CN113850906B - 一种智能口腔三维美学分析方法 - Google Patents
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Abstract
本申请涉及智能口腔三维美学分析方法,该方法包括:使用口内扫描仪获取患者的牙颌彩色三维模型以及使用面部扫描仪获取不同功能状态下的三维面部扫描模型;使用牙颌彩色三维模型替换三维面部扫描模型中的牙齿数据得到三维虚拟患者;识别三维虚拟患者的美学关键点和重要轮廓;根据部分美学关键点建立全局坐标系;在全局坐标系中为美学关键点和重要轮廓赋值;根据美学关键点和重要轮廓的赋值定义计算方法,计算得到关键美学参数实际值;比较关键美学参数实际值和预设的美学关键参数范围确定关键美学参数的异常值。通过口扫和面扫的的数据构建三维虚拟患者,建立全局坐标系,计算得到关键美学参数实际值,将实际值与正常值范围进行比对确定异常值。
Description
技术领域
本申请涉及口腔美学技术领域,特别是涉及一种智能口腔三维美学分析 方法。
背景技术
对于需进行口腔美学修复的患者,治疗前的综合美学分析、诊断、治疗 设计及医患沟通十分重要。目前临床上常用的DSD(Digital Smile Design) 二维美学分析方法是2012年由Coachman提出的,该方法以患者前牙和面部 特定角度的照片为基础,通过ppt、keynote、photoshop等通用软件或一些牙 科专用数字化软件对美学参数进行逐个测量获得分析结果。然而,二维美学 分析的存在三个明显问题:第一,二维美学分析的准确度明显受到拍照角度 与操作者测量经验的影响;第二,每一个美学参数的分析过程都涉及大量的标点与画线工作,导致该流程步骤多、耗时长,无法椅旁完成;第三,二维 美学分析结果无法直接指导三维数字化修复体设计。
随着三维口内扫描与三维数字化修复体设计的临床推广,口腔三维美学 分析的需求是切实存在的,因为只有在三维空间内实现口腔美学分析才能直 接指导三维修复体设计。然而,至今仍缺乏便捷、可重复的口腔三维美学评 价方法。目前国际知名修复设计软件,如3Shape公司的微笑设计(Smile Design),仍在二维照片中进行美学分析,导致美学分析的结果与数字化修 复体设计无法实现直接衔接。一些专利或研究通过三维测量的方法进行三维 美学分析。例如,专利CN112833545A通过识别面部点云及三维测量的方法 计算颜面部美学参数。北京大学口腔医学院硕士毕业生王冠博于2019年发 表的“前牙美学修复数字化虚拟预测及实现方法的建立和初步应用”学位论 文中,在三维空间内建立点、线、平面,通过三维测量的方法实现口腔三维 美学分析。然而,基于三维测量的口腔三维美学分析仍然存在两大问题:第 一,准确度仍然受到操作者经验的影响;第二,每一个美学参数的分析过程 都涉及在三维空间内建立点、线、平面的工作,步骤多、耗时长。
发明内容
基于现有技术中在口腔三维美学分析中步骤多、耗时长的问题,本申请 提供一种智能口腔三维美学分析方法。
本发明实施例提供了一种智能口腔三维美学分析方法,包括:
使用口内扫描仪获取患者的牙颌彩色三维模型以及使用面部扫描仪不 同功能状态下的三维面部扫描模型;
使用所述牙颌彩色三维模型替换所述三维面部扫描模型中的牙齿数据 得到不同功能状态下的三维虚拟患者;
通过手动标记或人工智能识别所述不同功能状态下的三维虚拟患者的 美学关键点和重要轮廓;
根据所述美学关键点中的部分美学关键点建立全局坐标系;
在所述全局坐标系中为所述美学关键点和所述重要轮廓赋值;
根据所述美学关键点和所述重要轮廓的赋值定义计算方法,计算得到关 键美学参数实际值;
比较所述关键美学参数实际值和预设的美学关键参数范围确定关键美 学参数的异常值。
进一步地,上述一种智能口腔三维美学分析方法,还包括:
根据所述关键美学参数的异常值确定修复方案。
进一步地,上述一种智能口腔三维美学分析方法中,获取患者不同功能 状态下的三维面部扫描模型后,还包括:
通过手动配准或自动算法对所述不同功能状态下的三维面部扫描模型 进行配准。
进一步地,上述一种智能口腔三维美学分析方法中,得到三维虚拟患者 之前,还包括:
对不同功能状态下的三维面部扫描模型和患者的牙颌彩色三维模型进 行精准配准。
进一步地,上述一种智能口腔三维美学分析方法中,不同功能状态三维 面部扫描模型包括:闭口状态下的三维面部扫描模型、休息位状态下的三维 面部扫描模型、微笑状态下的三维面部扫描模型、自然大笑状态下的三维面 部扫描模型、口内配戴印模状态下的三维面部扫描模型;
不同功能状态下的三维虚拟患者至少包括:闭口状态下的三维虚拟患 者、休息位状态下的三维虚拟患者、微笑状态下的三维虚拟患者、自然大笑 状态下的三维虚拟患者;
美学关键点和重要轮廓至少包括:双侧瞳孔、双侧外耳道上缘、左侧眶 下缘点、眉间点、鼻尖点、鼻底、颏前点、唇部轮廓和每颗牙齿的轮廓。
进一步地,上述一种智能口腔三维美学分析方法中,关键美学参数实际 值至少包括:前牙大小及比例的参数、切缘位置的参数、龈缘位置的参数、 中线的参数、前牙角度的参数和前牙突度的参数。
进一步地,上述一种智能口腔三维美学分析方法中,根据根据所述美学 关键点和所述重要轮廓的赋值定义计算方法,计算得到关键美学参数实际 值,包括:
计算前牙大小及比例的参数包括:计算上中切牙长度、上中切牙宽度、 上中切牙宽长比、上前牙宽度比;
计算切缘位置的参数包括:计算休息位上中切牙暴露量、上前牙切缘连 线;
计算龈缘位置的参数包括:计算大笑牙龈暴露量、龈顶点的对称性;
计算中线的参数包括:计算中切牙中线距面中线的距离;
计算前牙角度的参数包括:计算上前牙唇舌轴向、上前牙近远中轴向、 覆盖;
计算前牙突度的参数包括:计算E线、鼻唇角。
本申请实施例的优点在于:本申请通过口扫和面扫获取患者的牙颌彩色 三维模型以及不同功能状态下的三维面部扫描模型,然后使用牙颌彩色三维 模型替换所述三维面部扫描模型中的牙齿数据得到三维虚拟患者,识别计算 关键美学参数实际值所需的美学关键点和重要轮廓,在美学关键点中引入全 局坐标系,在全局坐标系中对美学关键点和重要轮廓进行赋值,避免引入人 工测量的误差,不仅简化了计算关键美学参数实际值的流程而且提升了计算 关键美学参数实际值的准确度,并且通过定义计算公式计算得到关键美学参 数实际值,将得到的实际值与正常值范围进行比对后确定异常值;根据确定 的异常值对前牙修复进行指导,提升了升医患沟通效率。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或传统技术中的技术方案,下面将对实 施例或传统技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面 描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲, 在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本申请实施例提供的一种智能口腔三维美学分析方法示意图。
具体实施方式
为使本申请的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂,下面结合附图 对本申请的具体实施方式做详细的说明。在下面的描述中阐述了很多具体细 节以便于充分理解本申请。但是本申请能够以很多不同于在此描述的其它方 式来实施,本领域技术人员可以在不违背本申请内涵的情况下做类似改进, 因此本申请不受下面公开的具体实施的限制。
除非另有定义,本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本申请的技 术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本申请的说明书中所使用 的术语只是为了描述具体的实施例的目的,不是旨在于限制本申请。本文所 使用的术语“及/或”包括一个或多个相关的所列项目的任意的和所有的 组合。
图1为本申请实施例提供的一种智能口腔三维美学分析方法示意图。
第一方面,本发明实施例提供了一种智能口腔三维美学分析方法,结合 图1,包括S101至S107七个步骤:
S101:使用口内扫描仪获取患者的牙颌彩色三维模型以及使用面部扫描 仪获取不同功能状态下的三维面部扫描模型;
具体的,本申请实施例中的患者的牙颌彩色三维模型是通过口内扫描仪 进行获取,口内扫描仪可以是3SHAPE公司的TRIOS扫描仪,患者的不同 功能状态下的三维面部扫描模型是通过面部扫描仪获取,面部扫描仪可以是 3D-SHAPE公司的FACE SCAN三维面部扫描仪。
S102:使用牙颌彩色三维模型替换三维面部扫描模型中的牙齿数据得到 不同功能状态下的三维虚拟患者。
具体的,本申请实施例中,由于三维面部扫描模型中的牙齿数据的精度 没有牙颌彩色三维模型的精度高,所以使用牙颌彩色三维模型替换三维面部 扫描模型中的牙齿数据得到三维虚拟患者,即三维面部扫描模型和牙颌彩色 三维模型共同组成了三维虚拟患者。
S103:通过手动标记或人工智能识别所述不同功能状态下的三维虚拟患 者的美学关键点和重要轮廓。
具体的,本申请实施例中,通过手动标记或人工智能自动识别获得三维 虚拟患者的美学关键点和重要轮廓;美学关键点和重要轮廓至少包括:双侧 瞳孔、双侧外耳道上缘、左侧眶下缘点、眉间点、鼻尖点、鼻底、颏前点、 唇部轮廓和每颗牙齿的轮廓。
S104:根据所述美学关键点中的部分美学关键点建立全局坐标系。
具体的,本申请实施例中,根据双侧瞳孔、双侧外耳道上缘、左侧眶下 缘点建立全局坐标系,参考Frankfort平面,利用双侧外耳道上缘点和左侧眶 下缘点建立XY面,YZ面为垂直于XY面并通过双侧瞳孔连线中点的面, XZ面为同时垂直于XY面和YZ面的面,由此建立全局坐标系。
S105:在全局坐标系中为美学关键点和重要轮廓赋值。
具体的,本申请实施例中,使得患者在坐标系内的头位最接近自然头位, 便于全局坐标系中为美学关键点和重要轮廓赋值。
S106:根据所述美学关键点和所述重要轮廓的赋值定义计算方法,计算 得到关键美学参数实际值。
具体的,本申请实施例中,通过在关键美学参数实际值过程中引入全局 坐标系,通过全局坐标系中的美学关键点和重要轮廓的值手动或自动计算得 到关键美学参数实际值,提高了关键美学参数实际值的精度。
S107:比较关键美学参数实际值和预设的美学关键参数范围确定关键美 学参数的异常值。
具体的,本申请实施例中,将得到的关键美学参数实际值与预设的美学 关键参数正常值范围进行比对确定关键美学参数的异常值。
进一步地,上述一种智能口腔三维美学分析方法,还包括:
根据所述关键美学参数的异常值确定修复方案。
具体的,本申请实施例中,可以是改变近远中距离的正畸和修复的修复 方案、也可以是改变龈缘位置的牙周和修复的修复方案,也可以是不改变近 远中距离、龈缘位置的单纯修复方案,具体修复方案根据异常值灵活确定, 上述列举只是举例说明,并不以此限定本申请的保护范围。
进一步地,上述一种智能口腔三维美学分析方法中,获取患者不同功能 状态下的三维面部扫描模型后,还包括:
通过手动配准或自动算法对所述不同功能状态下的三维面部扫描模型 进行配准。
具体的,本申请实施例中,可以是手动配准的方法:通过手动选择面部 的特征点将不同功能状态下的三维面部扫描模型进行配准;也可以是通过算 法实现自动配准:通过选取额部、鼻部等不受面部表情变化的区域来实现三 维面部扫描模型配准。
进一步地,上述一种智能口腔三维美学分析方法中,得到不同功能状态 下的三维虚拟患者之前,还包括:
使用印模和配准块对所述不同功能状态下的三维面部扫描模型和患者 的牙颌彩色三维模型进行精准配准。
具体的,本申请实施例中,制取硅橡胶牙列印模,在托盘手柄部分粘固 配准块,印模和配准块作为一个整体进行扫描得到印模和配准块模型,以 STL格式导出,用于对不同功能状态下的三维面部扫描模型和患者的牙颌彩 色三维模型的精准配准;可以通过手动选择三维数据上的特征点将不同功能 状态下的三维面部扫描模型和患者的牙颌彩色三维模型进行配准;也可以通 过算法实现自动配准:具体根据患者的牙颌彩色三维模型的牙齿面形态、配 准块上的点状突起进行自动匹配;具体配准内容包括患者的牙颌彩色三维模型与印模和配准块模型上的印模部分配准、口内配戴印模状态下的三维面部 扫描模型上的配准块部分与印模和配准块模型上的配准块部分配准。
进一步地,上述一种智能口腔三维美学分析方法中,不同功能状态三维 面部扫描模型包括:闭口状态下的三维面部扫描模型、休息位状态下的三维 面部扫描模型、微笑状态下的三维面部扫描模型、自然大笑状态下的三维面 部扫描模型、口内配戴印模状态下的三维面部扫描模型。
具体的,本申请实施例中,使用三维面部扫描仪获取患者不同功能状态 三维面部扫描模型,具体状态包括闭口状态、休息位状态、微笑状态、自然 大笑状态、口内配戴印模状态,获取结果以带有颜色纹理的OBJ格式导出。
不同功能状态下的三维虚拟患者至少包括:闭口状态下的三维虚拟患 者、休息位状态下的三维虚拟患者、微笑状态下的三维虚拟患者、自然大笑 状态下的三维虚拟患者。
具体的,本申请实施例中,闭口状态下的三维虚拟患者包括:闭口状态 下的三维面部扫描模型和患者的牙颌彩色三维模型;休息位状态下的三维虚 拟患者包括:休息位状态下的三维面部扫描模型和患者的牙颌彩色三维模 型;微笑状态下的三维虚拟患者包括:微笑状态下的三维面部扫描模型和患 者的牙颌彩色三维模型;自然大笑状态下的三维虚拟患者包括:自然大笑状 态下的三维面部扫描模型和患者的牙颌彩色三维模型。
进一步地,上述一种智能口腔三维美学分析方法中,关键美学参数实际 值至少包括:前牙大小及比例的参数、切缘位置的参数、龈缘位置的参数、 中线的参数、前牙角度的参数和前牙突度的参数。
进一步地,上述一种智能口腔三维美学分析方法中,根据所述美学关键 点和所述重要轮廓的赋值计算得到关键美学参数实际值,包括:
计算前牙大小及比例的参数包括:计算上中切牙长度、上中切牙宽度、 上中切牙宽长比、上前牙宽度比。
具体的,本申请实施例中,上中切牙长度为上中切牙轮廓点中z最大值 与z最小值的差值,计算公式为L=zmax–zmin;上中切牙宽度为上中切牙 轮廓点中x最大值与x最小值的差值,计算公式为W=xmax–xmin;上中 切牙宽长比为上中切牙宽度与长度的比值;上前牙宽度比为每颗上前牙的|x| 最大值点为该牙的“远中轮廓外缘点”,每颗牙在x轴投影的宽度为其近中 邻牙远中轮廓外缘点的|x|值与该牙远中轮廓外缘点的差值,计算公式为Wxi=|x|(i-1)max-|x|(i)max,以Wx做比,得到上前牙宽度比。
计算切缘位置的参数包括:计算休息位上中切牙暴露量、上前牙切缘连 线。
具体的,本申请实施例中,休息位上中切牙暴露量为双侧中切牙轮廓点 中的z值最小点到与其x值相同的休息位上唇轮廓点的最小距离;上前牙切 缘连线为每颗上前牙轮廓点中的z值最小点的连线。
计算龈缘位置的参数包括:计算大笑牙龈暴露量、龈顶点的对称性。
具体的,本申请实施例中,自然大笑牙龈暴露量为每颗上前牙轮廓点中 的z值最大点到与其x值相同的的自然大笑上唇轮廓点的最小距离;龈顶点 的对称性为以左上中切牙轮廓点中的z值最大点为参考点,其他每颗牙轮廓 点中最大z值与左上中切牙最大z值的差值。
计算中线的参数包括:计算中切牙中线距面中线的距离。
具体的,本申请实施例中,中切牙中线距面中线的距离为双侧中切牙x 最小值的平均值;
计算前牙角度的参数包括:计算上前牙唇舌轴向、上前牙近远中轴向、 覆盖。
具体的,本申请实施例中,上前牙唇舌轴向为每颗前牙轮廓的“z值最 大点和z值最小点”连线与xz面的交角;上前牙近远中轴向为每颗前牙轮 廓的“z值最大点和近远中切角中点”的连线与yz面的交角。覆□为“下 前牙切端z值最大点与上前牙z值最小点的z值的差值”与“上前牙切端z 值最大点与上前牙z值最小点的z值的差值”的比值;覆盖为“下前牙切端 z值最大点”的y值与“上前牙z值最小点”的y值的差值。
计算前牙突度的参数包括:计算E线、鼻唇角。
具体的,本申请实施例中,E线为上下唇轮廓距“鼻尖点、颏前点连线” 的最短距离;鼻唇角为鼻尖点、鼻底连线”与“鼻底、上唇上缘中点连线” 的交角。
本领域的技术人员能够理解,尽管在此所述的一些实施例包括其它实施 例中所包括的某些特征而不是其它特征,但是不同实施例的特征的组合意味 着处于本申请的范围之内并且形成不同的实施例。
本领域的技术人员能够理解,对各个实施例的描述都各有侧重,某个实 施例中没有详述的部分,可以参见其他实施例的相关描述。
以上,仅为本发明的具体实施方式,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,可轻易想到各 种等效的修改或替换,这些修改或替换都应涵盖在本发明的保护范围之内。 因此,本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。
Claims (4)
1.一种智能口腔三维美学分析方法,其特征在于,包括:
使用口内扫描仪获取患者的牙颌彩色三维模型以及使用面部扫描仪获取不同功能状态下的三维面部扫描模型;
使用所述牙颌彩色三维模型替换所述三维面部扫描模型中的牙齿数据得到不同功能状态下的三维虚拟患者;
通过手动标记或人工智能识别所述不同功能状态下的三维虚拟患者的美学关键点和重要轮廓;
根据所述美学关键点中的部分美学关键点建立全局坐标系;
在所述全局坐标系中为所述美学关键点和所述重要轮廓赋值;
根据所述美学关键点和所述重要轮廓的赋值定义计算方法,计算得到关键美学参数实际值;
比较所述关键美学参数实际值和预设的美学关键参数范围确定关键美学参数的异常值;
根据所述关键美学参数的异常值确定修复方案;
所述美学关键点和重要轮廓包括:双侧瞳孔、双侧外耳道上缘点、左侧眶下缘点、眉间点、鼻尖点、鼻底、颏前点、唇部轮廓和每颗牙齿的轮廓;
根据所述美学关键点中的部分美学关键点建立全局坐标系是利用双侧外耳道上缘点和左侧眶下缘点建立XY面,YZ面为垂直于XY面并通过双侧瞳孔连线中点的面,XZ面为同时垂直于XY面和YZ面的面,由此建立全局坐标系;
根据所述美学关键点和所述重要轮廓的赋值定义计算方法,计算得到关键美学参数实际值,包括:
(1)计算前牙大小及比例的参数,包括:计算上中切牙长度、上中切牙宽度、上中切牙宽长比、上前牙宽度比;
上中切牙长度为上中切牙轮廓点中z最大值与z最小值的差值,计算公式为L=zmax–zmin;
上中切牙宽度为上中切牙轮廓点中x最大值与x最小值的差值,计算公式为W=xmax–xmin;
上中切牙宽长比为上中切牙宽度与长度的比值;
上前牙宽度比计算公式为Wx(i-1)/Wxi;每颗上前牙的|x|最大值点为该牙的“远中轮廓外缘点”,每颗上前牙在x轴投影的宽度Wxi为其近中邻牙远中轮廓外缘点的|x|值与该牙远中轮廓外缘点的|x|值的差值,计算公式为Wxi=|x|(i-1)max-|x|(i)max;
(2)计算切缘位置的参数,包括:计算休息位上中切牙暴露量、上前牙切缘连线;
休息位上中切牙暴露量为双侧中切牙轮廓点中的z值最小点到与其x值相同的休息位上唇轮廓点的最小距离;
上前牙切缘连线为每颗上前牙轮廓点中的z值最小点的连线;
(3)计算龈缘位置的参数,包括:计算自然大笑牙龈暴露量、龈顶点的对称性;
自然大笑牙龈暴露量为每颗上前牙轮廓点中的z值最大点到与其x值相同的自然大笑上唇轮廓点的最小距离;
龈顶点的对称性为以左上中切牙轮廓点中的z值最大点为参考点,其他每颗牙轮廓点中最大z值与左上中切牙最大z值的差值;
(4)计算中线的参数,包括:计算中切牙中线距面中线的距离;
中切牙中线距面中线的距离为双侧中切牙x最小值的平均值;
上前牙唇舌轴向为每颗前牙轮廓的“z值最大点和z值最小点”连线与xz面的交角;
上前牙近远中轴向为每颗前牙轮廓的“z值最大点和近远中切角中点”的连线与yz面的交角;
覆盖为“下前牙切端z值最大点”的y值与“上前牙z值最小点”的y值的差值;
(6)计算前牙突度的参数,包括:计算E线、鼻唇角;
E线为上下唇轮廓距“鼻尖点、颏前点连线”的最短距离;
鼻唇角为鼻尖点、鼻底连线”与“鼻底、上唇上缘中点连线”的交角。
2.根据权利要求1所述的一种智能口腔三维美学分析方法,其特征在于,所述获取患者不同功能状态下的三维面部扫描模型后,所述方法还包括:
通过手动配准或自动算法对所述不同功能状态下的三维面部扫描模型进行配准。
3.根据权利要求1所述的一种智能口腔三维美学分析方法,其特征在于,所述得到不同功能状态下的三维虚拟患者之前,所述方法还包括:
使用印模和配准块对所述不同功能状态下的三维面部扫描模型和患者的牙颌彩色三维模型进行精准配准。
4.根据权利要求1所述的一种智能口腔三维美学分析方法,其特征在于,
所述不同功能状态三维面部扫描模型包括:闭口状态下的三维面部扫描模型、休息位状态下的三维面部扫描模型、微笑状态下的三维面部扫描模型、自然大笑状态下的三维面部扫描模型、口内配戴印模状态下的三维面部扫描模型;
所述不同功能状态下的三维虚拟患者包括:闭口状态下的三维虚拟患者、休息位状态下的三维虚拟患者、微笑状态下的三维虚拟患者、自然大笑状态下的三维虚拟患者。
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Legal Events
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PB01 | Publication | ||
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SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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GR01 | Patent grant | ||
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