CN114533325B - 基于动度监测的平坦黏膜扫描和光学整塑方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于动度监测的平坦黏膜扫描和光学整塑方法及系统，涉及口腔医疗器械技术领域。具体步骤包括如下：利用高分辨率相机识别出平坦牙龈和黏膜表面的微观形貌，将所述微观形貌组合成拼接特征，作为扫描图像拼接的特征标志，基于所述特征标志，进行静态扫描，得到黏膜图像；在所述静态扫描的基础上，让患者模拟咀嚼等生理运动，同时进行黏膜动态扫描，基于黏膜动度和AI进行实时监测，获取肌静力区三维扫描数据，实现光学整塑。本发明解决了现有口内三维扫描仪存在的问题，不仅能够可扫描牙列和牙列周围的少量牙龈，也能准确扫描大面积无牙区平坦牙龈、口腔黏膜，大幅度提升平坦牙龈、黏膜区域的口内三维扫描效率和精度。

Description

基于动度监测的平坦黏膜扫描和光学整塑方法及系统

技术领域

本发明涉及口腔医疗器械技术领域，更具体的说是涉及一种基于动度监测的平坦黏膜扫描和光学整塑方法及系统。

背景技术

口内三维扫描技术发展迅速，精度不断提高，已被广泛应用于口腔医学领域。在单冠修复、三单位固定桥以及单枚种植体上部修复方面，口内三维扫描仪的扫描精度可满足临床要求；但在跨度过大的固定修复领域、平坦黏膜区域、龈沟内牙齿表面区域，其扫描精度仍存在不足。目前市售的口内三维扫描系统的基本原理是以小面积单视场扫描数据为最小扫描单元，通过软件识别牙齿、牙龈表面的宏观曲率变化特征，以此种特征作为扫描头连续移动时多视角扫描图像之间的配准拼接依据，将连续扫描的局部图像拼接成整体图像。但对于大面积无牙区的平坦牙龈、黏膜，由于其表面缺乏牙齿等宏观曲率变化特征，扫描时会出现图像拼接错误、无法完成扫描等问题，进而无法实现边缘整塑扫描。由于光学扫描原理的局限，目前临床难以通过口内三维扫描仪直接获取功能整塑后的软组织形态，口内三维扫描技术尚存在技术瓶颈。

因此，对本领域技术人员来说，如何精准扫描大面积平坦牙龈、黏膜进而实现光学整塑，是亟待解决的问题。

发明内容

有鉴于此，本发明提供了一种基于动度监测的平坦黏膜扫描和光学整塑方法及系统，使口内三维扫描仪应用于大面积平坦牙龈、黏膜扫描成为可能，实现光学整塑。

为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：一种基于动度监测的平坦黏膜扫描和光学整塑方法，具体步骤包括如下：

利用高分辨率相机识别出平坦牙龈和黏膜表面的微观形貌，将所述微观形貌组合成拼接特征，作为扫描图像拼接的特征标志，基于所述特征标志，进行静态扫描，得到黏膜图像；

在所述静态扫描的基础上，让患者模拟生理咀嚼运动，同时进行动态扫描，基于黏膜动度和AI进行实时监测，获取肌静力区三维扫描数据，实现光学整塑。

通过采用上述技术方案，具有以下有益的技术效果：该方法可大幅度提升平坦牙龈、黏膜区域的口内三维扫描效率和精度。

可选的，所述微观形貌包括牙龈和黏膜表面天然存在的点彩、唾液腺开口、黏膜纹理。

可选的，所述获取肌静力区三维扫描数据的步骤为：

对同一黏膜区域不同运动状态进行连续多次扫描，得到扫描数据的三维偏差值；

将所述三维偏差值实时与预设阈值比较，大于所述预设阈值的为肌动力区数据，进行删除，小于所述预设阈值的为肌静力区数据，予以保留。

可选的，所述获取肌静力区三维扫描数据的步骤为：

扫描多个运动状态下整体牙龈黏膜区域数据；

将所述整体牙龈黏膜区域数据与预设阈值进行对比，并根据对比差值，确定肌静力区域。

可选的，所述获取肌静力区三维扫描数据的步骤为：

口内三维扫描仪软件中设置黏膜活动的阈值范围，通过深度学习神经网络进行机器学习，软件通过机器学习后识别肌静力区并保留，识别为肌动力区且超出阈值范围的活动黏膜，将其删除。

另一方面，提供一种基于动度监测的平坦黏膜扫描和光学整塑系统，包括特征获取模块、静态扫描模块、动态扫描模块、实时监测模块；其中，

所述特征获取模块，用于利用高分辨率相机识别出平坦牙龈和黏膜表面的微观形貌，将所述微观形貌组合成拼接特征，作为扫描图像拼接的特征标志；

所述静态扫描模块，用于基于所述特征标志，进行静态扫描，得到黏膜图像；

所述动态扫描模块，在所述静态扫描的基础上，让患者模拟生理咀嚼运动，同时进行动态扫描；

所述实时监测模块，用于基于黏膜动度和AI进行实时监测，获取肌静力区三维扫描数据，实现光学整塑。

可选的，所述高分辨率相机为分辨率为1280*960的相机。

经由上述的技术方案可知，与现有技术相比，本发明公开提供了一种基于动度监测的平坦黏膜扫描和光学整塑方法及系统，解决了现有口内三维扫描仪存在的问题，不仅能够可扫描牙列和牙列周围的少量牙龈，也能准确扫描大面积无牙区平坦牙龈、口腔黏膜，使口内三维扫描仪应用于大面积平坦牙龈、黏膜扫描成为可能，大幅度提升平坦牙龈、黏膜区域的口内三维扫描效率和精度，实现光学整塑。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有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发明的实施例，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，还可以根据提供的附图获得其他的附图。

图1为本发明的方法流程图；

图2为本发明的肌静力线示意图；

图3为本发明的系统结构图；

其中，1为肌静力线。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本发明实施例1公开了一种基于动度监测的平坦黏膜扫描和光学整塑方法，如图1所示，具体步骤包括如下：

利用高分辨率相机识别出平坦牙龈和黏膜表面的微观形貌，将微观形貌组合成拼接特征，作为扫描图像拼接的特征标志，基于特征标志，进行静态扫描，得到黏膜图像；

在静态扫描的基础上，让患者模拟生理咀嚼运动，同时进行动态扫描，基于黏膜动度和AI进行实时监测，获取肌静力区三维扫描数据，实现光学整塑。

牙龈和黏膜表面天然存在的点彩、唾液腺开口、黏膜纹理等微观特征，虽然肉眼和低分辨率摄像头很难分辨，但通过提高摄像头的分辨率，可将上述微观特征准确成像，而这些微观特征的区域随机组合，可成为平坦牙龈和黏膜区域口扫时的良好拼接特征。

在本实施例中，高分辨率相机的分辨率为1280*960。

进一步的，获取肌静力区三维扫描数据有三种方式，其中第一种方式的步骤为：

对同一黏膜区域不同运动状态进行连续多次扫描，得到扫描数据的三维偏差值；

将三维偏差值实时与预设阈值比较，大于预设阈值的为肌动力区数据，进行删除，小于预设阈值的为肌静力区数据，予以保留。

具体的，口内三维扫描仪软件中设置黏膜活动的阈值范围，此阈值范围仅适合于本实施例中所用的扫描仪，用不同的扫描仪扫描静态黏膜的误差值是不同的。在本实施例中，阈值设定为200微米，以区分肌静力区和肌动力区，画出肌静力线1，如图2所示。

200微米的阈值获取方式如下：进行预实验，对全牙列同一黏膜区域进行两次扫描，以牙列区进行配准，两次扫描后得到活动区域的偏差约为200微米；同时，根据运动黏膜与阈值的差异大小，可选择性保留距离肌静力线2mm距离的动态黏膜(此部分黏膜距离肌静力线近，即肌肉在骨面的附着点较近，运动幅度较小)数据。这样，不仅能获取肌静力线的形态，还可以获取与义齿边缘形态一致的中性区形态。

第二种方式的步骤为：扫描多个运动状态下整体牙龈黏膜区域数据；将整体牙龈黏膜区域数据与预设阈值进行对比，并根据对比差值，确定肌静力区域。

第三种方式的步骤为：利用图像处理技术获取肌静力区三维扫描数据，具体的，通过深度学习神经网络进行机器学习，软件通过机器学习后识别肌静力区并保留，识别为肌动力区且超出阈值范围的活动的黏膜，将其删除。

患者在咀嚼、吞咽、发音等生理活动时，口腔黏膜主要分为运动和静止两部分表面，活动义齿主要覆盖在静止表面，且其边缘会落在二者之间的一个长条形的不运动或较小运动的区域，称为肌静力区，需要在为患者制取印模时准确获取，以保证义齿在口腔生理运动时的稳定，且不影响唇颊舌等组织的活动。传统方法获取该区域的印模时，通常需要采用流动性的印模材料，在印模材料凝固过程中，让患者反复做张大嘴、噘嘴等运动，方能在印模材料凝固时，印制出肌静力区的形态，这个过程称为“肌功能整塑”，也称为“边缘整塑”。

肌静力区：将吞咽、开闭口、说话、咀嚼等生理活动时无黏膜活动的区域叫肌静力区，为义齿的承托区。

肌动力区：有肌肉黏膜活动的区域叫肌动力区。

肌静力线：肌静力区与肌动力区之间的交界。

需要说明的是，口内三维扫描仪原理为：目前，各种品牌的数字化口内扫描设备多是基于光学原理制造的，例如蓝色发光二极管技术、蓝色激光技术，将多个单一的图像拼接一起，然后持续地采集图像流。口扫基本原理就是两种成像技术，一种是拍照，一种是拍视频，然后通过计算机程序合成，还原彩色高精度的口内情况。“拍照式”的精度会比“视频式”的要高得多，技术相对要求更高。当然，各种设备间区分因素也包括是否需要遮光粉来捕捉图像。口内扫描的技术层面包括两个步骤，首先是用三维成像方法在单个位置采集到牙齿表面的三维数据点云；然后在口内相机移动过程中，不断将不同位置采集的三维数据叠加，最后形成完整的三维数据模型。

利用口内三维扫描仪进行扫描的步骤为：

扫描部分或完全缺牙患者：

1)将口内牙槽嵴吹干，采用口内三维扫描仪获取牙槽嵴形貌。

2)获取完整牙槽嵴三维形貌后，口内三维扫描仪从颊侧往下顺延扫描肌静力区，同时嘱患者活动唇颊黏膜，直至获取完整的肌静力区和肌静力线。扫描完毕。

本发明实施例2公开了一种基于动度监测的平坦黏膜扫描和光学整塑系统，如图3所示，包括特征获取模块、静态扫描模块、动态扫描模块、实时监测模块；其中，

特征获取模块，用于利用高分辨率相机识别出平坦牙龈和黏膜表面的微观形貌，将微观形貌组合成拼接特征，作为扫描图像拼接的特征标志；

静态扫描模块，用于基于特征标志，进行静态扫描，得到黏膜图像；

动态扫描模块，在静态扫描的基础上，让患者模拟生理咀嚼运动，同时进行动态扫描；

实时监测模块，用于基于黏膜和AI动度进行实时监测，获取肌静力区三维扫描数据，实现光学整塑。

本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。

对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (3)

1.一种基于动度监测的平坦黏膜扫描和光学整塑方法，其特征在于，具体步骤包括如下：利用高分辨率相机识别出平坦牙龈和黏膜表面的微观形貌，将所述微观形貌组合成拼接特征，作为扫描图像拼接的特征标志，基于所述特征标志，进行静态扫描，得到黏膜图像；

在所述静态扫描的基础上，让患者模拟生理咀嚼运动，同时进行动态扫描，基于黏膜动度和AI进行实时监测，获取肌静力区三维扫描数据，实现光学整塑；

其中，获取肌静力区三维扫描数据有三种方式，其中第一种方式的步骤为：对同一黏膜区域不同运动状态进行连续多次扫描，得到扫描数据的三维偏差值；将所述三维偏差值实时与预设阈值比较，大于所述预设阈值的为肌动力区数据，进行删除，小于所述预设阈值的为肌静力区数据，予以保留；

第二种方式的步骤为：扫描多个运动状态下整体牙龈黏膜区域数据；将所述整体牙龈黏膜区域数据与预设阈值进行对比，并根据对比差值，确定肌静力区域；

第三种方式的步骤为：口内三维扫描仪软件中设置黏膜活动的阈值范围，通过深度学习神经网络进行机器学习，软件通过机器学习后识别肌静力区并保留，识别为肌动力区且超出阈值范围的活动黏膜，进行删除。

2.根据权利要求1所述的一种基于动度监测的平坦黏膜扫描和光学整塑方法，其特征在于，所述微观形貌包括牙龈和黏膜表面天然存在的点彩、唾液腺开口、黏膜纹理。

3.一种根据权利要求1所述的基于动度监测的平坦黏膜扫描和光学整塑方法的系统，其特征在于，包括特征获取模块、静态扫描模块、动态扫描模块、实时监测模块；其中，

所述特征获取模块，用于利用高分辨率相机识别出平坦牙龈和黏膜表面的微观形貌，将所述微观形貌组合成拼接特征，作为扫描图像拼接的特征标志；

所述静态扫描模块，用于基于所述特征标志，进行静态扫描，得到黏膜图像；

所述动态扫描模块，在所述静态扫描的基础上，让患者模拟生理咀嚼运动，同时进行动态扫描；

所述实时监测模块，用于基于黏膜动度和AI进行实时监测，获取肌静力区三维扫描数据，实现光学整塑。