CN110974288A - 一种牙周病cbct纵向数据记录及分析方法 - Google Patents
一种牙周病cbct纵向数据记录及分析方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN110974288A CN110974288A CN201911368176.1A CN201911368176A CN110974288A CN 110974288 A CN110974288 A CN 110974288A CN 201911368176 A CN201911368176 A CN 201911368176A CN 110974288 A CN110974288 A CN 110974288A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- image
- cbct
- data
- information
- analyzing
- 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.)
- Pending
Links
- 238000007408 cone-beam computed tomography Methods 0.000 title claims abstract description 29
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 27
- 208000028169 periodontal disease Diseases 0.000 title claims abstract description 21
- 201000010099 disease Diseases 0.000 claims abstract description 7
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 claims abstract description 7
- 238000010606 normalization Methods 0.000 claims abstract description 7
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 claims abstract description 6
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 claims abstract description 6
- 210000000988 bone and bone Anatomy 0.000 claims description 9
- 210000001519 tissue Anatomy 0.000 claims description 8
- 230000003239 periodontal effect Effects 0.000 claims description 7
- 230000000740 bleeding effect Effects 0.000 claims description 6
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 6
- 230000003902 lesion Effects 0.000 claims description 6
- 239000003550 marker Substances 0.000 claims description 6
- 238000002513 implantation Methods 0.000 claims description 5
- 210000002379 periodontal ligament Anatomy 0.000 claims description 4
- 241000238633 Odonata Species 0.000 claims description 3
- 210000003484 anatomy Anatomy 0.000 claims description 3
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 claims description 3
- 230000001580 bacterial effect Effects 0.000 claims description 3
- 210000004195 gingiva Anatomy 0.000 claims description 3
- 210000004373 mandible Anatomy 0.000 claims description 3
- 210000002698 mandibular nerve Anatomy 0.000 claims description 3
- 238000000053 physical method Methods 0.000 claims description 3
- 208000009596 Tooth Mobility Diseases 0.000 claims description 2
- 238000002372 labelling Methods 0.000 claims description 2
- 239000007787 solid Substances 0.000 claims description 2
- 230000011218 segmentation Effects 0.000 abstract description 8
- 238000012937 correction Methods 0.000 abstract description 4
- 210000000515 tooth Anatomy 0.000 description 24
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 4
- 238000010191 image analysis Methods 0.000 description 3
- 238000003672 processing method Methods 0.000 description 3
- 238000012300 Sequence Analysis Methods 0.000 description 2
- 239000007943 implant Substances 0.000 description 2
- 238000010146 3D printing Methods 0.000 description 1
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 1
- 230000037182 bone density Effects 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 238000003709 image segmentation Methods 0.000 description 1
- 210000004871 mandibular tooth Anatomy 0.000 description 1
- 210000000056 organ Anatomy 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- 238000012731 temporal analysis Methods 0.000 description 1
- 238000000700 time series analysis Methods 0.000 description 1
- 238000013519 translation Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
- A61B6/50—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment specially adapted for specific body parts; specially adapted for specific clinical applications
- A61B6/51—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment specially adapted for specific body parts; specially adapted for specific clinical applications for dentistry
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
- A61B6/02—Arrangements for diagnosis sequentially in different planes; Stereoscopic radiation diagnosis
- A61B6/03—Computed tomography [CT]
- A61B6/032—Transmission computed tomography [CT]
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
- A61B6/46—Arrangements for interfacing with the operator or the patient
- A61B6/467—Arrangements for interfacing with the operator or the patient characterised by special input means
- A61B6/469—Arrangements for interfacing with the operator or the patient characterised by special input means for selecting a region of interest [ROI]
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
- A61B6/52—Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis
- A61B6/5294—Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis involving using additional data, e.g. patient information, image labeling, acquisition parameters
Landscapes
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Radiology & Medical Imaging (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Biophysics (AREA)
- High Energy & Nuclear Physics (AREA)
- Veterinary Medicine (AREA)
- Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
- Optics & Photonics (AREA)
- Pathology (AREA)
- Public Health (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Heart & Thoracic Surgery (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Surgery (AREA)
- Animal Behavior & Ethology (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Pulmonology (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Human Computer Interaction (AREA)
- Dentistry (AREA)
- Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
- Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)
- Dental Tools And Instruments Or Auxiliary Dental Instruments (AREA)
Abstract
本发明公开了一种牙周病CBCT纵向数据记录及分析方法，利用锥形束CT机器获取口腔患者的三维体数据；数据三维空间校正，由于CBCT数据拍摄角度不同，拍摄机器也不同，成像结果不同；对第二步处理后的图像进行归一化或对图像做灰度值校正；对新的患者信息进行疾病预测，然后可以人工或者自动书写相应的影像报告。本方案通过不同时刻的数据采集，不同时刻的数据同一组织位于相同坐标系中的三维空间校正，确定共同解剖标志点或标志位置进行精确配准及灰度值归一化，图像区域分割(感兴趣区域分割)，结合临床电子病历信息分析牙周病的进展因素，分析纵向时间序列数据间的信息差异，并提出建议诊治方案。
Description
技术领域
本发明涉及医疗分析技术领域，尤其涉及一种牙周病CBCT纵向数据记录及分析方法。
背景技术
由于人体组织结构的特殊性，一般的图像处理办法不能直接的应用。近年来，图像分割问题一直是生物医学工程领域的热门研究对象，也是3D打印技术在医学领域中应用的基本问题。对于人体的不同组织和器官的分割，也有不同的方法。在牙齿分割的过程中，有一些复杂的问题，比如：在不同时刻，同一患者的拍参数不同；下颌牙齿与牙周膜密度相近，很难分辨；同一个牙齿在冠和根不同位置处，骨密度略不同，在CBCT成像中灰度值则不同；在磨牙位置处，多根牙的分割难度较大等；相邻牙齿之间缝隙小，在CBCT成像中，牙齿轮廓不分明等。
因此，针对不同CBCT图像，无论是否需要统一进行归一化，最终实现的目的是使图像在灰度信息损失最小的情况下，进行牙齿及牙周或其他信息的按时间序列变化分析。设计针对同一患者，不同时间拍摄的CBCT图像分析流程，探索不同机器、不同时间拍摄的同一组织配准方法、灰度值校正方法。
发明内容
本发明的目的是为了解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种牙周病CBCT纵向数据记录及分析方法，来解决上述背景技术中提出的问题。
为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：
一种牙周病CBCT纵向数据记录及分析方法，具体包括以下步骤：
S1、利用锥形束CT机器获取口腔患者的三维体数据；
S2、数据三维空间校正，由于CBCT数据拍摄角度不同，拍摄机器也不同，成像结果不同；
S3、对第二步处理后的图像进行归一化或对图像做灰度值校正；
归一化的标准是选择相应的具有明显特征的组织为感兴趣区(RegionofInterests，ROIs)，利用互信息的算法，分别计算不同时刻ROI区域灰度值分布的空间特性，反复优化，实现相同部位的图像灰度值分布区域相同或一致；
S4、术前术后的图像差异比较，如从图像分析牙周及牙槽骨退缩情况，种植前后骨结合分析比较；
S5、按照时间序列显示其相应的输出结果，所有影像都可与第n次采集时间的数据进行比较；
S6、结合影像中显示的牙齿的影像数据，自动识别出牙齿的牙位信息；
S7、通过结合医生输入的电子病历信息，如菌斑数量、附着龈丧失情况、探诊深度、根分叉病变、牙齿松动度、出血指数等信息，分析同一种疾病，如牙周病病变区域的特征，对新的患者信息进行疾病预测，然后可以人工或者自动书写相应的影像报告。
优选的，在S1中，临床医生通过诊断获得相应的临床信息，探诊深度、根分叉病变、牙齿松动度、出血指数等信息。
优选的，在S2中，通过在ORS，Dragonfly，商业图像处理软件或自己开发的软件中，对三维数据做刚性变化，包括对图像进行旋转及平移，然后利用配准的方法实现同源标志点或标志区域在相同空间坐标系中。
优选的，在S3中，ROI可以是某个固定形状在一定范围内选择的长方体，正方体，圆柱体等，也可以是从CBCT图像中分割出来的牙齿、下颌神经管、整体下颌骨等；处理后的不同时间段数据分别存储为PT1，PT2，PT3，PT4，PT5…PTn，n指数据第n次采集。
优选的，在S4中，计算反复可通过图像信息的加减、加权运算等，比较不同时刻图像间的差异；也可以通过手动选择软件相关功能分析相应的图像的灰度值、纹理特征，物理测量值如角度、宽度、高度、体积、表面积等。优选的，在S5中，通过时间序列的图像差异比较，分析图像中不同解剖学区域的影像变化特征，如某个牙位的牙齿周边信息，信息不限于牙根、牙周膜丧失、骨壁厚度，结果显示在三维空间中或者以其他形式输出。
优选的，在S6中，牙齿的牙位信息识别方法可以为人工标注，神经网络，模型匹配度计算等方法。
本发明提供的一种牙周病CBCT纵向数据记录及分析方法，与现有技术相比：
本方案通过不同时刻的数据采集，不同时刻的数据同一组织位于相同坐标系中的三维空间校正，确定共同解剖标志点或标志位置进行精确配准及灰度值归一化，图像区域分割(感兴趣区域分割)，结合临床电子病历信息分析牙周病的进展因素，分析纵向时间序列数据间的信息差异，并提出建议诊治方案。
本方案对CBCT纵向数据处理的技术应用不限于牙周疾病的时间序列分析，还可以应用在口腔医学数据的术前术后的影像分析，种植后种植体与骨骼结合情况分析。
附图说明：
图1为牙周病CBCT纵向数据记录及分析方法的流程图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合具体实施例和说明书附图,，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
实施例1
如图1所示，一种牙周病CBCT纵向数据记录及分析方法，具体包括以下步骤：
S1、利用锥形束CT机器获取口腔患者的三维体数据；临床医生通过诊断获得相应的临床信息，探诊深度、根分叉病变、牙齿松动度、出血指数等信息；
S2、数据三维空间校正，由于CBCT数据拍摄角度不同，拍摄机器也不同，成像结果不同；通过在ORS，Dragonfly，商业图像处理软件或自己开发的软件中，对三维数据做刚性变化，包括对图像进行旋转及平移，然后利用配准的方法实现同源标志点或标志区域在相同空间坐标系中；
S3、对第二步处理后的图像进行归一化或对图像做灰度值校正；归一化的标准是选择相应的具有明显特征的组织为感兴趣区(RegionofInterests，ROIs)，利用互信息的算法，分别计算不同时刻ROI区域灰度值分布的空间特性，反复优化，实现相同部位的图像灰度值分布区域相同或一致；
ROI可以是某个固定形状在一定范围内选择的长方体，正方体，圆柱体等，也可以是从CBCT图像中分割出来的牙齿、下颌神经管、整体下颌骨等；处理后的不同时间段数据分别存储为PT1，PT2，PT3，PT4，PT5…PTn，n指数据第n次采集；
S4、术前术后的图像差异比较，如从图像分析牙周及牙槽骨退缩情况，种植前后骨结合分析比较；计算反复可通过图像信息的加减、加权运算等，比较不同时刻图像间的差异；也可以通过手动选择软件相关功能分析相应的图像的灰度值、纹理特征，物理测量值如角度、宽度、高度、体积、表面积等；
S5、按照时间序列显示其相应的输出结果，所有影像都可与第n次采集时间的数据进行比较；通过时间序列的图像差异比较，分析图像中不同解剖学区域的影像变化特征，如某个牙位的牙齿周边信息，信息不限于牙根、牙周膜丧失、骨壁厚度，结果显示在三维空间中或者以其他形式输出；
S6、结合影像中显示的牙齿的影像数据，自动识别出牙齿的牙位信息；牙齿的牙位信息识别方法可以为人工标注，神经网络，模型匹配度计算等方法；
S7、通过结合医生输入的电子病历信息，如菌斑数量、附着龈丧失情况、探诊深度、根分叉病变、牙齿松动度、出血指数等信息，分析同一种疾病，如牙周病病变区域的特征，对新的患者信息进行疾病预测，然后可以人工或者自动书写相应的影像报告。
本方案通过不同时刻的数据采集，不同时刻的数据同一组织位于相同坐标系中的三维空间校正，确定共同解剖标志点或标志位置进行精确配准及灰度值归一化，图像区域分割(感兴趣区域分割)，结合临床电子病历信息分析牙周病的进展因素，分析纵向时间序列数据间的信息差异，并提出建议诊治方案。
本方案对CBCT纵向数据处理的技术应用不限于牙周疾病的时间序列分析，还可以应用在口腔医学数据的术前术后的影像分析，种植后种植体与骨骼结合情况分析。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。
Claims (7)
1.一种牙周病CBCT纵向数据记录及分析方法，其特征在于，具体包括以下步骤：
S1、利用锥形束CT机器获取口腔患者的三维体数据；
S2、数据三维空间校正，由于CBCT数据拍摄角度不同，拍摄机器也不同，成像结果不同；
S3、对第二步处理后的图像进行归一化或对图像做灰度值校正；
归一化的标准是选择相应的具有明显特征的组织为感兴趣区(RegionofInterests，ROIs)，利用互信息的算法，分别计算不同时刻ROI区域灰度值分布的空间特性，反复优化，实现相同部位的图像灰度值分布区域相同或一致；
S4、术前术后的图像差异比较，如从图像分析牙周及牙槽骨退缩情况，种植前后骨结合分析比较；
S5、按照时间序列显示其相应的输出结果，所有影像都可与第n次采集时间的数据进行比较；
S6、结合影像中显示的牙齿的影像数据，自动识别出牙齿的牙位信息；
S7、通过结合医生输入的电子病历信息，如菌斑数量、附着龈丧失情况、探诊深度、根分叉病变、牙齿松动度、出血指数等信息，分析同一种疾病，如牙周病病变区域的特征，对新的患者信息进行疾病预测，然后可以人工或者自动书写相应的影像报告。
2.根据权利要求1所述一种牙周病CBCT纵向数据记录及分析方法，其特征在于：在S1中，临床医生通过诊断获得相应的临床信息，探诊深度、根分叉病变、牙齿松动度、出血指数等信息。
3.根据权利要求1所述一种牙周病CBCT纵向数据记录及分析方法，其特征在于：在S2中，通过在ORS，Dragonfly，商业图像处理软件或自己开发的软件中，对三维数据做刚性变化，包括对图像进行旋转及平移，然后利用配准的方法实现同源标志点或标志区域在相同空间坐标系中。
4.根据权利要求1所述一种牙周病CBCT纵向数据记录及分析方法，其特征在于：在S3中，ROI可以是某个固定形状在一定范围内选择的长方体，正方体，圆柱体等，也可以是从CBCT图像中分割出来的牙齿、下颌神经管、整体下颌骨等；处理后的不同时间段数据分别存储为PT1，PT2，PT3，PT4，PT5…PTn，n指数据第n次采集。
5.根据权利要求1所述一种牙周病CBCT纵向数据记录及分析方法，其特征在于：在S4中，计算反复可通过图像信息的加减、加权运算等，比较不同时刻图像间的差异；也可以通过手动选择软件相关功能分析相应的图像的灰度值、纹理特征，物理测量值如角度、宽度、高度、体积、表面积等。
6.根据权利要求1所述一种牙周病CBCT纵向数据记录及分析方法，其特征在于：在S5中，通过时间序列的图像差异比较，分析图像中不同解剖学区域的影像变化特征，如某个牙位的牙齿周边信息，信息不限于牙根、牙周膜丧失、骨壁厚度，结果显示在三维空间中或者以其他形式输出。
7.根据权利要求1所述一种牙周病CBCT纵向数据记录及分析方法，其特征在于：在S6中，牙齿的牙位信息识别方法可以为人工标注，神经网络，模型匹配度计算等方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201911368176.1A CN110974288A (zh) | 2019-12-26 | 2019-12-26 | 一种牙周病cbct纵向数据记录及分析方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201911368176.1A CN110974288A (zh) | 2019-12-26 | 2019-12-26 | 一种牙周病cbct纵向数据记录及分析方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN110974288A true CN110974288A (zh) | 2020-04-10 |
Family
ID=70077419
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201911368176.1A Pending CN110974288A (zh) | 2019-12-26 | 2019-12-26 | 一种牙周病cbct纵向数据记录及分析方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN110974288A (zh) |
Cited By (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111446011A (zh) * | 2020-05-07 | 2020-07-24 | 同济大学 | 一种牙周诊疗信息管理系统 |
| CN111967539A (zh) * | 2020-09-29 | 2020-11-20 | 北京大学口腔医学院 | 基于cbct数据库的颌面部骨折的识别方法、装置及终端设备 |
| CN112308867A (zh) * | 2020-11-10 | 2021-02-02 | 上海商汤智能科技有限公司 | 牙齿图像的处理方法及装置、电子设备和存储介质 |
| CN112927799A (zh) * | 2021-04-13 | 2021-06-08 | 中国科学院自动化研究所 | 融合多示例学习和多任务深度影像组学的生存期分析系统 |
| CN113223010A (zh) * | 2021-04-22 | 2021-08-06 | 北京大学口腔医学院 | 口腔图像多组织全自动分割的方法和系统 |
| CN114066804A (zh) * | 2021-09-24 | 2022-02-18 | 北京交通大学 | 一种基于深度学习的曲面断层片牙位识别方法 |
| CN114429463A (zh) * | 2022-01-25 | 2022-05-03 | 首都医科大学附属北京同仁医院 | 一种牙周软组织治疗效果的评价方法及装置 |
| CN116589652A (zh) * | 2023-04-28 | 2023-08-15 | 广州迅合医疗科技有限公司 | 一种基于聚氨酯的软组织生物粘合剂制备方法及系统 |
Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2005112766A1 (en) * | 2004-05-21 | 2005-12-01 | Pfizer Products Inc. | Radiographic quantitation method for assessing periodontal bone loss |
-
2019
- 2019-12-26 CN CN201911368176.1A patent/CN110974288A/zh active Pending
Patent Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2005112766A1 (en) * | 2004-05-21 | 2005-12-01 | Pfizer Products Inc. | Radiographic quantitation method for assessing periodontal bone loss |
Cited By (14)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111446011B (zh) * | 2020-05-07 | 2023-08-29 | 同济大学 | 一种牙周诊疗信息管理系统 |
| CN111446011A (zh) * | 2020-05-07 | 2020-07-24 | 同济大学 | 一种牙周诊疗信息管理系统 |
| CN111967539A (zh) * | 2020-09-29 | 2020-11-20 | 北京大学口腔医学院 | 基于cbct数据库的颌面部骨折的识别方法、装置及终端设备 |
| CN111967539B (zh) * | 2020-09-29 | 2021-08-31 | 北京大学口腔医学院 | 基于cbct数据库的颌面部骨折的识别方法、装置及终端设备 |
| CN112308867A (zh) * | 2020-11-10 | 2021-02-02 | 上海商汤智能科技有限公司 | 牙齿图像的处理方法及装置、电子设备和存储介质 |
| CN112927799A (zh) * | 2021-04-13 | 2021-06-08 | 中国科学院自动化研究所 | 融合多示例学习和多任务深度影像组学的生存期分析系统 |
| CN112927799B (zh) * | 2021-04-13 | 2023-06-27 | 中国科学院自动化研究所 | 融合多示例学习和多任务深度影像组学的生存期分析系统 |
| CN113223010A (zh) * | 2021-04-22 | 2021-08-06 | 北京大学口腔医学院 | 口腔图像多组织全自动分割的方法和系统 |
| CN113223010B (zh) * | 2021-04-22 | 2024-02-27 | 北京大学口腔医学院 | 口腔图像多组织全自动分割的方法和系统 |
| CN114066804A (zh) * | 2021-09-24 | 2022-02-18 | 北京交通大学 | 一种基于深度学习的曲面断层片牙位识别方法 |
| CN114429463B (zh) * | 2022-01-25 | 2023-12-22 | 首都医科大学附属北京同仁医院 | 一种牙周软组织治疗效果的评价方法及装置 |
| CN114429463A (zh) * | 2022-01-25 | 2022-05-03 | 首都医科大学附属北京同仁医院 | 一种牙周软组织治疗效果的评价方法及装置 |
| CN116589652A (zh) * | 2023-04-28 | 2023-08-15 | 广州迅合医疗科技有限公司 | 一种基于聚氨酯的软组织生物粘合剂制备方法及系统 |
| CN116589652B (zh) * | 2023-04-28 | 2023-10-27 | 广州迅合医疗科技有限公司 | 一种基于聚氨酯的软组织生物粘合剂制备方法及系统 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN110974288A (zh) | 一种牙周病cbct纵向数据记录及分析方法 | |
| Bazina et al. | Precision and reliability of Dolphin 3-dimensional voxel-based superimposition | |
| CN102576465B (zh) | 用于数字化牙颌面对象的方法 | |
| EP3513712B1 (en) | Integration of intra-oral imagery and volumetric imagery | |
| JP5036534B2 (ja) | 標的病変における変化の精密な測定評価のための医療用撮像システム | |
| EP1486900A1 (en) | Method and system for manufacturing a surgical guide | |
| Naudi et al. | The virtual human face: superimposing the simultaneously captured 3D photorealistic skin surface of the face on the untextured skin image of the CBCT scan | |
| CN113223010B (zh) | 口腔图像多组织全自动分割的方法和系统 | |
| Tilotta et al. | Construction and analysis of a head CT-scan database for craniofacial reconstruction | |
| US20160287339A1 (en) | Method for manufacturing a three-dimensional anatomical structure | |
| De Donno et al. | Facial approximation: Soft tissue thickness values for Caucasian males using cone beam computer tomography | |
| CN110363750B (zh) | 一种基于多模态数据融合的牙根管形态自动提取方法 | |
| CN113065552A (zh) | 自动定位头影测量标志点的方法 | |
| KR20210036697A (ko) | 3차원 데이터 정렬 장치 및 3차원 데이터 정렬 방법 | |
| CN115690045A (zh) | 基于曲面断层片的牙周炎治疗前后骨增量定量评估方法 | |
| CN115886863A (zh) | 全颅底为基准平面的牙齿与面骨三维重叠测量方法及设备 | |
| Zhu et al. | An algorithm for automatically extracting dental arch curve | |
| CN111553907B (zh) | 颅颌面状态的分析方法及装置、电子设备 | |
| 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 | |
| Gerasimenko et al. | Results of processing CT scans of the jaw and preparing it for searching for the mandibular canal | |
| Tomaka et al. | The dynamics of the stomatognathic system from 4D multimodal data | |
| Adaskevicius et al. | Experimental determination of computed tomography settings for jaw scanning | |
| Lysenko et al. | Experience in the use of a radio-oriented augmented reality navigation system for biopsy of a neoplasm of the lower jaw | |
| Gerasimenko et al. | Algorithm for Processing Medical Images to Create a Dataset while Maintaining the Size of Structural Elements | |
| Emiliyanov et al. | ANALYSING TREATMENT RESULTS BY SUPERIMPOSITION OF CBCTs |
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 |