CN117814934A - 一种根管预备过程可视化方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种根管预备过程可视化方法及装置，属于医学影像技术领域，其中，该方法包括获取牙齿根管的可见光图像和X光图像；对可见光图像进行高光检测与修复，得到修复图像，并根据修复图像对牙齿根管进行检测，得到待手术根管位置；根据X光图像对待手术根管位置的根管进行三维重构，得到根管模型；对根管模型进行根管锉碰撞检测，得到可视化中力响应模型。本发明对可见光图像进行高光检测与修复，从而确定待手术根管所处的位置，还根据X光图像对待手术根管位置进行三维重构，得到根管模型，进而得到可视化中力响应模型，从而可视化中力响应模型对牙齿根管的手术过程中的力进行可视化监控，实现了对根管预备过程的有效直接感知的目的。
Description
技术领域
本发明涉及医学影像技术领域，尤其涉及一种根管预备过程可视化方法及装置。
背景技术
根管预备过程可视化方法和技术指的是利用图像技术实时展现根管预备治疗过程，从而为医生和患者传递更加清晰的手术信息。受限于根管的细微结构及其封闭在牙体内部不易观察的特点，目前根管预备过程可视化技术研究较少，尚未有实际可用于根管预备的可视化系统，进而无法对根管预备过程进行有效直接的感知。
因此，急需提出一种根管预备过程可视化方法及装置，解决现有技术中存在的无法辅助手术医生形成对根管预备过程的有效直接感知的技术问题。
发明内容
有鉴于此，有必要提供一种根管预备过程可视化方法及装置，用以解决现有技术中存在的无法辅助手术医生形成对根管预备过程的有效直接感知的技术问题。
为了解决上述问题，本发明提供一种根管预备过程可视化方法，包括：
获取牙齿根管的可见光图像和X光图像；
对所述可见光图像进行高光检测与修复，得到修复图像，并根据所述修复图像对所述牙齿根管进行检测，得到待手术根管位置；
根据所述X光图像对所述待手术根管位置的根管进行三维重构，得到根管模型；
对所述根管模型进行根管锉碰撞检测，得到可视化中力响应模型。
在一种可能的实现方式中，所述对所述可见光图像进行高光检测与修复，得到修复图像，包括：
对所述可见光图像进行全局高光检测和局部高光检测，得到掩膜图像；
对所述掩膜图像进行卷积修复，得到修复图像。
在一种可能的实现方式中，所述对所述可见光图像进行全局高光检测和局部高光检测，得到掩膜图像，包括：
对所述可见光图像的颜色通道进行计算，得到每个颜色通道对应的自适应阈值；
根据所述自适应阈值对所述可见光图像中的像素点进行全局高光检测，得到高光像素点；
对所述可见光图像进行高光区域边缘检测，得到至少一个局部高光区域，并对高光像素点的数量小于预设限制高光亮点数的局部高光区域进行保存，得到初始掩膜图像；
对所述初始掩膜图像进行处理，得到至少一个连通区域；
对每个连通区域内的高光像素点个数进行统计，得到所述每个连通区域对应的像素个数，并对所述像素个数小于所述预设限制高光亮点数的连通区域进行保存，得到掩膜图像。
在一种可能的实现方式中，所述对所述掩膜图像进行卷积修复，得到修复图像，包括：
设置迭代次数；
基于卷积核对所述掩膜图像进行卷积修复，得到初始修复图像，并对所述迭代次数进行更新，得到目标迭代次数；
对所述掩膜图像与所述初始修复图像的像素点前后变化差值进行计算，得到差值平均数；
判断所述迭代次数是否大于预设迭代上限次数或所述差值平均数大于预设阈值；
若否，则基于所述卷积核对所述初始修复图像进行卷积修复；
若是，则将所述初始修复图像确定为修复图像。
在一种可能的实现方式中，所述根据所述修复图像对所述牙齿根管进行检测，得到待手术根管位置，包括：
基于霍夫变换圆检测法对所述修复图像中的所述牙齿根管进行检测，得到待手术根管的目标圆；
沿所述目标圆的边缘点垂直梯度方向画线，得到交点，并对所述边缘点梯度方向的累加值进行计算，得到所述交点的圆心坐标；
对所述边缘点至所述圆心坐标的距离进行计算，得到所述目标圆的半径，并根据所述圆心坐标和所述半径，得到所述待手术根管位置。
在一种可能的实现方式中，所述根据所述X光图像对所述待手术根管位置的根管进行三维重构，得到根管模型，包括：
对所述X光图像进行预处理，得到初始X光图像；所述X光图像为对所述X光图像进行增强处理；
根据所述待手术根管位置对所述初始X光图像进行分割处理，得到分割根管图像；
基于根管锥形管状的结构特点对所述分割根管图像进行检测，得到根管轮廓特征点；
根据所述待手术根管位置的所述目标圆对所述根管轮廓特征点的水平剖面进行计算，得到根管剖面的参数信息；
根据所述参数信息对所述根管剖面的间隔进行填充，得到根管模型。
在一种可能的实现方式中，所述对所述根管模型进行根管锉碰撞检测，得到可视化中力响应模型，包括：
对所述根管模型进行根管锉弯曲变形模拟，得到根管锉模型；
根据所述根管锉模型和所述根管模型进行根管锉碰撞检测，确定所述根管锉模型和所述根管模型之间是否发生碰撞；
根据发生碰撞时所述根管锉模型和所述根管模型的力响应情况，构建可视化中力响应模型。
在一种可能的实现方式中，所述根据所述根管锉模型和所述根管模型进行根管锉碰撞检测，确定所述根管锉模型和所述根管模型之间是否发生碰撞，包括：
以所述根管模型的整体包围盒作为根节点，对所述根管模型的子节点进行划分处理，得到层次包围树；
从所述根节点对所述层次包围树进行遍历，判断各子节点的包围盒的两个三角面片之间是否存在相交或重合关系；
若是，则确定所述根管锉模型和所述根管模型之间发生碰撞，并确定碰撞位置处的目标包围盒；
若否，则确定所述根管锉模型和所述根管模型之间未发生碰撞。
在一种可能的实现方式中，
所述可视化中力响应模型，包括：
根据所述目标包围盒，确定所述根管锉模型的锉尖的实际位置和虚拟位置；
根据所述实际位置和所述虚拟位置，得到反弹力，并得到反作用力；
对所述反弹力和所述反作用力进行计算，得到总作用力。
另一方面，本发明还提供了一种根管预备过程可视化装置，包括：
图像获取模块，用于获取牙齿根管的可见光图像和X光图像；
位置确定模块，用于对所述可见光图像进行高光检测与修复，得到修复图像，并根据所述修复图像对所述牙齿根管进行检测，得到待手术根管位置；
三维重构模块，用于根据所述X光图像对所述待手术根管位置的根管进行三维重构，得到根管模型；
可视化响应模块，用于对所述根管模型进行根管锉碰撞检测，得到可视化中力响应模型。
本发明的有益效果是：本发明对可见光图像进行高光检测与修复，进而可以对修复的图像进行检测，从多个根管中确定待手术根管位置，进而可以根据X光图像对待手术根管位置进行三维重构，得到根管模型，还可以对根管模型进行根管锉碰撞检测，构建得到可视化中力响应模型，从而可视化中力响应模型对牙齿根管的手术过程中的力进行可视化监控，实现了对根管预备过程的有效直接感知的目的。
附图说明
图1为本发明提供的根管预备过程可视化方法的一个实施例流程示意图；
图2为本发明提供的可见光图像高光检测的一个实施例流程示意图；
图3为本发明提供的掩膜图像卷积修复的一个实施例流程示意图；
图4为本发明提供的3×3的卷积核的卷积操作的一个实施例流程示意图；
图5为本发明提供的待手术根管位置检测的一个实施例结构示意图；
图6为本发明提供的步骤S103的一个实施例流程示意图；
图7为本发明提供的碰撞检测原理的一个实施例结构示意图；
图8为本发明提供的视化中力响应模型进行检测的一个实施例流程示意图；
图9为本发明提供的根管预备过程可视化装置的一个实施例结构示意图；
图10为本发明提供的电子设备的一个实施例结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图来具体描述本发明的优选实施例，其中，附图构成本申请一部分，并与本发明的实施例一起用于阐释本发明的原理，并非用于限定本发明的范围。
VTK是Visualization Toolkit的缩写,即可视化工具包，它是一个开源、跨平台、可自由获取、支持并行处理的图形应用函数库。
如图1所示，本发明的一个具体实施例，公开了一种根管预备过程可视化方法，包括：
S101、获取牙齿根管的可见光图像和X光图像；
S102、对可见光图像进行高光检测与修复，得到修复图像，并根据修复图像对牙齿根管进行检测，得到待手术根管位置；
S103、根据X光图像对待手术根管位置的根管进行三维重构，得到根管模型；
S104、对根管模型进行根管锉碰撞检测，得到可视化中力响应模型。
应当理解的是：可以从VTK图形库在获取可见光图像和X光图像，有可以通过口腔医疗设备获取牙齿根管的可见光图像和X光图像。可见光图像和X光图像均为进行手术之前的术前牙科图像。可以在Visual Studio平台上搭配VTK的.NET开发库Activiz进行3D模型重建，按照所提出的根管建模方法建立的模型中既包括根管模型，又包括根管外表面牙齿模型，设置模型的颜色和透明度。
本发明对可见光图像进行高光检测与修复，进而可以对修复的图像进行检测，从多个根管中确定待手术根管位置，进而可以根据X光图像对待手术根管位置进行三维重构，得到根管模型，还可以对根管模型进行根管锉碰撞检测，构建得到可视化中力响应模型，从而可视化中力响应模型对牙齿根管的手术过程中的力进行可视化监控，实现了对根管预备过程的有效直接感知的目的
需要说明的是：牙齿的可见光图像的高光主要由残留在牙齿表面的水渍造成，可见光图像中高光区域的反光面积小，分散不规律，周边颜色分布均匀，需要对可见光图像进行高光检测和修复，在本发明的一些实施例中，步骤S102包括：
对可见光图像进行全局高光检测和局部高光检测，得到掩膜图像；
对掩膜图像进行卷积修复，得到修复图像。
在本发明的具体实施例中，可以对可见光图像分别进行全局高光检测和局部高光检测，得到保存有高光区域的掩膜图像，进而可以通过卷积网络对掩膜图像进行卷积修复，从而得到修复图像。
如图2所示，在本发明的一些实施例中，对可见光图像进行全局高光检测和局部高光检测，得到掩膜图像，包括：
S201、对可见光图像的颜色通道进行计算，得到每个颜色通道对应的自适应阈值；
S202、根据自适应阈值对可见光图像中的像素点进行全局高光检测，得到高光像素点；
S203、对可见光图像进行高光区域边缘检测，得到至少一个局部高光区域，并对高光像素点的数量小于预设限制高光亮点数的局部高光区域进行保存，得到初始掩膜图像；
S204、对初始掩膜图像进行处理，得到至少一个连通区域；
S205、对每个连通区域内的高光像素点个数进行统计，得到每个连通区域对应的像素个数，并对像素个数小于预设限制高光亮点数的连通区域进行保存，得到掩膜图像。
在本发明的具体实施例中，可以先设置一个固定的灰度阈值T，然后可以利用可见光图像的已知信息计算出颜色通道各自的自适应阈值，计算如公式(1)和公式(2)所示：
CE＝0.2989×CR+0.5870×CG+0.1140CB (1)
式在，P95(.)为95％分位数，CR，CG，CB为像素点的颜色分量，rRE，rGE，rBE为RGB三通道与灰度值的比值，即自适应阈值，CE为RGB通道加权综合值。
还可以根据公式(3)点对可见光图像中的像素点进行全局高光检测，其中，可见光图像中的像素点x0位于高光区域内应满足公式(3)，公式(3)如下所示：
CR(x0)>rRE·T∨CG(x0)>rGE·T∨CB(x0)>rBE·T (3)
还可以采用Sobel算子对可见光图像进行高光区域边缘检测,得到至少一个局部高光区域，剔除可见光图像中物体的低亮度边缘，保留镜面反射区域中低强度的高光部分。还可以统计局部高光区域中的高光像素点的数量，还可以设置一个限定值代表高光区域的像素个数上限N，即预设限制高光亮点数。限定值用来限制高光亮点个数，对高光像素点的数量小于预设限制高光亮点数的局部高光区域进行保存，得到初始掩膜图像，对初始掩膜图像进行处理，得到至少一个连通区域，具体的处理过程可以根据实际情况进行设置，本发明实施例在此不加以限制。初始掩膜图像中各个位置连通区域内的像素个数，组成连通区域像素个数集C＝{C1,C2,C3,…,Ci,…,Cn}(n表示二维掩膜图像中存在的连通区域)。如像素个数大于限定值N的连通区域，则其尺寸超出高光区域面积限制，将该区域排除。反之，则该连通区域为原始图像中的高光区域，保留在掩膜图像中，得到掩膜图像。
如图3所示，在本发明的一些实施例中，对掩膜图像进行卷积修复，得到修复图像，包括：
S301、设置迭代次数；
S302、基于卷积核对掩膜图像进行卷积修复，得到初始修复图像，并对迭代次数进行更新，得到目标迭代次数；
S303、对掩膜图像与初始修复图像的像素点前后变化差值进行计算，得到差值平均数；
S304、判断迭代次数是否大于预设迭代上限次数或差值平均数大于预设阈值；
S305、若否，则基于卷积核对初始修复图像进行卷积修复；
S306、若是，则将初始修复图像确定为修复图像。
在本发明的具体实施例中，可以设置迭代次数和预设迭代上限次数，牙齿图像的高光主要由残留在牙齿表面的水渍造成，其图像中高光区域的反光面积小，分散不规律，周边颜色分布均匀。因此，修复重点考虑高光区域周围。利用卷积核修复图像中高光区域，卷积运算式如公式(4)所示：
式中，g(x,y)为卷积处理后的修复图像，w(s,t)为卷积矩阵，f(x,y)为掩膜图像。
其中，如图4所示，使用3×3的卷积核对掩膜图像进行卷积操作，核中心设置为一个零权重，只考虑来自周边邻域的像素值及权重，卷积操作完成之后对迭代次数进行更新，得到目标迭代次数，比如，迭代次数+1。通过不断迭代，掩膜图像中高光区域边界的信息将通过离散卷积一次一个像素地向中心传递。每一次卷积处理后计算掩膜区域像素点前后变化差值的差值平均数，当目标迭代次数到达预设迭代上限次数或区域内像素值变化的差值平均数大于预设阈值时，停止继续卷积运算，从而修复完成，得到修复图像。
在本发明的一些实施例中，步骤S102包括：
基于霍夫变换圆检测法对修复图像中的牙齿根管进行检测，得到待手术根管的目标圆；
沿目标圆的边缘点垂直梯度方向画线，得到交点，并对边缘点梯度方向的累加值进行计算，得到交点的圆心坐标；
对边缘点至圆心坐标的距离进行计算，得到目标圆的半径，并根据圆心坐标和半径，得到待手术根管位置。
在本发明的具体实施例中，根管口虽然形状不同，但尺寸大小通常不会很大。可以使用霍夫变换圆检测的方法进行根管口检测，获取圆心坐标提供给医生作为根管位置参考信息。如图5所示，对于同一个圆上的边缘点P1、P2、P3，沿边缘点垂直梯度方向画线，交点即为圆心坐标Q。使用二维数组统计边缘点梯度方向累加值，比较累加值大小从中选取圆心坐标。之后计算边缘点到圆心的距离，选取其中出现频率最多的距离值作为圆的半径，根据圆心坐标和半径，可以得到待手术根管位置。
如图6所示，在本发明的一些实施例中，步骤S103包括：
S601、对X光图像进行预处理，得到初始X光图像；X光图像为对X光图像进行增强处理；
S602、根据待手术根管位置对初始X光图像进行分割处理，得到分割根管图像；
S603、基于根管锥形管状的结构特点对分割根管图像进行检测，得到根管轮廓特征点；
S604、根据待手术根管位置的目标圆对根管轮廓特征点的水平剖面进行计算，得到根管剖面的参数信息；
S605、根据参数信息对根管剖面的间隔进行填充，得到根管模型。
在本发明的具体实施例中，可以对X光图像进行预处理，其中，预处理的过程为针对术前牙科X光图像，采用混合空间域增强算法和限制对比度自适应直方图均衡化方法对X光图像进行增强处理，具体的混合空间域增强算法和限制对比度自适应直方图均衡化方法可以根据实际情况进行设置，本发明实施例在此不加以限制。然后可以针对预处理后X光图像，采用动形状模型算法对待手术根管位置定位分割根管区域，针对分割后根管图像，采用变步长采样方法采样根管锥形管状的结构特点，接着，以采样点为水平剖面，并根据圆模型计算根管剖面的参数信息，参数信息包括剖面中心、直径和高度；最后，根据参数信息采用三角面片算法对根管剖面间隔进行填充，得到根管模型。
在本发明的一些实施例中，步骤S104包括：
对根管模型进行根管锉弯曲变形模拟，得到根管锉模型；
根据根管锉模型和根管模型进行根管锉碰撞检测，确定根管锉模型和根管模型之间是否发生碰撞；
根据发生碰撞时根管锉模型和根管模型的力响应情况，构建可视化中力响应模型。
在本发明的具体实施例中，基于梁形杆件弯曲变形方式构建根管锉离散单元物理模型，即根管锉模型。根管锉刃部一个分段为例，仅对分段弯曲变形前和变形后的形变进行分析，且不考虑梯度对每个分段单元造成的影响。最终提出根管锉离散单元模型的刚度矩阵如下
式中，Fi、Mi、wi、θi和Fj、Mj、wj、θj分别为单元两侧节点i和节点j的受力、弯矩、弯曲挠度和转角，E为材料的弹性模量；I为惯性矩，l为根管锉长度。
在本发明的一些实施例中，根据根管锉模型和根管模型进行根管锉碰撞检测，确定根管锉模型和根管模型之间是否发生碰撞，包括：
以根管模型的整体包围盒作为根节点，对根管模型的子节点进行划分处理，得到层次包围树；
从根节点对层次包围树进行遍历，判断各子节点的包围盒的两个三角面片之间是否存在相交或重合关系；
若是，则确定根管锉模型和根管模型之间发生碰撞，并确定碰撞位置处的目标包围盒；
若否，则确定根管锉模型和根管模型之间未发生碰撞。
在本发明的具体实施例中，根管模型与根管锉模型均使用包围盒进行碰撞检测，其中，根管模型在根管预备过程中无形变和旋转运动，使用AABB包围盒对根管模型进行包围处理；根管锉伸入根管内部触碰到根管壁后将产生形变，对其锉尖部分进行碰撞检测，使用包围球对锉尖进行包围处理。
根管预备可视化过程中碰撞检测划分为碰撞粗检测和碰撞精检测两个阶段。
碰撞粗检测阶段，以根管模型的整体AABB包围盒作为层次包围盒树的根节点，沿坐标轴方向对模型划分不同的子节点，对子节点构造包围盒，并通过二叉树结构连接起来；继续对子节点内部进行划分，直到满足整个AABB树的深度条件。根管模型层次包围树建立完成后，碰撞检测从根节点开始对包围盒树进行遍历，通过检测各子节点的包围盒是否相交，确定模型之间的碰撞位置处的包围盒。
精细检测阶段，在检测各子节点的包围盒是否相交时，可以通过检测两个三角面片之间是否存在相交或重合关系，作为判断碰撞是否发生的依据。检测原理如图7所示，a2位于b1与b2之间或是b1位于a1与a2之间,说明在这条分离轴方向上两个三角形相交。根据分离轴判别原理，如所有分离轴上的投影都重合，则这两个三角面片存在相交关系。
在本发明的一些实施例中，可视化中力响应模型，包括：
根据目标包围盒，确定根管锉模型的锉尖的实际位置和虚拟位置；
根据实际位置和虚拟位置，得到反弹力，并得到反作用力；
对反弹力和反作用力进行计算，得到总作用力。
在本发明的具体实施例中，如图8所示，将根管模型内受碰撞弯曲变形的锉尖位置设定为实际位置，假设根管锉为一个刚体，做往复运动时不受力弯曲变形，设定此时锉尖位置为虚拟位置。根管锉受力大小可以通过锉尖实际位置与虚拟位置之间的偏移距离与给定的弹力系数相乘获取。
当根管锉模型与根管模型发生碰撞，将产生因位置偏离造成的反作用力。锉尖包围球与根管模型三角面片发生接触，接触部位可能由多个三角面片构成，分别统计这些三角面片中心位置与球心的距离，则总的反弹力如公式(6)所示：
式中，d为三角面片中心点与球心的距离，k为弹性系数，R为包围球半径，为三角面片法向量。
除包围球与三角面片之间的反弹力外，锉尖还受到因其位置偏移而产生的反作用力，采用胡克定律计算反作用力如公式(7)所示：
Fs＝k′·x (7)
式中，x为锉尖实际位置与根管锉非形变状态下虚拟位置之间的距离。
发生碰撞时，锉尖所受点作用力由因位置偏移产生的反作用力和接触部位三角面片反弹力两个部分组成，则总作用力如公式(8)所示：
F＝Ft+Fs (8)
可视化中力响应模型可以根据发生碰撞时的位置情况和受力情况对力响应情况进行可视化监控。
为了更好实施本发明实施例中的根管预备过程可视化方法，在根管预备过程可视化方法基础之上，对应地，本发明实施例还提供了一种根管预备过程可视化装置，如图9所示，根管预备过程可视化装置900包括：
图像获取模块901，用于获取牙齿根管的可见光图像和X光图像；
位置确定模块902，用于对可见光图像进行高光检测与修复，得到修复图像，并根据修复图像对牙齿根管进行检测，得到待手术根管位置；
三维重构模块903，用于根据X光图像对待手术根管位置的根管进行三维重构，得到根管模型；
可视化响应模块904，用于对根管模型进行根管锉碰撞检测，得到可视化中力响应模型。
上述实施例提供的根管预备过程可视化装置900可实现上述根管预备过程可视化方法实施例中描述的技术方案，上述各模块或单元具体实现的原理可参见上述根管预备过程可视化方法实施例中的相应内容，此处不再赘述。
如图10所示，本发明还相应提供了一种电子设备1000。该电子设备1000包括处理器1001、存储器1002及显示器1003。图10仅示出了电子设备1000的部分组件，但是应理解的是，并不要求实施所有示出的组件，可以替代的实施更多或者更少的组件。
存储器1002在一些实施例中可以是电子设备1000的内部存储单元，例如电子设备1000的硬盘或内存。存储器1002在另一些实施例中也可以是电子设备1000的外部存储设备，例如电子设备1000上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card，SMC)，安全数字(Secure Digital，SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。
进一步地，存储器1002还可既包括电子设备1000的内部储存单元也包括外部存储设备。存储器1002用于存储安装电子设备1000的应用软件及各类数据。
处理器1001在一些实施例中可以是中央处理器(Central Processing Unit，CPU)，微处理器或其他数据处理芯片，用于运行存储器1002中存储的程序代码或处理数据，例如本发明中的根管预备过程可视化方法。
显示器1003在一些实施例中可以是LED显示器、液晶显示器、触控式液晶显示器以及OLED(Organic Light-Emitting Diode，有机发光二极管)触摸器等。显示器1003用于显示电子设备1000的信息以及用于显示可视化的用户界面。电子设备1000的部件1001-1003通过系统总线相互通信。
在本发明的一些实施例中，当处理器1001执行存储器1002中的根管预备过程可视化程序时，可实现以下步骤：
获取牙齿根管的可见光图像和X光图像；
对可见光图像进行高光检测与修复，得到修复图像，并根据修复图像对牙齿根管进行检测，得到待手术根管位置；
根据X光图像对待手术根管位置的根管进行三维重构，得到根管模型；
对根管模型进行根管锉碰撞检测，得到可视化中力响应模型。
应当理解的是：处理器1001在执行存储器1002中的根管预备过程可视化程序时，除了上面的功能之外，还可实现其他功能，具体可参见前面相应方法实施例的描述。
进一步地，本发明实施例对提及的电子设备1000的类型不做具体限定，电子设备1000可以为手机、平板电脑、个人数字助理(personal digitalassistant，PDA)、可穿戴设备、膝上型计算机(laptop)等便携式电子设备。便携式电子设备的示例性实施例包括但不限于搭载IOS、android、microsoft或者其他操作系统的便携式电子设备。上述便携式电子设备也可以是其他便携式电子设备，诸如具有触敏表面(例如触控面板)的膝上型计算机(laptop)等。还应当理解的是，在本发明其他一些实施例中，电子设备1000也可以不是便携式电子设备，而是具有触敏表面(例如触控面板)的台式计算机。
相应地，本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质用于存储计算机可读取的程序或指令，程序或指令被处理器执行时，能够实现上述各方法实施例提供的根管预备过程可视化方法步骤或功能。
本领域技术人员可以理解，实现上述实施例方法的全部或部分流程，可以通过计算机程序来指令相关的硬件(如处理器，控制器等)来完成，计算机程序可存储于计算机可读存储介质中。其中，计算机可读存储介质为磁盘、光盘、只读存储记忆体或随机存储记忆体等。
以上对本发明所提供的根管预备过程可视化方法及装置进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。
Claims (10)
1.一种根管预备过程可视化方法，其特征在于，包括：
获取牙齿根管的可见光图像和X光图像；
对所述可见光图像进行高光检测与修复，得到修复图像，并根据所述修复图像对所述牙齿根管进行检测，得到待手术根管位置；
根据所述X光图像对所述待手术根管位置的根管进行三维重构，得到根管模型；
对所述根管模型进行根管锉碰撞检测，得到可视化中力响应模型。
2.根据权利要求1所述的根管预备过程可视化方法，其特征在于，所述对所述可见光图像进行高光检测与修复，得到修复图像，包括：
对所述可见光图像进行全局高光检测和局部高光检测，得到掩膜图像；
对所述掩膜图像进行卷积修复，得到修复图像。
3.根据权利要求2所述的根管预备过程可视化方法，其特征在于，所述对所述可见光图像进行全局高光检测和局部高光检测，得到掩膜图像，包括：
对所述可见光图像的颜色通道进行计算，得到每个颜色通道对应的自适应阈值；
根据所述自适应阈值对所述可见光图像中的像素点进行全局高光检测，得到高光像素点；
对所述可见光图像进行高光区域边缘检测，得到至少一个局部高光区域，并对高光像素点的数量小于预设限制高光亮点数的局部高光区域进行保存，得到初始掩膜图像；
对所述初始掩膜图像进行处理，得到至少一个连通区域；
对每个连通区域内的高光像素点个数进行统计，得到所述每个连通区域对应的像素个数，并对所述像素个数小于所述预设限制高光亮点数的连通区域进行保存，得到掩膜图像。
4.根据权利要求2所述的根管预备过程可视化方法，其特征在于，所述对所述掩膜图像进行卷积修复，得到修复图像，包括：
设置迭代次数；
基于卷积核对所述掩膜图像进行卷积修复，得到初始修复图像，并对所述迭代次数进行更新，得到目标迭代次数；
对所述掩膜图像与所述初始修复图像的像素点前后变化差值进行计算，得到差值平均数；
判断所述迭代次数是否大于预设迭代上限次数或所述差值平均数大于预设阈值；
若否，则基于所述卷积核对所述初始修复图像进行卷积修复；
若是，则将所述初始修复图像确定为修复图像。
5.根据权利要求1所述的根管预备过程可视化方法，其特征在于，所述根据所述修复图像对所述牙齿根管进行检测，得到待手术根管位置，包括：
基于霍夫变换圆检测法对所述修复图像中的所述牙齿根管进行检测，得到待手术根管的目标圆；
沿所述目标圆的边缘点垂直梯度方向画线，得到交点，并对所述边缘点梯度方向的累加值进行计算，得到所述交点的圆心坐标；
对所述边缘点至所述圆心坐标的距离进行计算，得到所述目标圆的半径，并根据所述圆心坐标和所述半径，得到所述待手术根管位置。
6.根据权利要求5所述的根管预备过程可视化方法，其特征在于，所述根据所述X光图像对所述待手术根管位置的根管进行三维重构，得到根管模型，包括：
对所述X光图像进行预处理，得到初始X光图像；所述X光图像为对所述X光图像进行增强处理；
根据所述待手术根管位置对所述初始X光图像进行分割处理，得到分割根管图像；
基于根管锥形管状的结构特点对所述分割根管图像进行检测，得到根管轮廓特征点；
根据所述待手术根管位置的所述目标圆对所述根管轮廓特征点的水平剖面进行计算，得到根管剖面的参数信息；
根据所述参数信息对所述根管剖面的间隔进行填充，得到根管模型。
7.根据权利要求1所述的根管预备过程可视化方法，其特征在于，所述对所述根管模型进行根管锉碰撞检测，得到可视化中力响应模型，包括：
对所述根管模型进行根管锉弯曲变形模拟，得到根管锉模型；
根据所述根管锉模型和所述根管模型进行根管锉碰撞检测，确定所述根管锉模型和所述根管模型之间是否发生碰撞；
根据发生碰撞时所述根管锉模型和所述根管模型的力响应情况，构建可视化中力响应模型。
8.根据权利要求7所述的根管预备过程可视化方法，其特征在于，所述根据所述根管锉模型和所述根管模型进行根管锉碰撞检测，确定所述根管锉模型和所述根管模型之间是否发生碰撞，包括：
以所述根管模型的整体包围盒作为根节点，对所述根管模型的子节点进行划分处理，得到层次包围树；
从所述根节点对所述层次包围树进行遍历，判断各子节点的包围盒的两个三角面片之间是否存在相交或重合关系；
若是，则确定所述根管锉模型和所述根管模型之间发生碰撞，并确定碰撞位置处的目标包围盒；
若否，则确定所述根管锉模型和所述根管模型之间未发生碰撞。
9.根据权利要求8所述的根管预备过程可视化方法，其特征在于，所述可视化中力响应模型，包括：
根据所述目标包围盒，确定所述根管锉模型的锉尖的实际位置和虚拟位置；
根据所述实际位置和所述虚拟位置，得到反弹力，并得到反作用力；
对所述反弹力和所述反作用力进行计算，得到总作用力。
10.一种根管预备过程可视化装置，其特征在于，包括：
图像获取模块，用于获取牙齿根管的可见光图像和X光图像；
位置确定模块，用于对所述可见光图像进行高光检测与修复，得到修复图像，并根据所述修复图像对所述牙齿根管进行检测，得到待手术根管位置；
三维重构模块，用于根据所述X光图像对所述待手术根管位置的根管进行三维重构，得到根管模型；
可视化响应模块，用于对所述根管模型进行根管锉碰撞检测，得到可视化中力响应模型。
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