[发明专利]制造用于调整牙齿位置的牙科器械的方法有效
申请号: | 201110322561.X | 申请日: | 2011-10-21 |
公开(公告)号: | CN102456089A | 公开(公告)日: | 2012-05-16 |
发明(设计)人: | 李忠科;田杰 | 申请(专利权)人: | 无锡时代天使医疗器械科技有限公司 |
主分类号: | G06F17/50 | 分类号: | G06F17/50;A61C7/00 |
代理公司: | 北京万慧达知识产权代理有限公司 11111 | 代理人: | 杨颖;张一军 |
地址: | 214714 江苏省*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 制造 用于 调整 牙齿 位置 牙科 器械 方法 | ||
技术领域
本申请是有关口腔正畸领域,尤其是有关计算机辅助制造用于调整牙齿位置的牙科器械的方法。
背景技术
传统的牙科正畸治疗是通过在牙齿上粘接带环、托槽等装置,利用矫正弓丝、弹簧、皮圈等矫正器械进行牙齿矫正。这种方法具有以下缺点:美观度、舒适度差;口腔卫生难以维护;临床医生需要较长时间的培训才能逐步掌握该技术;每次复诊医生都要花费大量时间调节矫治器,矫治过程复杂。相对于传统的托槽矫正器而言,隐形矫治技术不需要托槽和弓丝,采用的是一系列隐形矫治器。该种隐形矫治器由安全的弹性透明高分子材料制成,使矫治过程几乎在旁人无察觉中完成,不影响日常生活和社交。同时,没有了粘结托槽、调整弓丝的繁琐,临床操作大大简化,整个矫治过程省时又省力。因此目前无托槽隐形矫治方法为越来越多的人所采用。
隐形矫治器是计算机辅助设计技术、快速成型技术和新材料相结合的产物。它是一种透明的、可自行摘戴的矫治器。与传统矫治器一样,隐形矫治器也是通过在牙齿上施加适当的、可控制的力来使牙齿移动。施医者可通过计算机模拟矫正过程,并用医用弹性透明高分子材料为每一个过程制作一个矫治器。整个矫治过程就是换用这一系列矫治器,在每次戴用时,牙齿都会有受力的感觉,并向该矫治器设计的位置移动。每过一个周期(比如两周)更换下一副矫治器,牙齿就会从初始的畸形状态逐渐移动至正常排列状态,从而达到矫治效果。
隐形矫治器的制作目前有通过手工排牙生成模型后逐个压制,或通过计算机模拟排牙后生成数字模型,通过激光快速成型技术制作。手工排牙是在取得病人牙颌印模并制成石膏模型后,对需要矫治的牙齿进行移位排列,并依照移位后的牙齿排列制成的模型压制隐形矫治器。其缺点是牙齿移动精度不够,生产效率低,难以实现批量定制。目前的计算机模拟排牙方法是先获得最后或者目标牙齿状态,然后根据原始牙齿状态和最后牙齿状态,通过插值法获得多个中间牙齿状态。其缺点是一旦确定最后牙齿状态,中间牙齿状态就已确定,故很难在牙齿矫正过程中避免牙齿碰撞,并很难为同一牙齿的不同操作单独地设置步长。因此,需要一种兼具高效和灵活特点的排牙方法。
发明内容
本申请的一方面提供了一种产生表示牙齿状态的数字数据集的方法,其包括:获取表示牙齿第一状态的第一数字数据集;提供至少一个操作符,用于修改表示牙齿状态的数字数据集;以及利用状态空间搜索法和操作符,基于第一数字数据集,产生表示第二牙齿状态的第二数字数据集。
在一些实施方式中,牙齿状态可以是上颌或下颌的状态。在一些实施方式中,牙齿状态可以是上颌或下颌的部分的状态。在一些实施方式中,牙齿状态可以是上颌与下颌的状态。在一些实施方式中,牙齿状态可以是上颌与下颌的部分的状态。在一些实施方式中,牙齿状态可以只包括单颗牙齿。在一些实施方式中,牙齿状态可以包括多颗牙齿。
状态空间搜索法把问题求解过程转换为寻找从初始状态到目标状态的路径的过程。可以把状态空间搜索法用三元组来表示:[S,O,G],其中,S是初始状态的集合,O是操作符集合,G是目标状态的集合。对当前状态应用一次操作符,将引起状态的改变,从而达到一个新的状态。
所有状态的集合可以用状态图来表示。在状态图中,一些状态是目标状态,如果我们找到了由开始状态到达目标状态的路径,问题就获得了解答。解答就是由开始状态到达目标状态为了进行状态转换所使用的一系列操作符。如果路径是最短的,我们可以把这条路径叫最优解。
常用的状态空间搜索有深度优先和广度优先。广度优先是从初始状态一层一层向下找,直到找到目标为止。深度优先是按照一定的顺序先查找完一个分支,再查找另一个分支。前面说的广度和深度优先搜索都是盲目搜索。状态空间搜索法还包括启发式搜索。
启发式搜索是在状态空间中的搜索对每一个搜索的节点进行评估,得到最好的节点,再从这个节点进行搜索直到目标。这样可以提高搜索效率。
启发式搜索中对节点的估价是用估价函数表示的,估价函数可以用以下方程式来表示:
f(n)=g(n)+h(n) 方程式(一)
其中f(n)是节点n的估价函数,g(n)是在状态空间中从初始节点到n节点的实际代价,h(n)是从n到目标节点最佳路径的估计代价。在这里主要是h(n)体现了搜索的启发信息,而g(n)是已知的。g(n)代表了搜索的广度的优先趋势。但是当h(n)>>g(n)时,可以省略g(n),而提高效率。实际应用中,对新生成的一批节点计算估价函数,比较计算结果,取估价值最小的节点作为新的出发点继续搜索,直到达到目标节点。
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