CN113112477A - 一种基于人工智能的前牙即刻种植测量分析方法 - Google Patents

一种基于人工智能的前牙即刻种植测量分析方法 Download PDF

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Abstract

为了解决即刻种植术前各项软硬组织指标测量时存在的精度不足及耗时问题，本发明提供了一种基于人工智能前牙即刻种植测量分析方法，其通过先行构建标准化前牙即刻种植相关软硬组织数据库，并依托该数据库对Resnet神经网络算法进行训练优化，搭建具备前牙即刻种植相关软硬组织测量的高精度、高可行性AI算法，临床通过输入患者的口腔硬组织数据及口腔表面数据，即可得到前牙即刻种植术前各项软硬组织及角度指标，本发明基于人工智能神经网络，旨在通过卷积神经网络算法获得前牙美学区即刻种植相关的软硬组织指标测量数据，提高测量精度及速度，减轻临床口腔医生负担，提高工作效率，促进完善的即刻种植方案的决策与制定。

Description

一种基于人工智能的前牙即刻种植测量分析方法
【技术领域】
本专利涉及口腔种植医疗领域，涉及上前牙即刻种植相关软硬组织指标的数字化智能诊断分析方法，具体是指一种基于人工智能的前牙即刻种植测量分析方法。
【背景技术】
根据第四次全国口腔流行病学调查结果，35-44岁中青年人群中，牙缺失率约为36.4％，65-74岁老年人当中，牙缺失率约为86％。牙齿缺失会影响咀嚼、发音、美观，甚至对全身健康造成影响。口腔种植作为缺失牙修复的重要手段，其疗效已得到充分肯定。
即刻种植指的是在拔牙后，即刻植入人工种植体，即刻种植以治疗周期短、手术次数少、手术创伤小、患者痛苦小、更快恢复缺失牙等优势被广泛应用于前牙区种植，成为口腔种植医生关注的热点内容。
能否进行即刻种植、即刻种植手术方案制定及预期治疗效果在很大程度上依赖于患者天然牙周围软硬组织条件。因此，口腔医生在术前需要对多个与即刻种植相关的软硬组织指标进行定量分析，如唇侧骨壁厚度、根尖区骨高度、腭侧骨壁厚度、跳跃间隙的宽度、牙长轴与骨长轴交角等硬组织指标及如牙龈厚度和高度等软组织指标。然而，与即刻种植相关的软硬组织指标接近30项，对上述指标进行精确测量会占用临床口腔医生大量诊疗时间及精力，若临床医生仅凭经验粗略判断，缺乏量化标准，极容易出现不同医生判读结果不一致的情况，影响后续治疗方案的制定。
因此，为了减少临床口腔医生对即刻种相关软硬组织指标测量分析的负担，同时减少因测量不准确所导致的诊断误差，达到更精确及更有效率的即刻种植术前分析具有重要意义。
因此，本专利提出了一种新的技术方案。
【发明内容】
本发明的目的是在于克服现有技术的不足，提供了一种基于人工智能前牙即刻种植测量分析方法。
为了解决上述存在的技术问题，本发明采用下述技术方案：
一种基于人工智能的前牙即刻种植测量分析方法，包含以下步骤：
S1、构建标准化前牙即刻种植相关软硬组织数据库
S1.1构建口腔软硬组织图像数据影像学资料库
批量收集患者口腔硬组织数据及口腔表面数据，通过Co-Diagnostix，Simplant，3shape，Guidemia等种植分析软件导入同一患者的口腔硬组织数据DICOM文件及口腔表面数据STL文件，分别在两组数据上标记3组或3组以上的对应点，将口腔硬组织数据及口腔表面数据进行标准化拟合处理，构建具有口腔软硬组织图像数据的影像学资料库；
S1.2选定测量截面
分别以颌平面、人体正中线为水平参考平面和垂直参考平面，绘制标准牙弓曲线，并在横断面上选取拟测量牙位，截取牙髓腔的最大矢状面作为测量平面，标记，保存；
S1.3构建上前牙标准化即刻种植相关软硬组织数据库
由受过系统性训练的人员对资料库图像，按照规范化测量标准进行上前牙即刻种植相关软硬组织指标测量，构建包含17项硬组织指标、5项软组织指标、3项角度指标的标准化测量数据库，与步骤S1.1构建的口腔软硬组织图像数据影像学资料库对应匹配，构建前牙标准化即刻种植相关软硬组织数据库；
S2、构建以Resnet卷积神经网络为基础的软硬组织测量模型
S2.1搭建具备模型拟合及截面选取能力的Resnet神经网络
构建包含多层卷积层的Resnet神经网络，输入原始口腔硬组织数据DICOM文件、口腔表面数据STL文件及对应的模型拟合数据、标准牙弓曲线及矢状测量界面，通过对原始数据三维拟合及归一化处理，搭建具备模型拟合及截面选取能力的Resnet神经网络；
S2.2搭建具备图像识别与测量分析能力的Resnet神经网络
构建包含多层卷积层的Resnet神经网络，输入步骤S1建立的标准化前牙即刻种植相关软硬组织数据库及步骤S2.1输出的矢状测量截面，并通过数据扩增及超参数的调整对包含多层卷积层的Resnet神经网络进行训练和优化，最终构建具备即刻种植相关软硬组织测量的高精度、高可行性AI算法；
S3、构建上前牙即刻种植相关软硬组织指标AI测量系统
S3.1输入患者信息
在步骤S2中搭建的Resnet神经网络内输入包含患者口腔硬组织数据的DICOM文件及口腔表面数据的STL文件；
S3.2 Resnet神经网络输出
通过Resnet卷积神经网络，输出具有口腔软硬组织图像的影像学数据、标准牙弓曲线、上前牙测量截面及对应的即刻种植相关软硬组织指标，包含17项硬组织指标、5项软组织指标和3项角度指标的测量结果；
S3.3临床医生根据人工智能测量系统得到的软硬组织数据后，对患者进行前牙美学区即刻种植治疗方案的制定。
在进一步的改进方案中，患者的口腔硬组织数据DICOM文件通过锥形束CT(CBCT)对患者口腔进行扫描获取，该DICOM文件包含患者上颌骨、下颌骨以及牙齿影像数据。
在进一步的改进方案中，患者的口腔表面数据STL文件通过藻酸盐、硅橡胶或聚醚印模获取患者口腔石膏模型，再将石膏模型利用三维模型扫描仪扫描获取，该STL文件包含牙齿和口腔软组织表面形态数据。
在进一步的改进方案中，在步骤S1.2中，绘制标准牙弓曲线：在横断面上以12-22釉牙骨质界处为标志点选取牙髓腔中心，绘制牙弓曲线。
在进一步的改进方案中，硬组织指标包括：釉牙骨质界下2mm、4mm、6mm唇侧骨壁厚度，釉牙骨质界下2mm、4mm、6mm腭侧骨壁厚度，釉牙骨质界处及釉牙骨质界下2mm、4mm、6mm牙齿厚度，牙长轴上牙槽嵴顶至基骨长度及根尖至基骨长度，骨长轴上牙槽嵴顶至基骨长度及根尖至基骨长度，釉牙骨质界至牙槽嵴顶距离，牙槽嵴顶宽度，根尖2mm处骨壁厚度。
在进一步的改进方案中，软组织指标包括：釉牙骨质界上1mm、釉牙骨质界处及釉牙骨质界下2mm、4mm、6mm唇侧软组织厚度。
在进一步的改进方案中，角度指标包括：牙长轴角度，骨长轴角度，牙长轴与骨长轴之间的交角。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：本发明基于人工智能神经网络，旨在通过卷积神经网络算法获得前牙美学区即刻种植相关的软硬组织指标的测量数值，提高测量精准度及速度，减轻临床口腔医生负担，提高工作效率，最终促进完善的即刻种植方案的决策制定。本发明首次将Resnet神经网络深度学习应用于口腔种植学领域，实现上前牙即刻种植相关软硬指标的数字化人工智能诊断分析。相比于传统的影像学处理方法，本方案依托人工智能自动拟合口腔硬组织数据及口腔表面数据、自动识别测量界面并测量即刻种植相关的软硬组织指标，具有高精度、高效率的优势，为即刻种植手术方案的制定提供更完善的依据。
下面结合附图与具体实施方式对本发明作进一步的详细描述：
【附图说明】
图1为本发明实施例中Resnet神经网络框架示意图；
图2为本发明实施例中Resnet神经网络输出软硬组织指标(以角度为例)测量原理示意图；
图3为本发明实施例中口腔硬组织数据及口腔表面数据进行标准化拟合处理示意图；
图4为发明实施例中构建口腔软硬组织图像数据影像学资料库的示意图。
【具体实施方式】
为更好的说明本发明的目的、技术方案和优点，现在结合实施例对本发明作进一步详细的说明。
参照图1至图4，本发明实施例提供了一种基于人工智能的前牙即刻种植测量分析方法，包含以下步骤：
S1、构建标准化即刻相关软硬组织数据库
S1.1构建口腔软硬组织图像数据影像学资料库
收集1000例患者口腔硬组织数据及口腔表面数据，通过Co-Diagnostix种植分析软件导入同一患者的口腔硬组织数据DICOM文件及口腔表面数据STL文件，分别在两组数据上标记3组或3组以上的对应点，将口腔硬组织数据及口腔表面数据进行标准化拟合处理(拟合处理分为数据导入、软件自动拟合及手动拟合三个步骤，根据自动拟合结果决定是否需要手动拟合直至达到所需拟合精度，如图3所示)，构建具有口腔软硬组织图像数据的影像学资料库；口腔硬组织数据DICOM文件的获取：通过CBCT对患者口腔进行扫描获取，该DICOM文件包含患者上颌骨、下颌骨以及牙齿影像数据；口腔表面数据STL文件的获取：通过藻酸盐、硅橡胶或聚醚印模获取患者口腔石膏模型，再将石膏模型利用三维模型扫描仪(
Figure BDA0003021636630000061
Carestream Dental,Rochester,NY,USA)扫描获取，该STL文件包含牙齿和口腔软组织表面形态数据；
S1.2选定测量截面
(1)确定参考平面：以颌平面、人体正中线为水平参考平面和垂直参考平面；
(2)绘制标准牙弓曲线：在横断面上以12-22釉牙骨质界处为标志点选取牙髓腔中心，绘制牙弓曲线；
(3)选取测量界面：在横断面上选取拟测量牙位，截取牙髓腔的最大矢状面作为测量平面，标记，保存；(如图4所示)
S1.3构建上前牙标准化即刻种植相关软硬组织数据库
(1)将标准化测量图片导入Adobe Illustrator中，调整画布大小与图片测量尺大小一致；
(2)由受过系统性训练的人员对资料库图像，按照规范化测量标准进行上前牙即刻种植相关软硬组织指标进行人工测量，构建包含17项硬组织指标、5项软组织指标、3项角度指标的标准化测量数据库，于将步骤S1.1构建的口腔软硬组织图像数据影像学资料库匹配对应，保存，构建标准化即刻种植相关软硬组织数据库。硬组织指标包括：釉牙骨质界下2mm、4mm、6mm唇侧骨壁厚度，釉牙骨质界下2mm、4mm、6mm腭侧骨壁厚度，釉牙骨质界处及釉牙骨质界下2mm、4mm、6mm牙齿厚度，牙长轴上牙槽嵴顶至基骨长度及根尖至基骨长度，骨长轴上牙槽嵴顶至基骨长度及根尖至基骨长度，釉牙骨质界至牙槽嵴顶距离，牙槽嵴顶宽度，根尖2mm处骨壁厚度；软组织指标包括：釉牙骨质界上1mm、釉牙骨质界处及釉牙骨质界下2mm、4mm、6mm唇侧软组织厚度；角度指标包括：牙长轴角度，骨长轴角度，牙长轴与骨长轴之间的交角；
S2、构建以Resnet卷积神经网络为基础的软硬组织测量模型
S2.1搭建具备模型拟合及截面选取能力的Resnet神经网络
构建包含多层卷积层的Resnet神经网络(在实施例中，搭建的是50层卷积层的Resnet神经网络，当然，也可以搭建更多层卷积层的Resnet神经网络)，输入原始口腔硬组织数据DICOM文件、口腔表面数据STL文件及对应的模型拟合数据、标准牙弓曲线及矢状测量界面，通过对原始数据三维拟合及归一化处理，搭建具备模型拟合及截面选取能力的Resnet神经网络；
S2.2搭建具备图像识别与测量分析能力的Resnet神经网络
构建包含多层卷积层的Resnet神经网络，输入步骤S1建立的标准化前牙即刻种植相关软硬组织数据库及步骤S2.1输出的矢状测量界面，并通过数据扩增及超参数的调整对包含多层卷积层的Resnet神经网络进行训练和优化，最终构建具备即刻种植相关软硬组织测量的高精度、高可行性AI算法；(如图1所示)；
S3、构建上前牙即刻种植相关软硬组织指标AI测量系统
S3.1输入患者信息
在步骤S2中搭建的Resnet神经网络内输入包含患者口腔硬组织数据的DICOM文件及口腔表面数据的STL文件；
S3.2Resnet神经网络输出
通过Resnet卷积神经网络，输出具有口腔软硬组织图像的影像学数据、标准牙弓曲线、上前牙测量截面及对应的即刻种植相关软硬组织指标的测量结果(17项硬组织指标、5项软组织指标和3项角度指标)(如图2所示，以角度为例)；
S3.3临床医生根据人工智能测量系统得到的软硬组织数据进行前牙美学区即刻种植临床评估、方案设计，缩短医生诊断治疗时间，提高临床诊疗效率。
为了解决即刻种植术前各项软硬组织指标测量时存在的问题，本发明基于人工智能神经网络，旨在通过卷积神经网络算法获得前牙美学区即刻种植相关的软硬组织指标的测量数值，提高测量精准度及速度，减轻临床口腔医生负担，提高工作效率，最终促进完善的即刻种植方案决策制定。本发明通过先行构建标准化即刻相关软硬组织数据库，并依托该数据库搭建Resnet神经网络模型，并使Resnet神经网络算法进行深度学习，搭建具备前牙即刻种植相关软硬组织测量的高精度、高可行性AI算法，依托该数据库能持续对该Resnet神经网络算法进行训练，提高该测量分析系统的精度，临床通过输入患者的口腔硬组织数据及口腔表面数据，即可得到即刻种植术前各项软硬组织指标，本发明首次将Resnet神经网络深度学习应用于口腔种植学领域，实现上前牙即刻种植相关软硬指标的数字化人工智能诊断分析。相比于传统的影像学处理方法，本方案依托人工智能自动拟合口腔硬组织数据及口腔表面数据、自动识别测量界面并测量即刻种植相关的软硬组织指标，具有高精度、高效率的优势，为即刻种植手术方案的制定提供更完善的依据。
在本案中，Co-DiagnnostiX(version 9.12；Dentalwings,Montreal,Canada)。Co-DiagnnostiX是一款具有开发和多种设计功能的数字化解决方案的软件，主要用于牙科种植规划和定制高度精确度外科设计。可提供高质量和卓越的美学效果设计方案，并与患者进行清晰的沟通，让患者更加清楚拟议的治疗计划。它有助于牙科专业人员提供安全且可预测的种植模拟结果，同时提高医患沟通的效率和减少种植手术时间提高种植成功率。
尽管参照上面实施例详细说明了本发明，但是通过本公开对于本领域技术人员显而易见的是，而在不脱离所述的权利要求限定的本发明的原理及精神范围的情况下，可对本发明做出各种变化或修改。因此，本公开实施例的详细描述仅用来解释，而不是用来限制本发明，而是由权利要求的内容限定保护的范围。

Claims (7)

1.一种基于人工智能的前牙即刻种植测量分析方法，其特征在于，包含以下步骤：
S1、构建标准化前牙即刻种植相关软硬组织数据库
S1.1构建口腔软硬组织图像数据影像学资料库
批量收集患者口腔硬组织数据及口腔表面数据，通过种植分析软件导入同一患者的口腔硬组织数据DICOM文件及口腔表面数据STL文件，分别在两组数据上标记3组或3组以上的对应点，将口腔硬组织数据及口腔表面数据进行标准化拟合处理，构建具有口腔软硬组织图像数据的影像学资料库；
S1.2选定测量截面
分别以颌平面、人体正中线为水平参考平面和垂直参考平面，绘制标准牙弓曲线，并在横断面上选取拟测量牙位，截取牙髓腔最大矢状面作为测量平面，标记，保存；
S1.3构建标准化前牙即刻种植相关软硬组织数据库
由受过系统性训练的人员对资料库图像，按照规范化测量标准进行前牙即刻种植相关软硬组织指标测量，构建包含硬组织指标、软组织指标及角度指标在内的标准化测量数据库，与步骤S1.1构建的口腔软硬组织图像数据影像学资料库对应匹配，构建标准化前牙即刻种植相关软硬组织数据库；
S2、构建以Resnet卷积神经网络为基础的软硬组织测量模型
S2.1搭建具备模型拟合及截面选取能力的Resnet神经网络
构建包含多层卷积层的Resnet神经网络，输入原始口腔硬组织数据DICOM文件、口腔表面数据STL文件及对应的模型拟合数据、标准牙弓曲线及矢状测量截面，通过对原始数据三维拟合及归一化处理，搭建具备模型拟合及截面选取能力的Resnet神经网络；
S2.2搭建具备图像识别与测量分析能力的Resnet神经网络
构建包含多层卷积层的Resnet神经网络，输入步骤S1建立的标准化前牙即刻种植相关软硬组织数据库及步骤S2.1输出的矢状测量截面，并通过数据扩增及超参数的调整对包含多层卷积层的Resnet神经网络进行训练和优化，最终构建具备即刻种植相关软硬组织测量的高精度、高可行性AI算法；
S3、构建上前牙即刻种植相关软硬组织指标AI测量系统
S3.1输入患者信息
在步骤S2中搭建的Resnet神经网络内输入包含患者口腔硬组织数据的DICOM文件及口腔表面数据的STL文件；
S3.2Resnet神经网络输出
通过Resnet卷积神经网络，输出具有口腔软硬组织图像的影像学数据、标准牙弓曲线、上前牙矢状测量截面以及相应硬组织指标、软组织指标和角度指标的测量结果；
S3.3临床医生根据人工智能测量系统得到的前牙即刻种植相关软硬组织及角度数据后，对患者进行前牙美学区即刻种植治疗方案的制定。
2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能前牙即刻种植测量分析方法，其特征在于，患者的口腔硬组织数据DICOM文件通过锥形束CT对患者口腔进行扫描获取，该DICOM文件包含患者上颌骨、下颌骨以及牙齿影像学数据。
3.根据权利要求1所述的一种基于人工智能前牙即刻种植测量分析方法，其特征在于，患者的口腔表面数据STL文件通过藻酸盐、硅橡胶或聚醚印模获取患者口腔石膏模型，再将石膏模型利用三维模型扫描仪扫描获取，该STL文件包含牙齿和口腔软组织表面形态数据。
4.根据权利要求1所述的一种基于人工智能前牙即刻种植测量分析方法，其特征在于，在步骤S1.2中，绘制标准牙弓曲线：在横断面上以12-22釉牙骨质界处为标志点选取牙髓腔中心，绘制牙弓曲线。
5.根据权利要求1所述的一种基于人工智能前牙即刻种植测量分析方法，其特征在于，硬组织指标包括：釉牙骨质界下2mm、4mm、6mm唇侧骨壁厚度，釉牙骨质界下2mm、4mm、6mm腭侧骨壁厚度，釉牙骨质界处及釉牙骨质界下2mm、4mm、6mm牙齿厚度，牙长轴上牙槽嵴顶至基骨长度及根尖至基骨长度，骨长轴上牙槽嵴顶至基骨长度及根尖至基骨长度，釉牙骨质界至牙槽嵴顶距离，牙槽嵴顶宽度，根尖2mm处骨壁厚度。
6.根据权利要求1所述的一种基于人工智能前牙即刻种植测量分析方法，其特征在于，软组织指标包括：釉牙骨质界上1mm、釉牙骨质界处及釉牙骨质界下2mm、4mm、6mm唇侧软组织厚度。
7.根据权利要求1所述的一种基于人工智能前牙即刻种植测量分析方法，其特征在于，角度指标包括：牙长轴角度，骨长轴角度，牙长轴与骨长轴之间的交角。
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