.2到5.3直到整张图M遍历结束；
步骤六：计算每个超像素区域内所有像素点的灰度平均值，当灰度平均值大于牙齿灰度阈值(设牙齿灰度阈值为110)时，将该超像素的聚类中心加入一个队列；
步骤七：对队列中的各超像素中心按横坐标值进行排序，得到牙弓线标志点；
步骤八：用牙弓线标志点构筑三次B样条曲线，得到牙弓线。
如上所述，本专利实施的具体实现步骤使本发明更加清晰，提供更加直观准确的牙弓线自动绘制方法。在本发明的精神和权利要求的保护范围内，对本发明作出的任何修改和改变，都落入本发明的保护范围。

Claims (3)

1.一种基于超像素聚类的牙弓线绘制方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
步骤一：图像预处理，将口腔CBCT轴状图转化为0到255的灰度图M，通过灰度阈值和位置信息选择感兴趣区域，其他区域灰度值设为0；
步骤二：定义图M的颜色空间CIE-G和三维像素点向量V，其中CIE-G由图M中所有的像素点向量V组成，任意像素点i的向量
Figure FDA0002175128280000011
其中
Figure FDA0002175128280000012
为位于坐标(xi,yi)的像素点i的灰度值，确定初始聚类个数K；
步骤三：把图M划分为K个超像素区域，区域的初始面积为S×S，其中，
Figure FDA0002175128280000013
N为图M的像素点个数，各超像素的聚类中心初始化为其区域中心周围3×3范围内梯度最小的像素点，其中像素点i的梯度定义为
Figure FDA0002175128280000014
对像素点i设置其所属聚类标签初始值label(i)＝-1，到所属聚类中心的距离初始值d(i)＝∞；
步骤四：对图M的所有像素点进行归类，更新聚类中心直至收敛；
步骤五：遍历图M，合并面积过小的超像素区域；
步骤六：计算每个超像素区域内所有像素点的灰度平均值，当灰度平均值大于牙齿灰度阈值时，将该超像素的聚类中心加入一个队列；
步骤七：对队列中的各超像素中心按横坐标值进行排序，得到牙弓线标志点；
步骤八：用牙弓线标志点构筑三次B样条曲线，得到牙弓线。
2.如权利要求1所述的一种基于超像素聚类的牙弓线绘制方法，其特征在于，所述步骤四的过程如下：
4.1取第一个聚类中心，聚类中心向量定义为Ck＝[gk,xk,yk]，其中k＝1,，对其周围2S×2S区域内的每一个像素点i，计算像素点i和该聚类中心的距离D，其中
Figure FDA0002175128280000015
m为常数；
4.2如果D<d(i)，设置d(i)＝D，label(i)＝k；
4.3对第2至K个聚类中心重复2.1到2.2操作，计算每个新的超像素区域内所有像素点的坐标重心，将坐标重心作为该超像素的新聚类中心；
4.4重复4.1到4.3步骤n次，直至更新前后的聚类中心向量差值的绝对值之和小于阈值ε。
3.如权利要求1或2所述的一种基于超像素聚类的牙弓线绘制方法，其特征在于，所述步骤五的过程如下：
5.1对每个像素点i，设置其新标号newlabel(i)＝-1；
5.2取一个超像素区域，选择该超像素区域内的任一像素点作为当前操作的中心点z，对中心点四邻域内的各个像素点j进行判断是否属于该超像素成员，其中判断条件是该点未被标记过，即newlabel(j)＝-1，而且该点和当前操作中心点的聚类标号一致，即newlabel(j)＝label(z)，如果是该超像素区域的新成员，那么把该新成员作为新的操作中心点，重新判断其四邻域内的像素点直到找不到新成员为止；
5.3超像素理想面积大小为S*S，如果新超像素面积小于理想超像素面积的四分之一，则将该超像素区域所有的像素点合并到前一个相邻的超像素区域里；
5.4重复上述步骤5.2到5.3直到整张图M遍历结束。
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Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112785608A (zh) * 2021-02-09 2021-05-11 哈尔滨理工大学 一种基于自适应参数改进snic的医学图像分割方法
CN113781402A (zh) * 2021-08-19 2021-12-10 中国电子产品可靠性与环境试验研究所（（工业和信息化部电子第五研究所）（中国赛宝实验室）） 芯片表面划痕缺陷的检测方法、装置和计算机设备
WO2022100005A1 (zh) * 2020-11-10 2022-05-19 上海商汤智能科技有限公司 牙齿图像的处理方法、装置、电子设备、存储介质及程序
CN115688461A (zh) * 2022-11-11 2023-02-03 四川大学 基于聚类的牙弓和牙槽骨弓形态异常程度评估装置及方法
CN115708728A (zh) * 2022-11-11 2023-02-24 四川大学 一种获取牙弓和牙槽骨弓形态矫治状态的装置及方法
CN115887031A (zh) * 2022-11-11 2023-04-04 四川大学 一种排牙方法
CN117152238B (zh) * 2023-10-25 2024-02-09 天津医科大学口腔医院 基于深度学习的前牙区牙槽骨面积自动测量方法及系统

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107909589A (zh) * 2017-11-01 2018-04-13 浙江工业大学 一种结合C‑V水平集和GrabCut算法的牙齿图像分割方法
CN108470365A (zh) * 2018-03-07 2018-08-31 天津工业大学 一种基于上下牙颌的牙弓线绘制方法
CN108711177A (zh) * 2018-05-15 2018-10-26 南方医科大学口腔医院 一种口腔cbct重建后体数据牙弓线快速自动提取方法
EP3432267A1 (fr) * 2017-07-21 2019-01-23 Dental Monitoring Procede d'analyse d'une image d'une arcade dentaire

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP3432267A1 (fr) * 2017-07-21 2019-01-23 Dental Monitoring Procede d'analyse d'une image d'une arcade dentaire
CN107909589A (zh) * 2017-11-01 2018-04-13 浙江工业大学 一种结合C‑V水平集和GrabCut算法的牙齿图像分割方法
CN108470365A (zh) * 2018-03-07 2018-08-31 天津工业大学 一种基于上下牙颌的牙弓线绘制方法
CN108711177A (zh) * 2018-05-15 2018-10-26 南方医科大学口腔医院 一种口腔cbct重建后体数据牙弓线快速自动提取方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
PAVALOIU等: "Teeth labeling from CBCT data using the Circular Hough Transform", 《2016 INTERNATIONAL SYMPOSIUM ON FUNDAMENTALS OF ELECTRICAL ENGINEERING (ISFEE)》 *
张帆等: "基于超像素分割的扫描图像去网算法", 《包装工程》 *

Cited By (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2022100005A1 (zh) * 2020-11-10 2022-05-19 上海商汤智能科技有限公司 牙齿图像的处理方法、装置、电子设备、存储介质及程序
CN112785608A (zh) * 2021-02-09 2021-05-11 哈尔滨理工大学 一种基于自适应参数改进snic的医学图像分割方法
CN112785608B (zh) * 2021-02-09 2022-06-21 哈尔滨理工大学 一种基于自适应参数改进snic的医学图像分割方法
CN113781402A (zh) * 2021-08-19 2021-12-10 中国电子产品可靠性与环境试验研究所（（工业和信息化部电子第五研究所）（中国赛宝实验室）） 芯片表面划痕缺陷的检测方法、装置和计算机设备
CN113781402B (zh) * 2021-08-19 2024-03-26 中国电子产品可靠性与环境试验研究所（（工业和信息化部电子第五研究所）（中国赛宝实验室）） 芯片表面划痕缺陷的检测方法、装置和计算机设备
CN115688461A (zh) * 2022-11-11 2023-02-03 四川大学 基于聚类的牙弓和牙槽骨弓形态异常程度评估装置及方法
CN115708728A (zh) * 2022-11-11 2023-02-24 四川大学 一种获取牙弓和牙槽骨弓形态矫治状态的装置及方法
CN115887031A (zh) * 2022-11-11 2023-04-04 四川大学 一种排牙方法
CN115887031B (zh) * 2022-11-11 2023-09-05 四川大学 一种排牙方法
CN115708728B (zh) * 2022-11-11 2023-09-19 四川大学 一种获取牙弓和牙槽骨弓形态矫治状态的装置及方法
CN117152238B (zh) * 2023-10-25 2024-02-09 天津医科大学口腔医院 基于深度学习的前牙区牙槽骨面积自动测量方法及系统

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