CN112201349A - 一种基于人工智能的正畸手术方案生成系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种基于人工智能的正畸手术方案交互模拟及评估系统，属于全手术期交互性模拟及评估平台，解决现有手术操作难以得到直观预期手术成果、直观硬组织改变程度等问题。本发明创新性地将传统放射影像技术、虚拟现实技术、人工智能分析相结合，医生通过其构建的三维模型进行虚拟手术操作和设计并追踪手术过程中的影像变化，通过自身交互性手术模拟平台的相应算法，根据医生的操作映射出一系列硬组织的改变，再将软组织覆盖在硬组织上，最终得到直观的预计手术成果。本发明也将依托专家决策系统对病历难度、操作方案评分、操作实际效果评分，通过虚拟手术效果对医师自身的方案进行修改，大幅提高手术的可控性与效果，可用于临床和科研分析。
Description
技术领域
本发明属于人工智能领域，一种基于人工智能、虚拟现实的正畸手术交互模拟及评估系统。
背景技术
具有较高口腔美学水平的治疗方案设计目前非常依赖医生丰富的临床工作经验，主要取决于医生自身对于错合畸形的了解，对生物力学知识的储备等情况。例如，由于正畸中存在较多的不可靠因素，而且目前正畸医生的专业水平差异较大，存在正畸术后结果差异较大的情况。原始的排牙实验在石膏模型上进行，帮助医生在一定程度上预测治疗结果。但这种方法在分割牙齿的过程中不可避免地破坏了牙齿的邻接点，不同程度上缩短了牙弓应有的长度，并且人为因素影响较大，精度不足、操作步骤繁琐、缺少对牙根的定位。基于人工智能的术前交互性平台，创新性地将传统放射影像技术与虚拟现实技术及人工智能分析相结合，让医生得以通过其构建的三维彩色模型进行虚拟手术操作和设计。
发明内容
本发明基于一个口腔硬组织三维图像结构化数据库，通过人工标注辅助计算机对二维CBCT影像像进行图像语义分割，从而得到口腔硬组织三维模型，存入口腔硬组织三维图像结构化数据库。并用其训练人工智能，最终设计出一套能智能识别的算法，从而可以在分秒之间从患者的CBCT影像得到三维交互性模型数据。医生通过构建的三维交互性模型进行虚拟手术操作和设计。同时，本发明通过自身交互性正畸模拟平台的相应算法，依托专家决策系统对病历难度、操作方案评分、操作实际效果评分，再将软组织覆盖在硬组织上，最终得到直观的预计手术成果。医生可以根据虚拟手术效果对自身的方案进行修改，大幅提高的手术的可控性与效果。
将数据按照正畸治疗方法、治疗效果等方面进行数据分类，将牙列重构问题看做是模型拟合问题，模型参数(即线性组合系数和相机参数)进行了优化，以便产生二维投影的三维模型最好符合输入二维图像的位置(和纹理)的一组注释面部标记。基于块划分的形状差异度量方法,把样本曲面从欧氏空间的三维坐标转化为基于块距离矢量形式，根据低分辨率曲面型值点矩阵建立统计特征。
所基于数据库基于AI图像识别系统提供所需要的口腔硬组织三维图像及相关信息。数据库目前已包含影像学信息、计算机可识别的结构化信息、人工标注模型信息等，同时针对医生所面临的不同患者口腔情况对数据进行了科学分类。
将数据按照正畸治疗方法、治疗效果等方面进行数据分类，将牙列重构问题看做是模型拟合问题，模型参数(即线性组合系数和相机参数)进行了优化，以便产生二维投影的三维模型最好符合输入二维图像的位置(和纹理)的一组注释面部标记。基于块划分的形状差异度量方法,把样本曲面从欧氏空间的三维坐标转化为基于块距离矢量形式，根据低分辨率曲面型值点矩阵建立统计特征。本发明的目的在于将传统放射影像技术与虚拟现实技术及人工智能分析相结合，让医生得以通过其构建的三维彩色模型进行虚拟手术操作和设计模拟。本发明技术方案如下：
一种人工智能的正畸手术方案自动生成系统，包括：
数据库建立模块，用于建立CBCT数据库，所述CBCT数据库中存储有的大量脱敏病例CBCT数据；
CBCT图像自动识别模块，用于将输入系统的CBCT数据进行结构化处理，自动配对分组；
人工标注模块，用于对CBCT结构化的CBCT数据进行标点处理，标注重要解剖结构；
图像语义分割模块，对CBCT中每一个像素点进行分类，确定每个点的类别(如属于背景、人或车等)，从而进行区域划分。分割的目标一般是将输入的图像转变成输出的分割图，其中图像中的像素带上其所属类别的标签。
口腔硬组织三维图像生成模块，用于对二维图像进行优化组合，根据人工标点生成数字化牙颌模型；
临床专家决策系统和效果评估模块：用于对比病历难度、操作方案评分、操作实际效果评分，医生可根据虚拟手术效果对自身方案进行修改。
病历难度评估模块，用于评估病例难易程度，为提供手术方案。
推荐手术方案模块，用于推荐正畸手术方案。
正畸术前术后数据库存储模块，用于存贮同一个配对病例正畸前后的三维图像数据；
术前术后三维图像比较模块，用于将同一病例术前术后的三维图像进行自动比较；
比较结果自动生成模块，根据比较结果自动，生成矫正效果报告。
根据本发明的具体实施例，本发明公开了下列技术效果:
本发明公开了一种基于人工智能的正畸手术方案交互模拟及评估系统，创新性地将传统放射影像技术、虚拟现实技术、人工智能分析相结合，让医生得以通过其构建的三维模型进行虚拟手术操作和设计并追踪手术过程中的影像变化。医生可以根据虚拟手术效果对自身的方案进行修改，大幅提高的手术的可控性与效果；术中和术后的影像数据也可录入系统，用于临床和科研分析。
附图说明
图1：正畸手术方案自动生成系统由数据库建立模块，CBCT图像自动识别模块，人工标注模块，图像语义分割模块，口腔硬组织三维图像生成模块，临床专家决策系统和效果评估模块，病历难度评估模块，推荐手术方案模块，正畸术前术后数据库存储模块，术前术后三维图像比较模块，比较结果自动生成模块11个模块构成。
图2：为本发明正畸手术方案生成的流程图，具体包括CBCT数据脱敏处理、人工选取硬组织进行标注、自动生成三维数值化牙颌模型、分类图像中的每个像素点、人工自能分析、机械学习自动标记所识别牙及牙槽骨6个步骤。
具体实施方式
S1：对获取的CBCT数据进行脱敏处理，如有同一病例的术前术后数据，自动进行配对
S2：提取储存于数据库中的二维图像数据，在界面上根据牙体硬组织的解剖结构进行人工标点处理。将DICOM格式CBCT图像导入该软件，通过人工标注的方式对冠状面、矢状面、水平面这三个面图像中选取了特征标志点的硬组织进行标记。
S3：根据人工标点的结果，系统自动生成三维数字化牙颌模型，自动标识重要解剖结构。通过预处理，确认将输入的病例特征的信息都已量化；未量化的信息将通过编码程序量化以便输入。输入量化的特征数据病例硬组织量化后的特征点数据与原始数据集合并作导入口腔硬组织三维图像结构化数据库。
S4：图像语义分割，对图像中每一个像素点进行分类，确定每个点的类别(从而进行区域划分。分割的目标一般是将输入的图像转变成输出的分割图，其中图像中的像素带上其所属类别的标签。
S5：将人工标注结果呈递给计算机，并使用FCN与3D U-net构建的智能识别算法，从而让计算机学习人工标记思路，并自动标记出所识别的牙齿及牙槽骨。
Claims (5)
1.一种基于人工智能的正畸手术方案交互模拟及评估系统，其特征在于，包括：一个全手术期交互性模拟及评估平台(覆盖术前、术中、术后)，让医生得以通过其构建的三维模型进行虚拟手术操作和设计并追踪手术过程中的影像变化。
2.按照权利要求1所述基于人工智能的正畸手术方案交互模拟及评估系统，其特征在于，所述系统还包括：通过自身交互性手术模拟平台的相应算法，根据医生的操作映射出一系列硬组织的改变，再将软组织覆盖在硬组织上，最终得到直观的预计手术成果。
3.按照权利要求1所述基于人工智能的正畸手术方案交互模拟及评估系统，其特征在于，所述系统还包括：依托专家决策系统对病历难度、操作方案评分、操作实际效果评分，医生可以根据虚拟手术效果对自身的方案进行修改，大幅提高的手术的可控性与效果。
4.按照权利要求2所述基于人工智能的正畸手术方案交互模拟及评估系统，其特征在于，所述系统还包括：术中和术后的影像数据可录入系统数据库，用于临床和科研分析。
5.按照权利要求1-3所述基于人工智能的正畸手术方案交互模拟及评估系统，其特征在于：将传统放射影像技术与虚拟现实技术及人工智能分析相结合。
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