CN114469405B - 一种基于人工智能的正颌外科手术咬合板的设计方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于人工智能的正颌外科手术咬合板的设计方法，包括：扫描上下颌牙列石膏模型，得到对应的上下颌牙列三维模型；根据上下颌牙列三维模型，获取拟合数据并建立坐标系；根据拟合数据，生成厚度控制要素和二维轮廓线；根据厚度控制要素和二维轮廓线，控制上下颌牙列三维模型的厚度和生成上下颌牙列三维模型的咬合印记；对上下颌牙列三维模型的厚度和咬合印记进行修饰，得到人工智能咬合板。本发明能极大节约设计咬合板所需要的时间，提升工作的效率，人工智能正颌外科手术咬合板的准确性在正颌手术应用中与人工咬合板无明显差异。

Description

一种基于人工智能的正颌外科手术咬合板的设计方法

技术领域

本发明涉及口腔医疗技术领域，特别是一种基于人工智能的正颌外科手术咬合板的设计方法。

背景技术

数字化医疗技术在口腔颌面外科领域的发展日益广泛和深入。在正颌外科领域，随着各种虚拟手术设计软件迅速发展，结合导板制作及3D打印，数字化医疗技术在正颌外科领域的应用越来越成熟。人工智能，主要指设定的程序能够完成通常需要人类智能才能胜任的事件，包括但不限于语音图像识别和学习、视觉感知、数学运算、推理和解决问题，是一门高度交叉的学科，与医疗领域紧密结合、息息相关。20世纪90年代以来，以人工神经网络形态为代表的人工智能得到了迅速的发展，人工智能逐渐成为了当下智能化医疗的重要基石。正颌外科手术咬合板是辅助正颌手术进行的重要工具，咬合板的精确设计，能让正颌手术更安全高效。但是完成数字化咬合板的制作，需要临床医师的重度参与，去掌握这些设计软件的使用方法，整个过程非常繁琐。数字化咬合板的设计和制作，常由临床医师来完成，存在着重复性劳动比例高、效率低、耗时长等问题。

发明内容

鉴于此，本发明提供一种基于人工智能的正颌外科手术咬合板的设计方法，在保证精确度的前提下大大减少设计咬合板所需的时间，提升工作的效率。

本发明公开了一种基于人工智能的正颌外科手术咬合板的设计方法，其包括：

扫描上下颌牙列石膏模型，得到对应的上下颌牙列三维模型；

根据上下颌牙列三维模型，获取拟合数据并建立坐标系；

根据拟合数据，生成厚度控制要素和二维轮廓线；

根据厚度控制要素和二维轮廓线，控制上下颌牙列三维模型的厚度和生成上下颌牙列三维模型的咬合印记；

对上下颌牙列三维模型的厚度和咬合印记进行修饰，得到人工智能咬合板。

优选的，所述扫描上下颌牙列石膏模型，得到对应的上下颌牙列三维模型，包括：

对于给定的上下颌牙列石膏模型，将其扫描成为快速原型系统所应用的标准文件类型数据格式，得到对应的上下颌牙列三维模型。

优选的，所述根据上下颌牙列三维模型，获取拟合数据并建立坐标系，包括：

获取上下颌牙列三维模型的点所拟合的平面，即上颌拟合平面和下颌拟合平面；

根据上下颌模型中的所有点，通过主轴和侧轴所在的平面建立极坐标系计算上下颌模型所有点的角度θ。

优选的，所述根据上下颌模型中的所有点，通过主轴和侧轴所在的平面建立极坐标系计算上下颌模型所有点的角度θ，包括：

把上下颌模型中的所有点合并为点集，通过主成分分析，得到整体中心点和中心平面，主轴、侧轴和法向向量；通过主轴和侧轴所在的平面建立极坐标系计算上下颌模型所有点的角度θ。

优选的，所述根据拟合数据，生成厚度控制要素和二维轮廓线，包括：

根据拟合数据，简化咬合板，判断开口；

生成厚度控制要素；

生成二维轮廓线。

优选的，所述根据拟合数据，简化咬合板，判断开口，包括：

将上颌拟合平面和下颌拟合平面均简化为U型，并在[-π,π)范围内分别被平均等分20个区间，对所有点的角度θ计算其分布，通过找到没有点的角度区间，从而判断U型的开口，并修正主轴的方向，朝向中切牙所在。

优选的，所述生成厚度控制要素，包括：

将上颌拟合平面和下颌拟合平面分别向外拉伸得到上颌集合体和下颌集合体。

优选的，所述生成二维轮廓线，包括：

对点集中在(-π/2,π/2)范围内的点，即U型半圆区域的点，拟合为U型板半圆区内外轮廓曲线，对于超出(-π/2，π/2)范围的点，拟合为直线段，与前面曲线相连，得到U型板的完整二维轮廓线并进行平滑处理。

优选的，所述根据厚度控制要素和二维轮廓线，控制上下颌牙列三维模型的厚度和生成上下颌牙列三维模型的咬合印记，包括：

把二维轮廓线进行线性3D拉伸，得到初始三维U型板，再根据厚度控制要素和二维轮廓线，减去上颌集合体、下颌集合体，以此来控制厚度；

至通过按照法向向量移动整体中心平面，可以进一步协调咬合板与上下颌牙列的关系，用布尔运算从整体牙列模型中减去上颌牙列及下颌牙列，从而得到合板的咬合印迹。

优选的，所述对上下颌牙列三维模型的厚度和咬合印记进行修饰，得到人工智能咬合板，包括：

进行卡曼滤波、平滑处理和补洞运算，保证水密性，得到最终3D的U型板，即人工智能咬合板。

由于采用了上述技术方案，本发明具有如下的优点：研发过程中使用各类错颌畸形患者的STL牙列模型进行研究，人工验证AI咬合板轮廓线合理性及算法的精确性，然后不断优化轮廓线和算法模型，研制出人工智能正颌外科手术板自动设计程序，简称为AIPlate。经过优化，轮廓线从最初的陡峭变得逐渐平滑，咬合印迹也更符合临床需求，达到临床使用标准。AI咬合板的外形与牙尖关系与手工咬合板无明显差异，但能极大节约设计咬合板所需要的时间。人工智能正颌外科手术咬合板的准确性在正颌手术应用中与人工咬合板无明显差异。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例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发明实施例中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例的一种基于人工智能的正颌外科手术咬合板的设计方法的流程示意图；

图2为本发明实施例的人工智能咬合板的基本要素示意图；

图3为本发明实施例的算法模型流程示意图；

图4为本发明实施例的人工智能咬合板的U型简化结构示意图；

图5为本发明实施例的人工智能咬合板的优化对比图；

图6为本发明实施例的人工智能咬合板(左)与普通数字化咬合板(右)的对比示意图。

具体实施方式

结合附图和实施例对本发明作进一步说明，显然，所描述的实施例仅是本发明实施例一部分实施例，而不是全部的实施例。本领域普通技术人员所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明实施例保护的范围。

参见图1，本发明提供了一种基于人工智能的正颌外科手术咬合板的设计方法的实施例，其包括：

S101：扫描上下颌牙列石膏模型，得到对应的上下颌牙列三维模型；

S102：根据上下颌牙列三维模型，获取拟合数据并建立坐标系；

S103：根据拟合数据，生成厚度控制要素和二维轮廓线；

S104：根据厚度控制要素和二维轮廓线，控制上下颌牙列三维模型的厚度和生成上下颌牙列三维模型的咬合印记；

S105：对上下颌牙列三维模型的厚度和咬合印记进行修饰，得到人工智能咬合板。

本实施例中，所述扫描上下颌牙列石膏模型，得到对应的上下颌牙列三维模型，包括：

对于给定的上下颌牙列石膏模型，将其扫描成为快速原型系统所应用的标准文件类型数据格式，得到对应的上下颌牙列三维模型。

本实施例中，所述根据上下颌牙列三维模型，获取拟合数据并建立坐标系，包括：

获取上下颌牙列三维模型的点所拟合的平面，即上颌拟合平面和下颌拟合平面；

根据上下颌模型中的所有点，通过主轴和侧轴所在的平面建立极坐标系计算上下颌模型所有点的角度θ。

本实施例中，所述根据上下颌模型中的所有点，通过主轴和侧轴所在的平面建立极坐标系计算上下颌模型所有点的角度θ，包括：

把上下颌模型中的所有点合并为点集，通过主成分分析，得到整体中心点和中心平面，主轴、侧轴和法向向量；通过主轴和侧轴所在的平面建立极坐标系计算上下颌模型所有点的角度θ。

本实施例中，所述根据拟合数据，生成厚度控制要素和二维轮廓线，包括：

根据拟合数据，简化咬合板，判断开口；

生成厚度控制要素；

生成二维轮廓线。

本实施例中，所述根据拟合数据，简化咬合板，判断开口，包括：

将上颌拟合平面和下颌拟合平面均简化为U型，并在[-π,π)范围内分别被平均等分20个区间，对所有点的角度θ计算其分布，通过找到没有点的角度区间，从而判断U型的开口，并修正主轴的方向，朝向中切牙所在。

本实施例中，所述生成厚度控制要素，包括：

将上颌拟合平面和下颌拟合平面分别向外拉伸得到上颌集合体和下颌集合体。

本实施例中，所述生成二维轮廓线，包括：

对点集中在(-π/2,π/2)范围内的点，即U型半圆区域的点，拟合为U型板半圆区内外轮廓曲线，对于超出(-π/2，π/2)范围的点，拟合为直线段，与前面曲线相连，得到U型板的完整二维轮廓线并进行平滑处理。

本实施例中，所述根据厚度控制要素和二维轮廓线，控制上下颌牙列三维模型的厚度和生成上下颌牙列三维模型的咬合印记，包括：

把二维轮廓线进行线性3D拉伸，得到初始三维U型板，再根据厚度控制要素和二维轮廓线，减去上颌集合体、下颌集合体，以此来控制厚度；

至通过按照法向向量移动整体中心平面，可以进一步协调咬合板与上下颌牙列的关系，用布尔运算从整体牙列模型中减去上颌牙列及下颌牙列，从而得到咬合板的咬合印迹。

本实施例中，所述对上下颌牙列三维模型的厚度和咬合印记进行修饰，得到人工智能咬合板，包括：

进行卡曼滤波、平滑处理和补洞运算，保证水密性，得到最终3D的U型板，即人工智能咬合板。

本发明还给出了一个更为具体的应用实施例：

正颌外科手术合板是利用术前牙列模型进行咬合拼对，将模型固定在合适的位置，完成手工合板或数字化合板的制作。本实施例将基于人工智能制作的正颌外科手术合板简称为人工智能咬合板，对于使用数字化软件手动制作的合板，简称为普通合板。参见图2，为了达到工智能咬合板的成品与普通合板无差异这一目标，使用了宽度、厚度、上下颌中心平面位置和体素密度这些元素来描述咬合板。

宽度是指咬合板在水平方向的距离，合板在同一平面不同部位的距离不同，宽度由上下颌牙列轮廓线决定，可以调整加大或缩窄。厚度是指咬合板垂直方向的距离，厚度可以调整咬合板咬合印迹的深浅。中心平面的调整则可以协调咬合板覆盖上下颌牙列的深度。体素是指三维空间上可以分割的最小单位，体素密度则是单位空间的体素含量，通过调整体素密度，可以调整3D模型的精细程度。提取了这些咬合板的基本要素后，可以构建其自动设计的算法模型。

参见图3，算法流程如下。

步骤1：扫描模型。

对于给定的上下颌牙列模型，将其扫描成为STL(快速原型系统所应用的标准文件类型)数据格式。

步骤2：获取上下颌单独拟合数据。

获取上下颌牙列模型的点所拟合的平面，即上颌拟合平面和下颌拟合平面，以及上下颌牙列模型的中心点，即上颌中心点和下颌中心点。

步骤3：获取整体拟合数据并建立坐标系。

把上下颌模型中的所有点合并为点集，通过主成分分析，得到整体中心点和中心平面，主轴、侧轴和法向向量。通过主轴和侧轴所在的平面建立极坐标系计算上下颌模型所有点的角度θ。

步骤4：简化合板，判断开口。

参见图4，将合板简化为U型，在[-π,π)平均等分20个区间，对所有点的θ计算其分布，通过找到没有点的角度区间，从而判断U型的开口，并修正主轴的方向，朝向中切牙所在。

步骤5：生成厚度控制要素。

以上颌拟合平面、下颌拟合平面分别向外拉伸得到上颌集合体，下颌集合体。

步骤6：生成二维轮廓线。

对点集中在(-π/2,π/2)范围内的点，即U型半圆区域的点，拟合为U型板半圆区内外轮廓曲线，对于超出(-π/2,π/2)范围的点，拟合为直线段，与前面曲线相连，得到U型板的完整二维轮廓线并进行平滑处理。

步骤7：布尔运算1-厚度控制。

把二维轮廓线进行线性3D拉伸，得到初始三维U型板，再通过布尔运算，减去上颌集合体、下颌集合体，以此来控制厚度。

步骤8：布尔运算2-咬合印迹生成。

至通过按照法向向量移动整体中心平面，可以进一步协调合板与上下颌牙列的关系。用布尔运算减去上颌牙列，下颌牙列，从而得到合板的咬合印迹。

步骤9：最终修饰。

进行卡曼滤波、平滑处理和补洞运算，保证水密性，得到最终3D的U型板，即AI合板。

研发过程中使用各类错颌畸形患者的STL牙列模型进行研究，人工验证AI板轮廓线合理性及算法的精确性，然后不断优化轮廓线和算法模型，研制出人工智能正颌外科手术板自动设计程序，简称为AIPlate。经过优化，轮廓线从最初的陡峭变得逐渐平滑，咬合印迹也更符合临床需求，如图5所示，达到临床使用标准。

AI合板的外形与牙尖关系与手工合板无明显差异，但能极大节约设计合板所需要的时间。

参见图6，形态学分析厚度与宽度，AI合板与普通合板之间未见明显区别；形状，AI合板与普通板之间相似度极高；上下颌咬合印迹深浅的协调程度，AI板与普通板的上下颌咬合印迹覆盖均匀，上下颌之间也未见明显区别；精细程度，两者基本一致。同时，与人工合板相比，AI合板设计所需的时间大大缩短，能够实现效率的极大提升，具体如下表所示。

人工智能正颌外科手术咬合板的准确性在正颌手术应用中与人工咬合板无明显差异：

在单颌或双颌正颌手术中，两组患者分别通过AI咬合板和普通咬合板引导手术的实施，术后均取得了满意的效果。将两组的术后螺旋CT重建颅骨与术前模拟文件对齐后导出至MimicsMedical19.0软件，执行偏差分析，生成彩色距离图与三角片分布直方图。在单颌中，AI咬合板组与普通咬合板组的整体偏差(80％左右的三角片分布)均在0.5mm内，两者并无明显区别；在双颌中，AI咬合板组与普通咬合板组的整体偏差(80％左右的三角片分布)均在1.2mm以内，两者无明显区别。由上可得我们验证了在AI合板与人工合板在术后结果的比较中没有明显的差异，证明二者在术中引导骨块整体就位时没有明显的差异。同时对术前与术后头影测量相关标志点的比较显示在重要的标志点定位上AI咬合板与普通咬合板一样可以实现较好的定位。

最后应当说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其限制，尽管参照上述实施例对本发明进行了详细的说明，所属领域的普通技术人员应当理解：依然可以对本发明的具体实施方式进行修改或者等同替换，而未脱离本发明精神和范围的任何修改或者等同替换，其均应涵盖在本发明的权利要求保护范围之内。

Claims (4)

1.一种基于人工智能的正颌外科手术咬合板的设计方法，其特征在于，包括：

扫描上下颌牙列石膏模型，得到对应的上下颌牙列三维模型；

根据上下颌牙列三维模型，获取拟合数据并建立坐标系；

根据拟合数据，生成厚度控制要素和二维轮廓线；

根据厚度控制要素和二维轮廓线，控制上下颌牙列三维模型的厚度和生成上下颌牙列三维模型的咬合印记；

对上下颌牙列三维模型的厚度和咬合印记进行修饰，得到人工智能咬合板；

所述根据上下颌牙列三维模型，获取拟合数据并建立坐标系，包括：

获取上下颌牙列三维模型的点所拟合的平面，即上颌拟合平面和下颌拟合平面；

根据上下颌模型中的所有点，通过主轴和侧轴所在的平面建立极坐标系计算上下颌模型所有点的角度θ；

所述根据上下颌模型中的所有点，通过主轴和侧轴所在的平面建立极坐标系计算上下颌模型所有点的角度θ，包括：

把上下颌模型中的所有点合并为点集，通过主成分分析，得到整体中心点和中心平面，主轴、侧轴和法向向量；通过主轴和侧轴所在的平面建立极坐标系计算上下颌模型所有点的角度θ；

所述根据拟合数据，生成厚度控制要素和二维轮廓线，包括：

根据拟合数据，简化咬合板，判断开口；

生成厚度控制要素；

生成二维轮廓线；

所述根据拟合数据，简化咬合板，判断开口，包括：

将上颌拟合平面和下颌拟合平面均简化为U型，并在[-π,π)范围内分别被平均等分20个区间，对所有点的角度θ计算其分布，通过找到没有点的角度区间，从而判断U型的开口，并修正主轴的方向，朝向中切牙所在；

所述生成厚度控制要素，包括：

将上颌拟合平面和下颌拟合平面分别向外拉伸得到上颌集合体和下颌集合体；

所述生成二维轮廓线，包括：

对点集中在(-π/2,π/2)范围内的点，即U型半圆区域的点，拟合为U型板半圆区内外轮廓曲线，对于超出(-π/2，π/2)范围的点，拟合为直线段，与前面曲线相连，得到U型板的完整二维轮廓线并进行平滑处理。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述扫描上下颌牙列石膏模型，得到对应的上下颌牙列三维模型，包括：

对于给定的上下颌牙列石膏模型，将其扫描成为快速原型系统所应用的标准文件类型数据格式，得到对应的上下颌牙列三维模型。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据厚度控制要素和二维轮廓线，控制上下颌牙列三维模型的厚度和生成上下颌牙列三维模型的咬合印记，包括：

把二维轮廓线进行线性3D拉伸，得到初始三维U型板，再根据厚度控制要素和二维轮廓线，减去上颌集合体、下颌集合体，以此来控制厚度；

通过按照法向向量移动整体中心平面，可以进一步协调咬合板与上下颌牙列的关系，用布尔运算从整体牙列模型中减去上颌牙列及下颌牙列，从而得到咬合板的咬合印迹。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对上下颌牙列三维模型的厚度和咬合印记进行修饰，得到人工智能咬合板，包括：

进行卡曼滤波、平滑处理和补洞运算，保证水密性，得到最终3D的U型板，即人工智能咬合板。

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