CN116246011A - 数字化备牙方法、装置、设备及计算机可读存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种数字化备牙方法、装置、设备及计算机可读存储介质，数字化备牙方法包括：获取患者口腔内目标牙齿的图像数据，并获取所述目标牙齿的石膏模型数据；将所述图像数据转化为三维模型数据，并基于所述图像数据识别所述目标牙齿的初始颈缘线；根据所述石膏模型数据配准所述初始颈缘线得到目标颈缘线，构建所述目标牙齿的三维图像，其中，所述三维图像包括所述三维模型数据与所述目标颈缘线；基于所述三维图像确定备牙量与备牙区域，基于所述备牙量对所述备牙区域进行图形切削得到备牙体。本发明提高了备牙的准确度。
Description
技术领域
本发明涉及医疗器材领域，尤其涉及一种数字化备牙方法、装置、设备及计算机可读存储介质。
背景技术
牙体预备是口腔修复科的最基本操作之一，目前临床牙医在进行牙体预备过程中，都是根据自己的经验对待修复牙齿进行打磨处理，如果备牙的尺寸太深(牙齿咬合方向)，会导致备牙过程患者疼痛，严重的甚至发炎，若备牙的尺寸太浅，后续要反复打磨。
目前口腔临床医生常采取手工牙体预备的方法进行备牙，但手工牙体预备有其局限性：在口腔狭小空间内，因人眼视觉偏差、盲区，人手误差，医师很难精准控制牙体预备质量。事实上，一般人几乎不可能完全达到教科书和临床操作规范要求的相关标准。牙齿预备后因为备牙问题，出现返工现象时常发生。因此如何提高备牙的准确度是目前亟待解决的问题。
发明内容
本发明的主要目的在于提供一种数字化备牙方法、装置、设备及计算机可读存储介质，旨在解决如何提高备牙的准确度的技术问题。
为实现上述目的，本发明提供一种数字化备牙的方法，包括以下步骤：
获取患者口腔内目标牙齿的图像数据，并获取所述目标牙齿的石膏模型数据；
将所述图像数据转化为三维模型数据，并基于所述图像数据识别所述目标牙齿的初始颈缘线；
根据所述石膏模型数据配准所述初始颈缘线得到目标颈缘线，构建所述目标牙齿的三维图像，其中，所述三维图像包括所述三维模型数据与所述目标颈缘线；
基于所述三维图像确定备牙量与备牙区域，基于所述备牙量对所述备牙区域进行图形切削得到备牙体。
可选地，所述将所述图像数据转化为三维模型数据的步骤，包括：
根据预设横向密度分界线从所述图像数据中分离出所述目标牙齿的牙釉质、牙本质与牙髓腔；
将分离出的所述牙釉质、所述牙本质与所述牙髓腔作为三维模型数据。
可选地，所述并基于所述图像数据识别所述目标牙齿的初始颈缘线的步骤，包括：
根据预设纵向密度分界线从所述图像数据中分离出所述目标牙齿的密度颈缘线；
对所述密度颈缘线进行降噪处理，并将降噪处理后的所述密度颈缘线作为初始颈缘线。
可选地，所述根据所述石膏模型数据配准所述初始颈缘线得到目标颈缘线的步骤，包括：
识别所述石膏模型数据中所述目标牙齿对应的参考颈缘线；
在所述参考颈缘线与所述初始颈缘线不匹配之后，将所述初始颈缘线配整为所述参考颈缘线一致；
将配整后的所述参考颈缘线作为目标颈缘线。
可选地，所述备牙量至少包括备牙锥度与备牙高度，
所述基于所述三维图像确定备牙量与备牙区域的步骤，包括：
确定所述目标牙齿对应的对颌牙齿，从所述三维图像中获取所述目标牙齿到所述对颌牙齿的距离；
根据预设的映射关系确定所述距离对应的锥度值范围与高度值范围；
从所述锥度值范围中选择一个锥度值作为备牙锥度，从所述高度值范围中选择一个高度值作为备牙高度；
将所述三维图像中所述目标颈缘线以上的牙冠区域作为备牙区域。
可选地，所述基于所述备牙量对所述备牙区域进行图形切削得到备牙体的步骤之后，包括：
确定备牙后所述目标牙齿的新三维图像，基于所述新三维图像确定所述备牙体的测量信息；
根据所述测量信息确定所述备牙体是否合格；
若不合格，则输出备牙体不合格的检测结果。
可选地，所述根据所述测量信息确定所述备牙体是否合格的步骤，包括：
确定所述测量信息中的角度数据、弧度数据和距离数据；
检测所述角度数据是否和预设合格角度数据匹配，检测所述弧度数据是否和预设合格弧度数据匹配，检测所述距离数据是否和预设和合格距离数据匹配；
若所述角度数据和所述预设合格角度数据不匹配，或者，所述弧度数据和预设合格弧度数据不匹配，或者，所述距离数据和预设合格距离数据不匹配，则确定所述备牙体不合格。
此外，为实现上述目的，本发明还提供一种数字化备牙装置，包括：
数据获取模块，用于获取患者口腔内目标牙齿的图像数据，并获取所述目标牙齿的石膏模型数据；
数据转化模块，将所述图像数据转化为三维模型数据，并基于所述图像数据识别所述目标牙齿的初始颈缘线；
配准模块，用于根据所述石膏模型数据配准所述初始颈缘线得到目标颈缘线，构建所述目标牙齿的三维图像，其中，所述三维图像包括所述三维模型数据与所述目标颈缘线；
备牙模块，用于基于所述三维图像确定备牙量与备牙区域，基于所述备牙量对所述备牙区域进行图形切削得到备牙体。
此外，为实现上述目的，本发明还提供一种数字化备牙设备，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的数字化备牙程序，所述数字化备牙程序被所述处理器执行时实现如上述的数字化备牙方法的步骤。
此外，为实现上述目的，本发明还提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有数字化备牙程序，数字化备牙程序被处理器执行时实现如上述的数字化备牙方法的步骤。
本发明通过获取患者口腔内目标牙齿的图像数据，并获取所述目标牙齿的石膏模型数据；将所述图像数据转化为三维模型数据，并基于所述图像数据识别所述目标牙齿的初始颈缘线；根据所述石膏模型数据配准所述初始颈缘线得到目标颈缘线，构建所述目标牙齿的三维图像，其中，所述三维图像包括所述三维模型数据与所述目标颈缘线；基于所述三维图像确定备牙量与备牙区域，基于所述备牙量对所述备牙区域进行图形切削得到备牙体，实现了将目标牙齿的图像数据自动转化为三维模型数据，并从图像数据中自动识别出目标牙齿的初始颈缘线，然后基于石膏模型数据配准初始颈缘线得到接近真实颈缘线的目标颈缘线，从而得到包括目标颈缘线与三维模型数据的三维图像，以通过三维图像确定备牙量与备牙区域完成最终的备牙，克服了现有技术中采用手工备牙的方法，由于视觉偏差以及人手误差等因素导致备牙的质量差，备牙准确度低的技术缺陷，所以，提高了备牙的准确度。
附图说明
本发明目的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
图1是本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的数字化备牙设备结构示意图；
图2为本发明数字化备牙方法第一实施例的流程示意图；
图3为本发明数字化备牙方法的备牙固位力示意图；
图4为本发明数字化备牙方法中备牙流程的示意图；
图5是本发明数字化备牙装置的装置模块示意图。
具体实施方式
应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
参照图1，图1为本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的数字化备牙设备结构示意图。
如图1所示，该数字化备牙设备可以包括：处理器1001，例如中央处理器(CentralProcessing Unit，CPU)，通信总线1002、用户接口1003，网络接口1004，存储器1005。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。用户接口1003可以包括显示屏(Display)、输入单元比如键盘(Keyboard)，可选用户接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如无线保真(WIreless-FIdelity，WI-FI)接口)。存储器1005可以是高速的随机存取存储器(RandomAccess Memory，RAM)存储器，也可以是稳定的非易失性存储器(Non-Volatile Memory，NVM)，例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。
本领域技术人员可以理解，图1中示出的结构并不构成对数字化备牙设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
如图1所示，作为一种存储介质的存储器1005中可以包括操作系统、数据存储模块、网络通信模块、用户接口模块以及数字化备牙程序。
在图1所示的数字化备牙设备中，网络接口1004主要用于与其他设备进行数据通信；用户接口1003主要用于与用户进行数据交互；本发明数字化备牙设备中的处理器1001、存储器1005可以设置在数字化备牙设备中，所述数字化备牙设备通过处理器1001调用存储器1005中存储的数字化备牙程序，并执行本发明实施例提供的数字化备牙方法。
参照图2，本发明提供一种数字化备牙方法，在数字化备牙方法的第一实施例中，数字化备牙方法包括以下步骤：
步骤S10，获取患者口腔内目标牙齿的图像数据，并获取所述目标牙齿的石膏模型数据；
目标牙齿可以为一个也可以为多个，目标牙齿至少包含需要进行后续备牙处理的一个或多个牙齿等，图像数据是目标牙齿的三维数字图像。本实例通过锥形束CT(ComputedTomography，电子计算机断层扫描)对患者口腔内目标牙齿进行均匀扫描，可以准确快速的扫描口内真实情况，获取能够清晰的分辨牙龈、牙冠以及牙齿密度的图像数据，具体使用时，获取目标牙齿的图像数据的设备不局限于锥形束CT，可以是任意具有获取目标牙齿三维数字图像获取功能的扫描设备，此外还可以通过锥形束CT拍摄患者的整体头部图像数据，在从整体头部图像数据中根据实际需要截取出目标牙齿的图像数据。
可以用硅橡胶重体材料填充在托盘内，将托盘覆盖在患者牙弓上，覆盖范围包括唇颊系带、前庭沟、上颚区域，获得初印模数据，然后用硅橡胶轻体加注在初印模上，再次将托盘覆盖在患者牙弓上，获得精准口内印模数据，上下颌均按这样操作。用超硬石膏按材料标注水粉比例在震荡机上均匀调拌，将调拌好的超硬石膏液体灌注在硅橡胶印模内，待固化后获得精准地还原口内组织解剖的上下颌石膏模型，然后用蜡堤制取上下颌咬合关系得到口腔内完整的石膏模型。
获得石膏模型之后，使用扫描设备对石膏模型中目标牙齿进行上颌扫描、下颌扫描与咬合扫描获得STL格式或DCM格式的包括上颌数据、下颌数据与咬合数据的石膏模型数据。需要说明的是，若是扫描设备获取的是口腔中全部牙齿的石膏模型数据，则可以截取目标牙齿的石膏模型数据，其中，扫描设备可以是口内扫描仪设备、up扫描设备等。
此外，在另一场景中，可以使用通过印模材料获取目标牙齿的目标印模，其中，印模材料包括但不限于藻酸盐或硅橡胶等，在根据印模材料获取目标牙齿的目标印模时，将印模材料放入口腔内的目标牙齿处，由于印模材料具有流动性，可以挤压牙龈，因此，目标印模包含了目标牙齿的颈缘线位置信息，进而，根据目标印模得到目标牙齿的颈缘线，比如，对目标印模进行扫描后，对扫描后的结果通过翻转法向操作后得到包含接近真实目标牙齿颈缘线的石膏模型。
此外，在另一场景中，可以通过备牙机器人手臂上安装摄像头通过摄像头获取口腔内图像数据进而截取目标牙齿的图像数据。
在本实施例中，优选地，使用锥形束CT(简称CBCT)获取到的目标牙齿的CBCT数据作为目标牙齿的图像数据。
步骤S20，将所述图像数据转化为三维模型数据，并基于所述图像数据识别所述目标牙齿的初始颈缘线；
在本实施例中，获取到目标牙齿的图像数据之后，从图像的数据对目标牙齿的牙冠部分进行分层，分离出牙冠部分的牙釉质、牙本质和牙髓腔而后进行三维重建得到三维模型数据，同时将图像数据中目标牙齿软组织和硬组织的分界线作为牙齿的颈缘线，并对根据分离出的颈缘线进行降噪的线性优化处理，可以实现对颈缘线的较为准确的标定，从而得到目标牙齿的初始颈缘线。举例来说，通过锥形束CT获取到目标牙齿的CBCT数据之后，导入CBCT数据导入到数字化备牙软件，通过数字化备牙软件自动抽取目标牙齿CBCT数据的不同密度数据，以目标牙齿软组织与硬组织的密度分界线识别出目标牙齿的颈缘线，并对根据密度分界线得到颈缘线做降噪处理得到初始颈缘线，以目标牙齿牙冠内部不同的密度分离出牙釉质、牙本质与牙髓腔的三维模型数据，从而将CBCT数据转化为三维模型数据。
步骤S30，根据所述石膏模型数据配准所述初始颈缘线得到目标颈缘线，构建所述目标牙齿的三维图像，其中，所述三维图像包括所述三维模型数据与所述目标颈缘线；
并且，由于石膏模型中牙齿的颈缘线是很接近真实颈缘线的，因此通过扫描石膏模型得到的石膏模型数据中的颈缘线是准确且清晰的，故而可以通过石膏模型数据中的颈缘线对初始颈缘线进行配准，调整初始颈缘线与石膏模型数据中的颈缘线一致进而得到目标颈缘线。
在得到目标牙齿的三维模型数据和目标颈缘线之后，以目标颈缘线作为目标牙齿的上平面，以三维模型数据将目标牙齿的目标颈缘线以下的牙冠部分以牙釉质、牙本质与牙髓腔分层表示的方式更新目标牙齿的图像数据得到目标牙齿的三维图像，即三维图像是仅保留目标牙齿图像数据中目标颈缘线以下的牙冠部分，并且将牙冠部分的牙釉质、牙本质与牙髓腔分层表示的三维图形结构。
所述根据所述石膏模型数据配准所述初始颈缘线得到目标颈缘线，包括：
步骤a，识别所述石膏模型数据中所述目标牙齿对应的参考颈缘线；
步骤b，在所述参考颈缘线与所述初始颈缘线不匹配之后，将所述初始颈缘线配整为所述参考颈缘线一致；
步骤c，将配整后的所述参考颈缘线作为目标颈缘线。
示例性的，可以采用预设的识别算法识别出石膏模型数据中的参考颈缘线，再根据预设的配准算法将初始颈缘线与参考颈缘线配准，配准得到的初始颈缘线与参考颈缘线的数据偏差域可以做手动调整，调整至初始颈缘线与参考颈缘线一致得到目标颈缘线。其中预设的识别算法可以是用户提前设置好的识别算法，在一实施例中，识别算法可以是一点识别算法，预设的配准算法也是用户提前设置好的配准算法，在一实例中，配准算法可以是最近点迭代算法(Iterative Closest Points，ICP)，ICP算法通过对给定两个点集(即模型数据)，通过最优化刚体变换来两个点集进行配准。
此外，在另一场景中，通过第一预设算法对参考颈缘线和初始颈缘线进行对齐计算，以确定初始颈缘线中顶点的移动位置，该对齐处理为初步对齐，若是对齐效果不好也可以采用手动对齐的方式进行处理对齐，进而，根据移动位置移动初始颈缘线，通过第二预设算法对参考颈缘线和移动后的初始颈缘线进行对齐计算，以确定初始颈缘线中顶点的另一移动位置，根据另一移动位置移动初始颈缘线，即实现对初始颈缘线到参考颈缘线的精度配准。其中，第一预设算法和第二预设算法分别为精细度不同的两种算法，在一些可能的实施例中，第一预设算法可以为基于特征拼接算法，第二预设算法可以为ICP算法等。
在本实例中，由于石膏模型数据中的颈缘线基本接近真实的颈缘线，因此识别石膏模型数据中目标牙齿的参考颈缘线，在得到目标牙齿的初始颈缘线与参考颈缘线之后，配准初始颈缘线与参考颈缘线，将初始颈缘线调整至与参考颈缘线一致得到目标颈缘线，从而保证了目标颈缘线的准确度，为后续备牙提供了准确的颈缘线数据。
步骤S40，基于所述三维图像确定备牙量与备牙区域，基于所述备牙量对所述备牙区域进行图形切削得到备牙体。
得到目标牙齿的三维图像之后，可以从三维图像中确定备牙量与备牙区域，在本实例中，利用提前设置好的图形切削算法根据备牙量对备牙区域进行图形切削得到被备牙体，得到备牙体后，几何力学公式计算牙齿固位力，参照图3，如3图所示牙齿的备牙宽度为AB，锥度线为AD，B点到AD点引垂线BC。当AC距离小于CD距离时，固位力符合要求。在固位力不满足要求时，可以考虑放置固位槽，并且在牙齿边缘进行肩台制备。
在本实例中，备牙量至少包括备牙锥度与备牙高度，所述基于所述三维图像确定备牙量与备牙区域，包括：
步骤d，确定所述目标牙齿对应的对颌牙齿，从所述三维图像中获取所述目标牙齿到所述对颌牙齿的距离；
示例性的，在得到目标牙齿的三维图像之后，可以确定目标牙齿中每颗牙齿的就位方向，根据最小损坏原则对每颗牙齿的共同就位方向进行优化得到目标牙齿的共同就位方向，可选地，可以采用平均值算法确定目标牙齿的共同就位方向，确定了共同就位方向之后，可以使用预设的等距算法从三维图像中确定目标牙齿到对颌牙齿的距离，其中预设的等距算法可以是顶点等距算法。顶点等距算法通过遍历模型的每一个顶点，获取顶点的法向量和位置和设置等距值来实现顶点等距。
此外，如果目标颈缘线没有在一个平面上，可以使用颈缘线平面拟合算法根据目标颈缘线上的点拟合一个平面。颈缘线平面拟合算法通过特征值分解的方法来进行计算，先计算颈缘线上选定点集的协方差矩阵，然后使用特征值分解对协方差矩阵进行分解，获取到特征向量以及特征向量对应的特征值，选取最小特征值对应的特征向量作为拟合平面的法向量，在选取点集的平均值作为中心点拟合一个平面，将颈缘线拟合在一个平面之后，在根据顶点等距算法确定目标牙齿到对颌牙齿的距离。
步骤e，根据预设的映射关系确定所述距离对应的锥度值范围与高度值范围；
步骤f，从所述锥度值范围中选择一个锥度值作为备牙锥度，从所述高度值范围中选择一个高度值作为备牙高度；
确定了目标牙齿到对颌牙齿的距离之后，根据预设的映射关系确定此距离对应的锥度值范围与高度值范围，其中预设的映射关系可以是用户提前设置好的映射关系，可选地，可以是提前设置好的映射公式、映射定理等。在根据用户提前设置好的规则从锥度值范围与高度值范围中分别选择一个锥度值与高度值作为备牙高度与备牙锥度，得到范围值之后，可以由用户设置从范围值中选择一个具体值的筛选规则。举例来说，如果一个目标牙齿到对颌牙齿的距离为S数值，且S数值对应的锥度值范围是X、Y、Z三个锥度值，那么可以设置如果锥度值X、Y、Z满足X>Y>Z的关系，则选择Y作为备牙锥度的筛选规则，也可以设置其他规则，这里不做限制。高度值的范围筛规则与锥度值筛选规则同样也是可以由用户提前设置，这里不在详述。
此外，备牙量还可以包括备牙预留空间、备牙宽度与备牙厚度，备牙预留空间可以根据备牙标准提前设置好固定的预留空间值，备牙宽度从目标牙齿三维图像的边缘线得到相对应的数值，备牙厚度可以从目标牙齿三维图像中牙本质、牙釉质与牙髓腔的厚度确定备牙厚度。
步骤g，将所述三维图像中所述目标颈缘线以上的牙冠区域作为备牙区域。
确定了目标牙齿的目标颈缘线之后，三维图像中目标颈缘线以上的牙冠区域是需要执行图形切削得到最终备牙体的备牙区域。
在本实例中，根据目标牙齿到对颌牙齿的距离，映射到备牙锥度与备牙高度可选的值范围，在根据提前设置好的规则从锥度值范围与高度值范围中选择一个最优的锥度值与高度值作为备牙高度与备牙锥度，提高了备牙高度与备牙锥度的准确性。
为辅助理解本实施例中的数字化备牙方法流程的理解，下面进行举例说明。
参照图4，用锥形束CT拍摄患者的整体头部CBCT信息，使用UP扫描设备在口腔内获得完整的模型三维数据(即石膏模型数据){上颌模型、下颌模型、咬合关系}，从整体头部CBCT信息中截取实际备牙需要的目标牙齿CBCT数据；然后将CBCT数据导入数字化备牙软件，进行数据修整，利用CBCT的数据抽取不同密度的数据，将数据不同密度的分界线做线性处理，分离出牙釉质牙本质和牙髓腔的厚度，进行三维重建(CBCT数据转化为三维模型数据)，将软组织和硬组织的分界线作为牙齿的颈缘线，并利用降低噪点的正项算法做线性优化处理，可以大部分可以做到准确标定颈缘线，模型三维数据牙齿连接紧密，数据有不准确的情况，结合CBCT数据可以把牙齿单独分离开，避免造成牙齿之间连接，无法确认边缘区域的情况；在石膏模型数据上，利用一点识别算法确认石膏模型数据中牙齿颈缘线位置，并将CBCT分析密度得到的颈缘线数据，做配准处理，得到数据偏差区域做手动调整颈缘线；将颈缘线以上区域做图形切削算法处理，得到闭合图形，利用牙齿到对颌牙齿的距离计算出备牙体最佳锥度，提前设置好备牙预留空间值，实现抗力最大化，达到最好的固位效果(抗力即防止修复体受倾斜及水平外力脱落的形态)，利用共同就位方向，达到牙齿长桥备牙具备无倒凹的制备体，利用备牙高度和控制牙本质的距离可以达到理想状态的备牙效果。
本实例中通过获取患者口腔内目标牙齿的图像数据，并获取所述目标牙齿的石膏模型数据；将所述图像数据转化为三维模型数据，并基于所述图像数据识别所述目标牙齿的初始颈缘线；根据所述石膏模型数据配准所述初始颈缘线得到目标颈缘线，构建所述目标牙齿的三维图像，其中，所述三维图像包括所述三维模型数据与所述目标颈缘线；基于所述三维图像确定备牙量与备牙区域，基于所述备牙量对所述备牙区域进行图形切削得到备牙体，实现了将目标牙齿的图像数据自动转化为三维模型数据，并从图像数据中自动识别出目标牙齿的初始颈缘线，然后基于石膏模型数据配准初始颈缘线得到接近真实颈缘线的目标颈缘线，从而得到包括目标颈缘线与三维模型数据的三维图像，以通过三维图像确定备牙量与备牙区域完成最终的备牙，克服了现有技术中采用手工备牙的方法，由于视觉偏差以及人手误差等因素导致备牙的质量差，备牙准确度低的技术缺陷，所以，提高了备牙的准确度。
进一步地，基于上述本发明的第一实施例，提出本发明数字化备牙方法的第二实施例，在本实施例中，上述实施例步骤S20，将所述图像数据转化为三维模型数据，并基于所述图像数据识别所述目标牙齿的初始颈缘线步骤的细化，包括：
步骤h，根据预设横向密度分界线从所述图像数据中分离出所述目标牙齿的牙釉质、牙本质与牙髓腔；
步骤i，将分离出的所述牙釉质、所述牙本质与所述牙髓腔作为三维模型数据。
牙齿的牙釉质、牙本质与牙髓腔的密度均不相同，因此利用预设横向密度分界线可以分离出牙齿的牙釉质、牙本质与牙髓腔。
在本实例中，将图像数据导入数字化备牙软件，分析图像数据包含的不同密度信息，以预设横向密度分界线确定分离出包含牙釉质、牙本质与牙髓腔的三维模型数据，通过线性分离的方法可以将牙齿结构进行分层，为确定牙齿制备范围提供了数据基础，医生或技师从三维模型数据中三维观察牙齿制备范围，以及确定后续修复方案，其中，预设横向密度分界线是牙齿在水平方向上分离牙齿内部结构的密度分界线值，可由用户根据实际情况提前设置。
此外，还可以根据预设横向密度分界线分离出目标牙齿中牙齿发生龋坏的部分，为后续确定备牙量提供了图像数据基础。
在一实施例中，并基于所述图像数据识别所述目标牙齿的初始颈缘线的步骤，包括：
步骤j，根据预设纵向密度分界线从所述图像数据中分离出所述目标牙齿的密度颈缘线；
步骤k，对所述密度颈缘线进行降噪处理，并将降噪处理后的所述密度颈缘线作为初始颈缘线。
牙齿的软组织部分比如牙龈与硬组织部分比如牙冠的密度区别也较大，因此可以根据预设纵向密度分界线从图像数据中分离出牙齿软组织与硬组织的分界线，得到目标牙齿的密度颈缘线，其中预设纵向密度分界线是牙齿在垂直方向上软组织与硬组织的分界线值，可由用户根据实际情况提前设置。
在本实施例中，还选用预设降噪算法对目标牙齿的密度颈缘线做降噪的线性优化处理，其中预设降噪算法可以是降低噪点的正项算法，可选地，首先采用TV正则项算法对密度颈缘线的图像进行降噪处理，TV正则算法能有效去除重建图像中的伪影和噪声，图像中噪声和伪影附近的梯度通常会较大，也就是灰度值与它相邻点的灰度值相差较大，TV正则项的权值就会较大，相应的会施加较重的惩罚，但是也会有阶梯效应，因为TV正则项是对相邻像素之间的灰度差进行惩罚，对于图像灰度均匀变化的区域来说，这种惩罚度稍微有点强了，导致相邻像素的灰度值趋向于相等，因此在使用TV正则项算法降噪处理后的结果不太理想的情况下，可以在使用Hessian正则项算法进一步对密度颈缘线进行降噪，Hessian正则项算法惩罚的相邻像素导数的差值，所以可以有效抑制阶梯效应。
在本实例中，利用CBCT数据的密度分界线确定了目标牙齿的密度颈缘之后，在使用预设降噪算法对密度颈缘线进行降噪得到初始颈缘线，可以达到平滑且优化密度颈缘线的效果，使得到的初始颈缘线更加清晰、准确且平滑。
在一实施例中，所述基于所述备牙量对所述备牙区域进行图形切削得到备牙体的步骤之后，包括：
步骤l，确定备牙后所述目标牙齿的新三维图像，基于所述新三维图像确定所述备牙体的测量信息；
在本实施例中，完成备牙得到备牙体之后，会对得到的备牙体进行检测，检测备牙体是否存在问题，提前预防备牙体可能存在的问题带来的返工问题及修复后牙齿因为固位力不够容易脱落现象。通过获取备牙后目标牙齿的图像数据与石膏模型数据得到目标牙齿的新三维图像，通过图像数据与石膏模型数据得到新三维图像的过程与备牙前确定目标牙齿三维图像的过程一致，这里不在详述，并且在确定了新三维图像之后，自动检测新三维图像中的目标牙齿的颈缘线，将颈缘线以上区域做图形切削处理，得到闭合图形。然后从闭合图形中对备牙体进行线性测量，得到备牙的测量信息。
此外，标准的备牙体至少满足以下条件：1).聚合角度(锥度)范围在10度-20度，2).磨牙区备牙体高度至少为4mm才能稳定抗力，3).前磨牙及前牙备牙体高度至少为3mm才能稳定抗力，4).备牙体的颌龈距离(高度)/颊舌径(高度)大于等于0.4，5).备牙体到对颌距离至少0.7mm。
在本实例中，完成备牙后，检测备牙体是否合格，如果不合格，将备牙体不合格的具体原因进行检测并输出检测结果，进一步确保了备牙的准确度。
步骤m，根据所述测量信息确定所述备牙体是否合格；
在一实施例中，所述根据所述测量信息确定所述备牙体是否合格的步骤，包括：
步骤m1，确定所述测量信息中的角度数据、弧度数据和距离数据；
利用新三维图像中目标牙齿的共同就位方向对备牙体进行线性测量，测量备牙体的聚合角度(即角度数据)、备牙体的边缘弧度(即弧度数据)、备牙体对颌牙齿距离等信息(即距离数据)，可选地，聚合角度利用共同就位方向视角向基牙做2D截面线性分析，利用边缘平面到牙齿颌面的高度做指引，将备牙体进行线性测量，得到数值后计算备牙体的聚合角度，其中边缘平面为牙齿边缘区域绘制线条，通过线条得到闭合图形后计算平均值高度处理后得到的平面；采用线性分析算法分析备牙体的边缘弧度；采用顶点等距算法计算备牙体到对颌牙齿的距离。
步骤m2，检测所述角度数据是否和预设合格角度数据匹配，检测所述弧度数据是否和预设合格弧度数据匹配，检测所述距离数据是否和预设和合格距离数据匹配；
步骤m3，若所述角度数据和所述预设合格角度数据不匹配，或者，所述弧度数据和预设合格弧度数据不匹配，或者，所述距离数据和预设合格距离数据不匹配，则确定所述备牙体不合格。
在本实施例中，在检测备牙体是否合格时，可以检测角度数据是否和预设合格角度数据匹配，弧度数据是否和预设合格弧度数据匹配，距离数据是否和预设合格距离数据匹配。若角度数据和预设合格角度数据不匹配，或者，弧度数据和预设合格弧度数据不匹配，或者距离数据和预设合格距离数据不匹配。则确定备牙体不合格。
在本实例中，只有角度数据与预设合格角度数据匹配、弧度数据与预设合格弧度数据匹配与距离数据与预设合格距离数据匹配同时满足时，才认为备牙得到的备牙体合格，保证了最终获取到符合要求的准确备牙体。
步骤n，若不合格，则输出备牙体不合格的检测结果。
在本实施例中，在检测备牙体是否合格时，可以先确定测量信息中的角度数据、弧度数据和距离数据。然后再确定提前设置好的合格测量信息，其中，合格测量信息包括预设合格角度数据，预设合格弧度数据，预设合格距离数据。在备牙体的测量信息与提前设置好的合格测量信息不匹配之后，即备牙体不合格时，根据测量信息确定备牙体不合格的原因，原因包括有备牙体聚合角度不合格、备牙体边缘弧度不合格与备牙体到对颌牙齿的距离不合格、备牙体高度不合格、备牙体宽度不合格、备牙体锥度不合格、备牙体边缘未制备肩台等所有可能导致备牙体不合格的因素，如果检测到有多个原因导致备牙体不合格，将所有原因做合并处理，将合并后的原因作为备牙体的不合格检测结果并输出不合格检测结果，相关技术人员就可以根据这个就不合格检测结果对备牙体进行相应的调整或者采取相对应的解决措施，从而保证最终能得到理想的合格备牙体。
在本实施例中，通过确定测量信息中的角度数据，弧度数据和距离数据，并在角度数据和预设合格角度数据不匹配，或者，弧度数据和预设合格弧度数据不匹配，或者距离数据和预设合格数据不匹配时，确定备牙体不合格，从而保障了检测备牙体不合格的准确性。
此外，参照图5，本发明还提供一种数字化备牙装置，数字化备牙装置，包括：
数据获取模块A10，用于获取患者口腔内目标牙齿的图像数据，并获取所述目标牙齿的石膏模型数据；
数据转化模块A20，将所述图像数据转化为三维模型数据，并基于所述图像数据识别所述目标牙齿的初始颈缘线；
配准模块A30，用于根据所述石膏模型数据配准所述初始颈缘线得到目标颈缘线，构建所述目标牙齿的三维图像，其中，所述三维图像包括所述三维模型数据与所述目标颈缘线；
备牙模块A40，用于基于所述三维图像确定备牙量与备牙区域，基于所述备牙量对所述备牙区域进行图形切削得到备牙体。
可选地，数据转化模块A20，用于：
根据预设横向密度分界线从所述图像数据中分离出所述目标牙齿的牙釉质、牙本质与牙髓腔；
将分离出的所述牙釉质、所述牙本质与所述牙髓腔作为三维模型数据。
可选地，数据转化模块A20，还用于：
根据预设纵向密度分界线从所述图像数据中分离出所述目标牙齿的密度颈缘线；
对所述密度颈缘线进行降噪处理，并将降噪处理后的所述密度颈缘线作为初始颈缘线。
可选地，配准模块A30，用于：
识别所述石膏模型数据中所述目标牙齿对应的参考颈缘线；
在所述参考颈缘线与所述初始颈缘线不匹配之后，将所述初始颈缘线配整为所述参考颈缘线一致；
将配整后的所述参考颈缘线作为目标颈缘线。
可选地，备牙模块A40，用于：
确定所述目标牙齿对应的对颌牙齿，从所述三维图像中获取所述目标牙齿到所述对颌牙齿的距离；
根据预设的映射关系确定所述距离对应的锥度值范围与高度值范围；
从所述锥度值范围中选择一个锥度值作为备牙锥度，从所述高度值范围中选择一个高度值作为备牙高度；
将所述三维图像中所述目标颈缘线以上的牙冠区域作为备牙区域。
可选地，备牙模块A40，还用于：
确定备牙后所述目标牙齿的新三维图像，基于所述新三维图像确定所述备牙体的测量信息；
根据所述测量信息确定所述备牙体是否合格；
若不合格，则输出备牙体不合格的检测结果。
本发明数字化备牙装置的具体实施方式与上述数字化备牙方法各实施例基本相同，在此不再赘述。
此外，本发明实施例还提出一种数字化备牙设备，数字化备牙设备括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上执行的数字化备牙程序，所述数字化备牙程序被所述处理器执行时实现如上述的数字化备牙方法的步骤。
此外，为实现上述目的，本发明还提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有数字化备牙程序，数字化备牙程序被处理器执行时实现如上述的数字化备牙方法的步骤。
本发明计算机可读存储介质具体实施方式与上述数字化备牙方法各实施例基本相同，在此不再赘述。
需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者系统不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者系统所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者系统中还存在另外的相同要素。
上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在如上所述的一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。
Claims (10)
1.一种数字化备牙方法，其特征在于，所述数字化备牙方法包括以下步骤：
获取患者口腔内目标牙齿的图像数据，并获取所述目标牙齿的石膏模型数据；
将所述图像数据转化为三维模型数据，并基于所述图像数据识别所述目标牙齿的初始颈缘线；
根据所述石膏模型数据配准所述初始颈缘线得到目标颈缘线，构建所述目标牙齿的三维图像，其中，所述三维图像包括所述三维模型数据与所述目标颈缘线；
基于所述三维图像确定备牙量与备牙区域，基于所述备牙量对所述备牙区域进行图形切削得到备牙体。
2.如权利要求1所述的数字化备牙方法，其特征在于，所述将所述图像数据转化为三维模型数据的步骤，包括：
根据预设横向密度分界线从所述图像数据中分离出所述目标牙齿的牙釉质、牙本质与牙髓腔；
将分离出的所述牙釉质、所述牙本质与所述牙髓腔作为三维模型数据。
3.如权利要求1所述的数字化备牙方法，其特征在于，所述并基于所述图像数据识别所述目标牙齿的初始颈缘线的步骤，包括：
根据预设纵向密度分界线从所述图像数据中分离出所述目标牙齿的密度颈缘线；
对所述密度颈缘线进行降噪处理，并将降噪处理后的所述密度颈缘线作为初始颈缘线。
4.如权利要求1所述的数字化备牙方法，其特征在于，所述根据所述石膏模型数据配准所述初始颈缘线得到目标颈缘线的步骤，包括：
识别所述石膏模型数据中所述目标牙齿对应的参考颈缘线；
在所述参考颈缘线与所述初始颈缘线不匹配之后，将所述初始颈缘线配整为所述参考颈缘线一致；
将配整后的所述参考颈缘线作为目标颈缘线。
5.如权利要求1所述的数字化备牙方法，其特征在于，所述备牙量至少包括备牙锥度与备牙高度，
所述基于所述三维图像确定备牙量与备牙区域的步骤，包括：
确定所述目标牙齿对应的对颌牙齿，从所述三维图像中获取所述目标牙齿到所述对颌牙齿的距离；
根据预设的映射关系确定所述距离对应的锥度值范围与高度值范围；
从所述锥度值范围中选择一个锥度值作为备牙锥度，从所述高度值范围中选择一个高度值作为备牙高度；
将所述三维图像中所述目标颈缘线以上的牙冠区域作为备牙区域。
6.如权利要求1至5任一项所述的数字化备牙方法，其特征在于，所述基于所述备牙量对所述备牙区域进行图形切削得到备牙体的步骤之后，包括：
确定备牙后所述目标牙齿的新三维图像，基于所述新三维图像确定所述备牙体的测量信息；
根据所述测量信息确定所述备牙体是否合格；
若不合格，则输出备牙体不合格的检测结果。
7.如权利要求6所述的数字化备牙方法，其特征在于，所述根据所述测量信息确定所述备牙体是否合格的步骤，包括：
确定所述测量信息中的角度数据、弧度数据和距离数据；
检测所述角度数据是否和预设合格角度数据匹配，检测所述弧度数据是否和预设合格弧度数据匹配，检测所述距离数据是否和预设和合格距离数据匹配；
若所述角度数据和所述预设合格角度数据不匹配，或者，所述弧度数据和预设合格弧度数据不匹配，或者，所述距离数据和预设合格距离数据不匹配，则确定所述备牙体不合格。
8.一种数字化备牙装置，其特征在于，所述数字化备牙装置包括：
数据获取模块，用于获取患者口腔内目标牙齿的图像数据，并获取所述目标牙齿的石膏模型数据；
数据转化模块，将所述图像数据转化为三维模型数据，并基于所述图像数据识别所述目标牙齿的初始颈缘线；
配准模块，根据所述石膏模型数据配准所述初始颈缘线得到目标颈缘线，构建所述目标牙齿的三维图像，其中，所述三维图像包括所述三维模型数据与所述目标颈缘线；
备牙模块，用于基于所述三维图像确定备牙量与备牙区域，基于所述备牙量对所述备牙区域进行图形切削得到备牙体。
9.一种数字化备牙设备，其特征在于，所述数字化备牙设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的数字化备牙程序，所述数字化备牙程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的数字化备牙方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有数字化备牙程序，所述数字化备牙程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的数字化备牙方法的步骤。
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