CN115708728B - 一种获取牙弓和牙槽骨弓形态矫治状态的装置及方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种获取牙弓和牙槽骨弓形态矫治状态的装置及方法，所述方法包括：(1)基于聚类算法获取牙弓形态矫治状态；(2)基于聚类算法获取牙槽骨弓形态矫治状态。本发明基于聚类算法能够对输入的待测牙模型进行分析处理并自动得到待测牙模型矫治后的标准化牙弓形态和标准化牙槽骨弓形态的变化率，该变化率能够直接反应牙弓形态和牙槽骨弓形态的矫治状态，因此本发明实现了对牙弓形态和牙槽骨弓形态的自动监测，并且相比人工观测具有更高的准确度。

Description

一种获取牙弓和牙槽骨弓形态矫治状态的装置及方法

技术领域

本发明涉及牙弓和牙槽骨弓形态监测技术领域，具体而言，涉及一种获取牙弓和牙槽骨弓形态矫治状态的装置及方法。

背景技术

正畸治疗的目标之一是创建一个与支撑骨建立稳定关系的牙弓。“根尖基”理论认为，支撑骨的大小和形状在很大程度上受基因控制，后天牙弓的扩展是有限度的，而“骨生长”理论认为支撑骨的尺寸和形状除了受遗传控制外，在较大程度上取决于环境刺激，包括牙齿的萌动、来自舌头和脸颊的压力、以及咀嚼。大多数临床医生认为，在成长中儿童的牙弓扩张可能存在一个极限，但我们并不知道每个儿童患者的确切极限。

正畸治疗的时机也很关键。人类牙列的发育是一个连续的过程，在正畸治疗规划以及正畸治疗后的稳定性评估中必须考虑这种自然发展。一些临床医生试图通过干预混合牙列来阻止错的发展，并为即将到来的恒牙提供足够的空间，另一些临床医生可能倾向于将正畸治疗推迟到青春期。

但是无论在什么时期进行正畸治疗规划以及正畸治疗，都需要在正畸治疗后对于牙列的恢复效果进行观测。然而，当前在正畸治疗后对于牙列的恢复效果一直通过人工观测进行监测，这种人工监测手段不仅需要耗费大量人工成本，而且只能大致观测牙列的恢复效果，得不到准确的监测结果，以致于在早期治疗错畸形时，对牙弓和牙槽骨弓矫治状态的监测具有较大误差。

发明内容

本发明旨在提供一种获取牙弓和牙槽骨弓形态矫治状态的装置及方法，以解决目前通过人工观测牙列恢复效果存在成本高，并且具有较大误差的问题。

本发明提供的一种获取牙弓和牙槽骨弓形态矫治状态的方法，包括：

基于聚类算法获取牙弓形态矫治状态；

基于聚类算法获取牙槽骨弓形态矫治状态。

进一步地，所述基于聚类算法获取牙弓形态矫治状态包括如下步骤：

S11、获取正常牙模型的牙弓形态，并对正常牙/>模型的牙弓形态进行归一化，得到正常牙/>模型的标准化牙弓形态；

S12、获取待测牙模型矫治前的牙弓形态并对待测牙/>模型矫治前的牙弓形态进行归一化，得到待测牙/>模型矫治前的标准化牙弓形态；

S13、获取待测牙模型矫治后的牙弓形态并对待测牙/>模型矫治后的牙弓形态进行归一化，得到待测牙/>模型矫治后的标准化牙弓形态；

S14、基于聚类算法将正常牙模型的标准化牙弓形态划分为多个牙弓簇，并得到各牙弓簇中心；

S15、在正常牙模型的各牙弓簇中心中，查找距离待测牙/>模型矫治前的标准化牙弓形态最近的正常牙/>模型的牙弓簇中心，得到与正常牙/>模型的牙弓簇中心对应的正常牙/>模型的牙弓簇，将该待测牙/>模型矫治前的标准化牙弓形态加入该正常牙/>模型的牙弓簇；

S16、在正常牙模型的各牙弓簇中心中，查找距离待测牙/>模型矫治后的标准化牙弓形态最近的正常牙/>模型的牙弓簇中心，得到与正常牙/>模型的牙弓簇中心对应的正常牙/>模型的牙弓簇，将该待测牙/>模型矫治后的标准化牙弓形态加入该正常牙/>模型的牙弓簇；

S17、判断待测牙模型矫治前和矫治后的标准化牙弓形态是否划分到相同的正常牙/>模型的牙弓簇中：

若是，则表示待测牙模型矫治前和矫治后的标准化牙弓形态未发生变化；

若否，则表示待测牙模型矫治前和矫治后的标准化牙弓形态发生了变化；

S18、重复执行步骤S14～S17，计算该待测牙模型矫治前和矫治后的标准化牙弓形态发生了变化的次数与重复执行次数的占比，得到待测牙/>模型矫治后的标准化牙弓形态的变化率。

进一步地，所述基于聚类算法获取牙槽骨弓形态矫治状态包括如下步骤：

S21、获取正常牙模型的牙槽骨弓形态，并对正常牙/>模型的牙槽骨弓形态进行归一化，得到正常牙/>模型的标准化牙槽骨弓形态；

S22、获取待测牙模型矫治前的牙槽骨弓形态，并对待测牙/>模型矫治前的牙槽骨弓形态进行归一化，得到待测牙/>模型矫治前的标准化牙槽骨弓形态；

S23、获取待测牙模型矫治后的牙槽骨弓形态并对待测牙/>模型矫治后的牙槽骨弓形态进行归一化，得到待测牙/>模型矫治后的标准化牙槽骨弓形态；

S24、利用聚类算法将正常牙模型的标准化牙槽骨弓形态划分为多个牙槽骨弓簇，并得到各牙槽骨弓簇中心；

S25、在正常牙模型的各牙槽骨弓簇中心中，查找距离待测牙/>模型矫治前的标准化牙槽骨弓形态最近的正常牙/>模型的牙槽骨弓簇中心，得到与正常牙/>模型的牙槽骨弓簇中心对应的正常牙/>模型的牙槽骨弓簇，将该待测牙/>模型矫治前的标准化牙槽骨弓形态加入该正常牙/>模型的牙槽骨弓簇；

S26、在正常牙模型的各牙槽骨弓簇中心中，查找距离待测牙/>模型矫治后的标准化牙槽骨弓形态最近的正常牙/>模型的牙槽骨弓簇中心，得到与正常牙/>模型的牙槽骨弓簇中心对应的正常牙/>模型的牙槽骨弓簇，将该待测牙/>模型矫治后的标准化牙槽骨弓形态加入该正常牙/>模型的牙槽骨弓簇；

S27、判断待测牙模型矫治前和矫治后的标准化牙槽骨弓形态是否划分到相同的正常牙/>模型的牙槽骨弓簇中：

若是，则表示待测牙模型矫治前和矫治后的标准化牙槽骨弓形态未发生变化；

若否，则表示待测牙模型矫治前和矫治后的标准化牙槽骨弓形态发生了变化；

S28、重复执行步骤S24～S27，计算该待测牙模型矫治前和矫治后的标准化牙槽骨弓形态发生了变化的次数与重复执行次数的占比，得到待测牙/>模型矫治后的标准化牙槽骨弓形态的变化率。

在一些可选的方案中，所述聚类算法采用划分式聚类算法、基于密度的聚类算法和层次化聚类算法中的一种。

在一些可选的方案中，所述距离采用欧式距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离和闵可夫斯基距离中的一种。

本发明还提供一种获取牙弓和牙槽骨弓形态矫治状态的装置，包括：

牙弓分析处理系统，所述牙弓分析处理系统用于基于聚类算法获取牙弓形态矫治状态；

牙槽骨弓分析处理系统，所述牙槽骨弓分析处理系统用于基于聚类算法获取牙槽骨弓形态矫治状态。

进一步地，所述牙弓分析处理系统包括：

牙弓形态提取模块，所述牙弓形态提取模块用于获取正常牙模型以及待测牙模型矫治前和矫治后的牙弓形态，并对正常牙/>模型以及待测牙/>模型矫治前和矫治后的牙弓形态进行归一化，得到正常牙/>模型以及待测牙/>模型矫治前和矫治后的标准化牙弓形态；

第一聚类模块，所述第一聚类模块用于基于聚类算法将正常牙模型的标准化牙弓形态划分为多个牙弓簇，并得到各牙弓簇中心；

第一匹配模块，所述第一匹配模块用于在正常牙模型的标准化牙弓形态的各牙弓簇中心中，查找距离待测牙/>模型矫治前和矫治后的标准化牙弓形态最近的正常牙/>模型的牙弓簇中心，得到与正常牙/>模型的牙弓簇中心对应的正常牙/>模型的牙弓簇，将该待测牙/>模型矫治前和矫治后的标准化牙弓形态加入该正常牙/>模型的牙弓簇；

第一判决模块，所述第一判决模块用于判断待测牙模型矫治前和矫治后的标准化牙弓形态的簇是否划分到相同的正常牙/>模型的牙弓簇中：若是，则表示待测牙/>模型矫治前和矫治后的标准化牙弓形态未发生变化；若否，则表示待测牙/>模型矫治前和矫治后的标准化牙弓形态发生了变化；

第一循环模块，所述第一循环模块用于重复执行第一聚类模块、第一匹配模块和第一判决模块，并计算该待测牙模型矫治前和矫治后的标准化牙弓形态发生了变化的次数与重复执行次数的占比，得到待测牙/>模型矫治后的标准化牙弓形态的变化率；

第一输出模块，所述第一输出模块用于输出待测牙模型矫治后的标准化牙弓形态的变化率。

进一步地，所述牙槽骨弓分析处理系统包括：

牙槽骨弓形态提取模块，所述牙槽骨弓形态提取模块用于获取正常牙模型以及待测牙/>模型矫治前和矫治后的牙槽骨弓形态，并对正常牙/>模型以及待测牙/>模型矫治前和矫治后的牙槽骨弓形态进行归一化，得到正常牙/>模型以及待测牙/>模型矫治前和矫治后的标准化牙槽骨弓形态；

第二聚类模块，所述第二聚类模块用于基于聚类算法将正常牙模型的标准化牙槽骨弓形态划分为多个牙槽骨弓簇，并得到各牙槽骨弓簇中心；

第二匹配模块，所述第二匹配模块用于在正常牙模型的标准化牙槽骨弓形态的各牙槽骨弓簇中心中，查找距离待测牙/>模型矫治前和矫治后的标准化牙槽骨弓形态最近的正常牙/>模型的牙槽骨弓簇中心，得到与正常牙/>模型的牙槽骨弓簇中心对应的正常牙/>模型的牙槽骨弓簇，将该待测牙/>模型矫治前和矫治后的标准化牙槽骨弓形态加入该正常牙/>模型的牙槽骨弓簇；

第二判决模块，所述第二判决模块用于判断待测牙模型矫治前和矫治后的标准化牙槽骨弓形态的簇是否划分到相同的正常牙/>模型的牙槽骨弓簇中：若是，则表示待测牙/>模型矫治前和矫治后的标准化牙槽骨弓形态未发生变化；若否，则表示待测牙/>模型矫治前和矫治后的标准化牙槽骨弓形态发生了变化；

第二循环模块，所述第二循环模块用于重复执行第二聚类模块、第二匹配模块和第二判决模块，并计算该待测牙模型矫治前和矫治后的标准化牙槽骨弓形态发生了变化的次数与重复执行次数的占比，得到待测牙/>模型矫治后的标准化牙槽骨弓形态的变化率；

第二输出模块，所述第二输出模块用于输出待测牙模型矫治后的标准化牙槽骨弓形态的变化率。

进一步地，所述装置还包括显示系统；

所述显示系统与牙弓分析处理系统和牙槽骨弓分析处理系统连接，用于显示牙弓形态矫治状态和牙槽骨弓形态矫治状态。

进一步地，所述显示系统包括：

簇中心缩放模块，所述模块用于将距离待测牙模型矫治前和矫治后的标准化牙弓形态和标准化牙槽骨弓形态最近的正常牙/>模型的牙弓簇中心和牙槽骨弓簇中心进行逆归一化，得到与待测牙/>模型尺寸适配的正常牙/>模型的牙弓簇中心形态和牙槽骨弓簇中心形态；

对比显示模块，所述显示模块用于进行如下可视化显示：

对比显示待测牙模型矫治前和矫治后的牙弓形态和与其对应的正常牙/>模型的牙弓簇中心形态；

对比显示待测牙模型矫治前和矫治后的牙槽骨弓形态和与其对应的正常牙/>模型的牙槽骨弓簇中心形态；

以及显示待测牙模型矫治后的标准化牙弓形态和标准化牙槽骨弓形态的变化率。

综上所述，由于采用了上述技术方案，本发明的有益效果是：

本发明基于聚类算法能够对输入的待测牙模型进行分析处理并自动得到待测牙/>模型矫治后的标准化牙弓形态和标准化牙槽骨弓形态的变化率，该变化率能够直接反应牙弓形态和牙槽骨弓形态的矫治状态，因此本发明实现了对牙弓形态和牙槽骨弓形态的自动监测，并且相比人工观测具有更高的准确度。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，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相关的附图。

图1为本发明实施例中获取牙弓和牙槽骨弓形态矫治状态的方法的原理图。

图2为本发明实施例中基于聚类算法获取牙弓形态矫治状态的流程图。

图3为本发明实施例中基于聚类算法获取牙槽骨弓形态矫治状态的流程图。

图4为本发明实施例中获取牙弓和牙槽骨弓形态矫治状态的装置的结构图。

图5为本发明实施例中牙弓分析处理系统的结构图。

图6为本发明实施例中牙槽骨弓分析处理系统的结构图。

图7为本发明实施例中包含显示系统的获取牙弓和牙槽骨弓形态矫治状态的装置的结构图。

图8为本发明实施例中包含显示系统具体结构的获取牙弓和牙槽骨弓形态矫治状态的装置的结构图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，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，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。

因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。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。

实施例1

如图1所示，本实施例提出一种获取牙弓和牙槽骨弓形态矫治状态的方法，包括：

基于聚类算法获取牙弓形态矫治状态；

基于聚类算法获取牙槽骨弓形态矫治状态。

如图2所示，所述基于聚类算法获取牙弓形态矫治状态的方法，包括如下步骤：

S11、获取正常牙模型的牙弓形态，并对正常牙/>模型的牙弓形态进行归一化，得到正常牙/>模型的标准化牙弓形态；

对于提取牙弓形态，最早人们根据bonwill-hawley氏原理绘制弓形图，后来研究人员开始通过数学模型来模拟牙弓形态，主要有抛物线函数、椭圆线函数、垂链线函数、三焦椭圆线、三次样条曲线、二阶到八阶多项式、圆锥曲线方程、幂函数方程、混合模型和β函数等。本实施例采用一种通过不同阶多项式拟合提取的牙弓形态，该牙弓形态的提取为与四川大学合作研发并在四川大学相关项目应用，其提取过程如下：

(1)从正常牙模型中识别牙尖点：正常牙/>模型是指正常受测人群的牙颌3D点云模型；将牙颌3D点云模型转成三角网格，计算三角网格的主曲率方向和值，去掉牙颌3D点云模型中曲率为负对应的3D点(凹的3D点)，保留曲率为正(凸的3D点)且超过曲率阈值对应的3D点；曲率阈值根据需求进行设定，一般地，将曲率的前20％作为曲率阈值。将上述处理后的牙颌3D点云模型中的点按一定分辨率向XOY平面投影，得到牙模投影图像；将牙模投影图像分成左右两个图像；对左右两个图像分别按行扫描，提取每一行中高度超过高度阈值的像素；高度阈值根据需求进行设定，一般地，将高度的前20％作为高度阈值。获取上述得到的像素对应的3D点，标记其中曲率超过曲率阈值的3D点为牙尖点。

(2)从牙尖点中识别颊尖点：将牙尖点按一定分辨率投影到XOY平面，得到牙尖点投影图像；对牙尖点投影图像的像素进行多项式拟合(一般而言，采用4阶多项式)，得到与牙尖点投影图像同分辨率的拟合曲线图像；对拟合曲线图像的像素按列扫描，获取每列的第一个像素，得到拟合曲线舌侧边缘图像；对牙尖点投影图像按列扫描，将牙尖点投影图像每一列中从第一个像素到拟合曲线舌侧边缘图像像素之间的像素清除；标记牙尖点投影图像剩余部分的像素对应的3D点为颊尖点。

(3)采用不同阶多项式对颊尖点进行拟合，生成牙弓形态：根据颊尖点的y值(颊尖点对应的牙弓深度)将颊尖点分为N段(例如，3段或者5段)；以4阶多项式为基准(需要说明的是，4阶多项式是本实施例的优选方案，也可以采用其他阶多项式)，通过比较每个分段的y值与阈值，选取不同阶多项式对颊尖点进行拟合：对于y值小于阈值(例如，50％或者70％)的分段，采用4阶多项式对该分段的颊尖点进行拟合；对于y值大于阈值(例如，50％或者70％)的分段，判断是否用X阶多项式替代4阶多项式对该分段的颊尖点进行拟合，X＞4。具体地，判断是否用X阶多项式替代4阶多项式的方法为：分段内的X阶多项式拟合的残差小于4阶多项式拟合的残差(比4阶多项式拟合效果更好)，且X阶多项式拟合与4阶多项式拟合的偏差相对于其它高阶多项式拟合与4阶多项式拟合的偏差最小。

上述得到牙弓形态后，对牙弓形态进行归一化，能够得到标准化牙弓形态。本实施例中，提供以下两种方案对牙弓形态进行归一化：

方案一，先对牙弓宽度进行归一化，再对牙弓深度进行归一化：

对于牙弓形态中点对应的牙弓宽度(x值)，采用min-max归一化到[0,1]中的范围，公式如下：

其中：

x表示归一化前牙弓形态中点对应的牙弓宽度；

x^′表示归一化后标准化牙弓形态中点对应的牙弓宽度。

对于牙弓形态中点对应的牙弓深度(y值)，按牙弓深度与牙弓宽度的比例缩放到的范围，公式如下：

其中：

y表示归一化前牙弓形态中点对应的牙弓深度；

y^′表示归一化后标准化牙弓形态中点对应的牙弓深度。

方案二，先对牙弓深度进行归一化，再对牙弓宽度进行归一化：

对于牙弓形态中点对应的牙弓深度(y值)，采用min-max归一化到[0,1]中的范围，公式如下：

其中：

y表示归一化前牙弓形态中点对应的牙弓深度；

y^′表示归一化后标准化牙弓形态中点对应的牙弓深度。

对于牙弓形态中点对应的牙弓宽度(x值)，按牙弓深度与牙弓宽度的比例缩放到的范围，公式如下：

其中：

x表示归一化前牙弓形态中点对应的牙弓宽度；

x^′表示归一化后标准化牙弓形态中点对应的牙弓宽度。

S12、获取待测牙模型矫治前的牙弓形态并对待测牙/>模型矫治前的牙弓形态进行归一化，得到待测牙/>模型矫治前的标准化牙弓形态；获取待测牙/>模型矫治前的标准化牙弓形态的方法和归一化方法可以参考步骤S11，在此不再赘述。

S13、获取待测牙模型矫治后的牙弓形态并对待测牙/>模型矫治后的牙弓形态进行归一化，得到待测牙/>模型矫治后的标准化牙弓形态；获取待测牙/>模型矫治后的标准化牙弓形态的方法和归一化方法可以参考步骤S11，在此不再赘述。

S14、基于聚类算法将正常牙模型的标准化牙弓形态划分为多个牙弓簇，并得到各牙弓簇中心；在一些可选的方案中，所述聚类算法采用：

划分式聚类算法，如K-Means、K-Means++、BI-KMeans等；

基于密度的聚类算法，如DBSCAN、OPTIVS等；

层次化聚类算法，如Agglomeratice、Divisive等；

或其他聚类算法，如量子聚类、核聚类、谱聚类等。

上述聚类算法为现有技术，在此不再赘述。

S15、在正常牙模型的各牙弓簇中心中，查找距离待测牙/>模型矫治前的标准化牙弓形态最近的正常牙/>模型的牙弓簇中心，得到与正常牙/>模型的牙弓簇中心对应的正常牙/>模型的牙弓簇，将该待测牙/>模型矫治前的标准化牙弓形态加入该正常牙/>模型的牙弓簇；在一些可选的方案中，所述距离采用欧式距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离和闵可夫斯基距离中的一种。上述距离为现有技术，在此不再赘述。

S16、在正常牙模型的各牙弓簇中心中，查找距离待测牙/>模型矫治后的标准化牙弓形态最近的正常牙/>模型的牙弓簇中心，得到与正常牙/>模型的牙弓簇中心对应的正常牙/>模型的牙弓簇，将该待测牙/>模型矫治后的标准化牙弓形态加入该正常牙/>模型的牙弓簇；距离采用与步骤S14相同的方法，在此不再赘述。

S17、判断待测牙模型矫治前和矫治后的标准化牙弓形态是否划分到相同的正常牙/>模型的牙弓簇中：

若是，则表示待测牙模型矫治前和矫治后的标准化牙弓形态未发生变化；

若否，则表示待测牙模型矫治前和矫治后的标准化牙弓形态发生了变化；

S18、重复执行步骤S14～S17，计算该待测牙模型矫治前和矫治后的标准化牙弓形态发生了变化的次数与重复执行次数的占比，得到待测牙/>模型矫治后的标准化牙弓形态的变化率。例如总计重复执行100次，其中判断为待测牙/>模型矫治前和矫治后的标准化牙弓形态发生了变化的次数为80次，那么待测牙/>模型矫治后的标准化牙弓形态的变化率为80％。

如图3所示，所述基于聚类算法获取牙槽骨弓形态矫治状态的方法，包括如下步骤：

S21、获取正常牙模型的牙槽骨弓形态，并对正常牙/>模型的牙槽骨弓形态进行归一化，得到正常牙/>模型的标准化牙槽骨弓形态；

对于提取牙槽骨弓形态的方法也有很多，本实施例采用基于骨壁分层和多项式拟合提取的牙槽骨弓形态，该牙槽骨弓形态的提取为与四川大学合作研发并在四川大学相关项目应用，其提取过程如下：

(1)基于牙颌3D点云模型进行骨壁提取：从牙颌3D点云模型中提取牙尖点，并将通过牙尖点的最佳拟合平面作为咬合平面；旋转牙颌3D点云模型，使XOY平面与咬合平面重合；用过牙列的Z值最低点(或者牙龈的Z值最低点)且与XOY平面平行的平面作为切平面来切分牙颌3D点云模型：切平面以下部分为骨壁；切平面以上部分用于骨壁分层中3D膨胀的初始部分。

(2)对提取的骨壁进行骨壁分层：

方案一，按照骨壁的Z值进行骨壁分层：先将骨壁的Z值等间隔分层N层，得到N-1个Z值分割点；然后利用过Z值分割点且与XOY平面平行的平面切分骨壁，从而将骨壁分成N层(根据需求进行设定，如N＝10)。

方案二，采用3D膨胀法切分骨壁：将步骤(1)中切平面以上部分用于骨壁分层中3D膨胀的初始部分；然后将牙颌3D点云模型转换成三角网格，计算三角网格的法向量；根据法向量限定3D膨胀范围，一般只保留法向量与Z轴夹角超过夹角阈值的点进行3D膨胀，换言之，选择倾角较大的点(根据需求进行设定，如法向量与Z轴夹角超过60°)参与3D膨胀。对所述初始部分进行多次3D膨胀，如果3D膨胀过程覆盖了3D膨胀范围内一定比例(根据需求进行设定，如80％)的点，则终止3D膨胀并记录3D膨胀次数D；根据3D膨胀次数D将骨壁分成N层(根据需求进行设定，如N＝10)，每一层骨壁包含的膨胀次数为D/N。可选的，同一层骨壁中的点标记相同层号，以便于识别和操作。

(3)基于骨壁分层进行多项式拟合生成牙槽骨弓形态：将骨壁分层逐层向XOY平面投影，获得各骨壁分层的投影曲线；从各骨壁分层的投影曲线中找到最光滑的投影曲线，即根据投影曲线一阶差分的标准差来评估曲线的光滑程度，标准差越小说明投影曲线越光滑，选择标准差最小的投影曲线即为最光滑的投影曲线，即LILO曲线。找到最光滑的投影曲线对应的3D点，并对这些3D点的x值和y值进行多项式拟合，得到牙槽骨弓形态；其中：x值表示点对应的牙槽骨弓宽度；y值表示点对应的牙槽骨弓深度。

上述得到牙槽骨弓形态后，对牙槽骨弓形态进行归一化，能够得到标准化牙槽骨弓形态。归一化方式与标准化牙弓形态的提取同理，在此不再赘述。

S22、获取待测牙模型矫治前的牙槽骨弓形态并对待测牙/>模型矫治前的牙槽骨弓形态进行归一化，得到待测牙/>模型矫治前的标准化牙槽骨弓形态；获取待测牙/>模型矫治前的标准化牙槽骨弓形态的方法和归一化方法可以参考步骤S21，在此不再赘述。

S23、获取待测牙模型矫治后的牙槽骨弓形态并对待测牙/>模型矫治后的牙槽骨弓形态进行归一化，得到待测牙/>模型矫治后的标准化牙槽骨弓形态；获取待测牙/>模型矫治后的标准化牙槽骨弓形态的方法和归一化方法可以参考步骤S21，在此不再赘述。

S24、利用聚类算法将正常牙模型的标准化牙槽骨弓形态划分为多个牙槽骨弓簇，并得到各牙槽骨弓簇中心；聚类算法与参考步骤S11，可以采用：

划分式聚类算法，如K-Means、K-Means++、BI-KMeans等；

基于密度的聚类算法，如DBSCAN、OPTIVS等；

层次化聚类算法，如Agglomeratice、Divisive等；

或其他聚类算法，如量子聚类、核聚类、谱聚类等。

S25、在正常牙模型的各牙槽骨弓簇中心中，查找距离待测牙/>模型矫治前的标准化牙槽骨弓形态最近的正常牙/>模型的牙槽骨弓簇中心，得到与正常牙/>模型的牙槽骨弓簇中心对应的正常牙/>模型的牙槽骨弓簇，将该待测牙/>模型矫治前的标准化牙槽骨弓形态加入该正常牙/>模型的牙槽骨弓簇；在一些可选的方案中，所述距离采用欧式距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离和闵可夫斯基距离中的一种。

S26、在正常牙模型的各牙槽骨弓簇中心中，查找距离待测牙/>模型矫治后的标准化牙槽骨弓形态最近的正常牙/>模型的牙槽骨弓簇中心，得到与正常牙/>模型的牙槽骨弓簇中心对应的正常牙/>模型的牙槽骨弓簇，将该待测牙/>模型矫治后的标准化牙槽骨弓形态加入该正常牙/>模型的牙槽骨弓簇；距离采用与步骤S24相同的方法，在此不再赘述。

S27、判断待测牙模型矫治前和矫治后的标准化牙槽骨弓形态是否划分到相同的正常牙/>模型的牙槽骨弓簇中：

若是，则表示待测牙模型矫治前和矫治后的标准化牙槽骨弓形态未发生变化；

若否，则表示待测牙模型矫治前和矫治后的标准化牙槽骨弓形态发生了变化；

S28、重复执行步骤S24～S27，计算该待测牙模型矫治前和矫治后的标准化牙槽骨弓形态发生了变化的次数与重复执行次数的占比，得到待测牙/>模型矫治后的标准化牙槽骨弓形态的变化率。同样地，例如总计重复执行100次，其中判断为待测牙/>模型矫治前和矫治后的标准化牙弓形态发生了变化的次数为80次，那么待测牙/>模型矫治后的标准化牙弓形态的变化率为80％。

通过上述过程，本发明的获取牙弓和牙槽骨弓形态矫治状态的方法基于聚类算法能够对输入的待测牙模型进行分析处理并自动得到待测牙/>模型矫治后的标准化牙弓形态和标准化牙槽骨弓形态的变化率，该变化率能够直接反应牙弓形态和牙槽骨弓形态的矫治状态，因此本发明实现了对牙弓形态和牙槽骨弓形态的自动监测，并且相比人工观测具有更高的准确度。

实施例2

在实施例1实现的获取牙弓和牙槽骨弓形态矫治状态的方法的基础上，如图4所示，本实施例提供一种获取牙弓和牙槽骨弓形态矫治状态的装置，包括：

牙弓分析处理系统，所述牙弓分析处理系统用于基于聚类算法获取牙弓形态矫治状态；

牙槽骨弓分析处理系统，所述牙槽骨弓分析处理系统用于基于聚类算法获取牙槽骨弓形态矫治状态。

如图5所示，所述牙弓分析处理系统包括：

牙弓形态提取模块，所述牙弓形态提取模块用于获取正常牙模型以及待测牙模型矫治前和矫治后的牙弓形态，并对正常牙/>模型以及待测牙/>模型矫治前和矫治后的牙弓形态进行归一化，得到正常牙/>模型以及待测牙/>模型矫治前和矫治后的标准化牙弓形态；

第一聚类模块，所述第一聚类模块用于基于聚类算法将正常牙模型的标准化牙弓形态划分为多个牙弓簇，并得到各牙弓簇中心；

第一匹配模块，所述第一匹配模块用于在正常牙模型的标准化牙弓形态的各牙弓簇中心中，查找距离待测牙/>模型矫治前和矫治后的标准化牙弓形态最近的正常牙/>模型的牙弓簇中心，得到与正常牙/>模型的牙弓簇中心对应的正常牙/>模型的牙弓簇，将该待测牙/>模型矫治前和矫治后的标准化牙弓形态加入该正常牙/>模型的牙弓簇；

第一判决模块，所述第一判决模块用于判断待测牙模型矫治前和矫治后的标准化牙弓形态的簇是否划分到相同的正常牙/>模型的牙弓簇中：若是，则表示待测牙/>模型矫治前和矫治后的标准化牙弓形态未发生变化；若否，则表示待测牙/>模型矫治前和矫治后的标准化牙弓形态发生了变化；

第一循环模块，所述第一循环模块用于重复执行第一聚类模块、第一匹配模块和第一判决模块，并计算该待测牙模型矫治前和矫治后的标准化牙弓形态发生了变化的次数与重复执行次数的占比，得到待测牙/>模型矫治后的标准化牙弓形态的变化率；

第一输出模块，所述第一输出模块用于输出待测牙模型矫治后的标准化牙弓形态的变化率。

如图6所示，所述牙槽骨弓分析处理系统包括：

牙槽骨弓形态提取模块，所述牙槽骨弓形态提取模块用于获取正常牙模型以及待测牙/>模型矫治前和矫治后的牙槽骨弓形态，并对正常牙/>模型以及待测牙/>模型矫治前和矫治后的牙槽骨弓形态进行归一化，得到正常牙/>模型以及待测牙/>模型矫治前和矫治后的标准化牙槽骨弓形态；

第二聚类模块，所述第二聚类模块用于基于聚类算法将正常牙模型的标准化牙槽骨弓形态划分为多个牙槽骨弓簇，并得到各牙槽骨弓簇中心；

第二匹配模块，所述第二匹配模块用于在正常牙模型的标准化牙槽骨弓形态的各牙槽骨弓簇中心中，查找距离待测牙/>模型矫治前和矫治后的标准化牙槽骨弓形态最近的正常牙/>模型的牙槽骨弓簇中心，得到与正常牙/>模型的牙槽骨弓簇中心对应的正常牙/>模型的牙槽骨弓簇，将该待测牙/>模型矫治前和矫治后的标准化牙槽骨弓形态加入该正常牙/>模型的牙槽骨弓簇；

第二判决模块，所述第二判决模块用于判断待测牙模型矫治前和矫治后的标准化牙槽骨弓形态的簇是否划分到相同的正常牙/>模型的牙槽骨弓簇中：若是，则表示待测牙/>模型矫治前和矫治后的标准化牙槽骨弓形态未发生变化；若否，则表示待测牙/>模型矫治前和矫治后的标准化牙槽骨弓形态发生了变化；

第二循环模块，所述第二循环模块用于重复执行第二聚类模块、第二匹配模块和第二判决模块，并计算该待测牙模型矫治前和矫治后的标准化牙槽骨弓形态发生了变化的次数与重复执行次数的占比，得到待测牙/>模型矫治后的标准化牙槽骨弓形态的变化率；

第二输出模块，所述第二输出模块用于输出待测牙模型矫治后的标准化牙槽骨弓形态的变化率。

所述牙弓分析处理系统和牙槽骨弓分析处理系统的处理过程可以参照实施例1，在此不再赘述。

如图7所示，所述的获取牙弓和牙槽骨弓形态矫治状态的装置还包括显示系统；所述显示系统与牙弓分析处理系统和牙槽骨弓分析处理系统连接，用于显示牙弓形态矫治状态和牙槽骨弓形态矫治状态。

进一步地，如图8所示，所述显示系统包括：

簇中心缩放模块，所述模块用于将距离待测牙模型矫治前和矫治后的标准化牙弓形态和标准化牙槽骨弓形态最近的正常牙/>模型的牙弓簇中心和牙槽骨弓簇中心进行逆归一化，得到与待测牙/>模型尺寸适配的正常牙/>模型的牙弓簇中心形态和牙槽骨弓簇中心形态逆归一化；

对比显示模块，所述显示模块用于进行如下可视化显示：

对比显示待测牙模型矫治前和矫治后的牙弓形态和与其对应的正常牙/>模型的牙弓簇中心形态；

对比显示待测牙模型矫治前和矫治后的牙槽骨弓形态和与其对应的正常牙/>模型的牙槽骨弓簇中心形态；

以及显示待测牙模型矫治后的标准化牙弓形态和标准化牙槽骨弓形态的变化率。

以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种获取牙弓和牙槽骨弓形态矫治状态的方法，其特征在于，包括：

基于聚类算法获取牙弓形态矫治状态；

基于聚类算法获取牙槽骨弓形态矫治状态；

所述基于聚类算法获取牙弓形态矫治状态包括如下步骤：

S11、获取正常牙模型的牙弓形态，并对正常牙/>模型的牙弓形态进行归一化，得到正常牙/>模型的标准化牙弓形态；

S12、获取待测牙模型矫治前的牙弓形态并对待测牙/>模型矫治前的牙弓形态进行归一化，得到待测牙/>模型矫治前的标准化牙弓形态；

S13、获取待测牙模型矫治后的牙弓形态并对待测牙/>模型矫治后的牙弓形态进行归一化，得到待测牙/>模型矫治后的标准化牙弓形态；

S14、利用聚类算法将正常牙模型的标准化牙弓形态划分为多个牙弓簇，并得到各牙弓簇中心；

S15、在正常牙模型的牙弓簇中心中，查找距离待测牙/>模型矫治前的标准化牙弓形态最近的正常牙/>模型的牙弓簇中心，得到与正常牙/>模型的牙弓簇中心对应的正常牙模型的牙弓簇，将该待测牙/>模型矫治前的标准化牙弓形态加入该正常牙/>模型的牙弓簇；

S16、在正常牙模型的牙弓簇中心中，查找距离待测牙/>模型矫治后的标准化牙弓形态最近的正常牙/>模型的牙弓簇中心，得到与正常牙/>模型的牙弓簇中心对应的正常牙模型的牙弓簇，将该待测牙/>模型矫治后的标准化牙弓形态加入该正常牙/>模型的牙弓簇；

S17、判断待测牙模型矫治前和矫治后的标准化牙弓形态是否划分到相同的正常牙模型的牙弓簇中：

若是，则表示待测牙模型矫治前和矫治后的标准化牙弓形态未发生变化；

若否，则表示待测牙模型矫治前和矫治后的标准化牙弓形态发生了变化；

S18、重复执行步骤S14～S17，计算该待测牙模型矫治前和矫治后的标准化牙弓形态发生了变化的次数与重复执行次数的占比，得到待测牙/>模型矫治后的标准化牙弓形态的变化率；

所述基于聚类算法获取牙槽骨弓形态矫治状态包括如下步骤：

S21、获取正常牙模型的牙槽骨弓形态，并对正常牙/>模型的牙槽骨弓形态进行归一化，得到正常牙/>模型的标准化牙槽骨弓形态；

S22、获取待测牙模型矫治前的牙槽骨弓形态，并对待测牙/>模型矫治前的牙槽骨弓形态进行归一化，得到待测牙/>模型矫治前的标准化牙槽骨弓形态；

S23、获取待测牙模型矫治后的牙槽骨弓形态并对待测牙/>模型矫治后的牙槽骨弓形态进行归一化，得到待测牙/>模型矫治后的标准化牙槽骨弓形态；

S24、利用聚类算法将正常牙模型的标准化牙槽骨弓形态划分为多个牙槽骨弓簇，并得到各牙槽骨弓簇中心；

S25、在正常牙模型的各牙槽骨弓簇中心中，查找距离待测牙/>模型矫治前的标准化牙槽骨弓形态最近的正常牙/>模型的牙槽骨弓簇中心，得到与正常牙/>模型的牙槽骨弓簇中心对应的正常牙/>模型的牙槽骨弓簇，将该待测牙/>模型矫治前的标准化牙槽骨弓形态加入该正常牙/>模型的牙槽骨弓簇；

S26、在正常牙模型的各牙槽骨弓簇中心中，查找距离待测牙/>模型矫治后的标准化牙槽骨弓形态最近的正常牙/>模型的牙槽骨弓簇中心，得到与正常牙/>模型的牙槽骨弓簇中心对应的正常牙/>模型的牙槽骨弓簇，将该待测牙/>模型矫治后的标准化牙槽骨弓形态加入该正常牙/>模型的牙槽骨弓簇；

S27、判断待测牙模型矫治前和矫治后的标准化牙槽骨弓形态是否划分到相同的正常牙/>模型的牙槽骨弓簇中：

若是，则表示待测牙模型矫治前和矫治后的标准化牙槽骨弓形态未发生变化；

若否，则表示待测牙模型矫治前和矫治后的标准化牙槽骨弓形态发生了变化；

S28、重复执行步骤S24～S27，计算该待测牙模型矫治前和矫治后的标准化牙槽骨弓形态发生了变化的次数与重复执行次数的占比，得到待测牙/>模型矫治后的标准化牙槽骨弓形态的变化率。

2.根据权利要求1所述的获取牙弓和牙槽骨弓形态矫治状态的方法，其特征在于，所述聚类算法采用划分式聚类算法、基于密度的聚类算法和层次化聚类算法中的一种。

3.根据权利要求1或2所述的获取牙弓和牙槽骨弓形态矫治状态的方法，其特征在于，所述距离采用欧式距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离和闵可夫斯基距离中的一种。

4.一种获取牙弓和牙槽骨弓形态矫治状态的装置，其特征在于，包括：

牙弓分析处理系统，所述牙弓分析处理系统用于基于聚类算法获取牙弓形态矫治状态；

牙槽骨弓分析处理系统，所述牙槽骨弓分析处理系统用于基于聚类算法获取牙槽骨弓形态矫治状态；

所述牙弓分析处理系统包括：

牙弓形态提取模块，所述牙弓形态提取模块用于获取正常牙模型以及待测牙/>模型矫治前和矫治后的牙弓形态，并对正常牙/>模型以及待测牙/>模型矫治前和矫治后的牙弓形态进行归一化，得到正常牙/>模型以及待测牙/>模型矫治前和矫治后的标准化牙弓形态；

第一聚类模块，所述第一聚类模块用于基于聚类算法将正常牙模型的标准化牙弓形态划分为多个牙弓簇，并得到各牙弓簇中心；

第一匹配模块，所述第一匹配模块用于在正常牙模型的标准化牙弓形态的各牙弓簇中心中，查找距离待测牙/>模型矫治前和矫治后的标准化牙弓形态最近的正常牙/>模型的牙弓簇中心，得到与正常牙/>模型的牙弓簇中心对应的正常牙/>模型的牙弓簇，将该待测牙/>模型矫治前和矫治后的标准化牙弓形态加入该正常牙/>模型的牙弓簇；

第一判决模块，所述第一判决模块用于判断待测牙模型矫治前和矫治后的标准化牙弓形态的簇是否划分到相同的正常牙/>模型的牙弓簇中：若是，则表示待测牙/>模型矫治前和矫治后的标准化牙弓形态未发生变化；若否，则表示待测牙/>模型矫治前和矫治后的标准化牙弓形态发生了变化；

第一循环模块，所述第一循环模块用于重复执行第一聚类模块、第一匹配模块和第一判决模块，并计算该待测牙模型矫治前和矫治后的标准化牙弓形态发生了变化的次数与重复执行次数的占比，得到待测牙/>模型矫治后的标准化牙弓形态的变化率；

第一输出模块，所述第一输出模块用于输出待测牙模型矫治后的标准化牙弓形态的变化率；

所述牙槽骨弓分析处理系统包括：

牙槽骨弓形态提取模块，所述牙槽骨弓形态提取模块用于获取正常牙模型以及待测牙/>模型矫治前和矫治后的牙槽骨弓形态，并对正常牙/>模型以及待测牙/>模型矫治前和矫治后的牙槽骨弓形态进行归一化，得到正常牙/>模型以及待测牙/>模型矫治前和矫治后的标准化牙槽骨弓形态；

第二聚类模块，所述第二聚类模块用于基于聚类算法将正常牙模型的标准化牙槽骨弓形态划分为多个牙槽骨弓簇，并得到各牙槽骨弓簇中心；

第二匹配模块，所述第二匹配模块用于在正常牙模型的标准化牙槽骨弓形态的各牙槽骨弓簇中心中，查找距离待测牙/>模型矫治前和矫治后的标准化牙槽骨弓形态最近的正常牙/>模型的牙槽骨弓簇中心，得到与正常牙/>模型的牙槽骨弓簇中心对应的正常牙/>模型的牙槽骨弓簇，将该待测牙/>模型矫治前和矫治后的标准化牙槽骨弓形态加入该正常牙/>模型的牙槽骨弓簇；

第二判决模块，所述第二判决模块用于判断待测牙模型矫治前和矫治后的标准化牙槽骨弓形态的簇是否划分到相同的正常牙/>模型的牙槽骨弓簇中：若是，则表示待测牙/>模型矫治前和矫治后的标准化牙槽骨弓形态未发生变化；若否，则表示待测牙/>模型矫治前和矫治后的标准化牙槽骨弓形态发生了变化；

第二循环模块，所述第二循环模块用于重复执行第二聚类模块、第二匹配模块和第二判决模块，并计算该待测牙模型矫治前和矫治后的标准化牙槽骨弓形态发生了变化的次数与重复执行次数的占比，得到待测牙/>模型矫治后的标准化牙槽骨弓形态的变化率；

第二输出模块，所述第二输出模块用于输出待测牙模型矫治后的标准化牙槽骨弓形态的变化率。

5.根据权利要求4所述的获取牙弓和牙槽骨弓形态矫治状态的装置，其特征在于，所述装置还包括显示系统；

所述显示系统与牙弓分析处理系统和牙槽骨弓分析处理系统连接，用于显示牙弓形态矫治状态和牙槽骨弓形态矫治状态。

6.根据权利要求5所述的获取牙弓和牙槽骨弓形态矫治状态的装置，其特征在于，所述显示系统包括：

簇中心缩放模块，所述模块用于将距离待测牙模型矫治前和矫治后的标准化牙弓形态和标准化牙槽骨弓形态最近的正常牙/>模型的牙弓簇中心和牙槽骨弓簇中心进行逆归一化，得到与待测牙/>模型尺寸适配的正常牙/>模型的牙弓簇中心形态和牙槽骨弓簇中心形态；

对比显示模块，所述显示模块用于进行如下可视化显示：

对比显示待测牙模型矫治前和矫治后的牙弓形态和与其对应的正常牙/>模型的牙弓簇中心形态；

对比显示待测牙模型矫治前和矫治后的牙槽骨弓形态和与其对应的正常牙/>模型的牙槽骨弓簇中心形态；

以及显示待测牙模型矫治后的标准化牙弓形态和标准化牙槽骨弓形态的变化率。