[发明专利]基于牙齿预备体的数据柔性融合方法

权利要求书

1.一种基于牙齿预备体的数据柔性融，其特征在于包括以下步骤：

步骤1、数据采集与预处理：通过CT扫描得到患者牙颌二维切片数据，然后取模灌制上下颌石膏模型，用结构光学扫描仪对石膏模型进行数据采集得到三维点云数据；通过对采集的两类数据进行三维数据重建，构建出上下颌精确的三角网格模型；由于扫描中不可避免的遇到缺陷，因此同时对重建模型进行去噪音、三角化、孔洞修复在内的预处理；

步骤2、融合区域提取：通过结构光扫描的整个牙颌模型，对于设计过程并不全是有效区域，首先需要将模型进行区域划分，分为融合区域和非融合区域，对融合区域曲面进行操作处理，非融合区域则约束固定；首先求解结构光模型的特征信息得到牙齿模型特征点，其次采用基于启发式搜索策略的龈缘线提取方法，裁剪提取融合区域；

步骤3、数据预配准：由于两种数据源采集方式不同，采集时并不在同一坐标系下，首先需要对数据进行初始融合，将两个模型转换到相同坐标系下；配准分为初始配准和精确配准两步；初始配准用于缩小模型之间错位，采用基于三点定位原理的人工交互配准；精确配准采用迭代最近点算法实现；

步骤4、数据动态融合：主要包括通过迭代变形的方法，将CT模型的表面数据变形调整为结构光学模型的高精度表面。由于配准仅是两者之间在空间位置上的刚性对齐，所以需要采用基于微分属性的网格变形技术，利用网格顶点的微分属性隐式的描述模型的变形过程，以结构光学扫描数据为参照，运用拉普拉斯变形方法进一步调整优化CT模型的表面形态。融合过程中，通过将显著特征点定义为约束点及设计权重系数的方法进行优化。

2.根据权利要求1所述的基于牙齿预备体的数据柔性融，其特征在于：所述步骤2具体过程如下：

步骤2-1、通过极值系数ε反映主曲率沿主方向上的变化率，将ε＝0处的点定义为曲面的特征点，ε_max称为最大极值系数；进一步计算ε在主方向上的导数，将特征点划分为脊点与谷点；通过局部三次拟合曲面计算牙齿网格模型的离散微分量，在网格边v_iv_j上利用公式插值出所有的特征点p_v，其中v_i,v_j分别为网格边的两个顶点，依次连接模型上具有相邻关系的特征点；

步骤2-2、在搜索目标节点过程中，采用基于启发式的搜索策略，利用估值函数f＝ω_af_dir1+ω_bf_D+ω_cf_dir2+ω_df_C来评估所有节点的重要性，其中f_dir1，f_dir2表示方向函数，f_dir1表示当前搜索方向与前一搜索方向间的夹角，f_dir2表示下一搜索方向与目标点间的夹角关系；f_D表示距离函数，反映了当前搜索点与下一搜索点间的距离关系；f_C表示曲率函数，反映了当前节点与下一搜索点间曲率的差异，同时定义函数权重系数ω_a、ω_b、ω_c、ω_d来分别控制代价函数对于搜索路径结果的影响；通过启发函数可以提高整体搜索效率，f越小表示当前路径点与最优路径点越接近，将最先搜索到的最优点作为新的起始搜索点，迭代搜索至目标点，将搜索到的所有最优点连接构成最优路径。