[发明专利]基于牙齿预备体的数据柔性融合方法有效
申请号: | 201410065845.9 | 申请日: | 2014-02-26 |
公开(公告)号: | CN103871097B | 公开(公告)日: | 2017-01-04 |
发明(设计)人: | 戴宁;崔海华;许治;李大伟;程筱胜 | 申请(专利权)人: | 南京航空航天大学 |
主分类号: | G06T17/00 | 分类号: | G06T17/00;G06T15/10;A61B6/03 |
代理公司: | 江苏圣典律师事务所32237 | 代理人: | 贺翔 |
地址: | 210016 江*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 牙齿 预备 数据 柔性 融合 方法 | ||
所属技术领域
本发明属于计算机辅助设计领域,涉及逆向工程和生物医学工程领域。
背景技术
随着各领域科学技术的飞速发展,信息采集应用范围不断扩大,待处理的数据量也越来越大,来自超级计算机、地球卫星、各类扫描仪、各类摄像系统以及核磁共振等新兴领域的数据量都需要进行实时迅速的处理。数据源的多样性导致了数据操作的复杂性,在实际应用中,很多情况下单一数据已难以满足需求。
医学领域中,随着现代医学中计算机应用的不断发展,已可用数字化技术对口腔牙体缺损患者进行信息采集与三维重建,主要包括计算机断层扫描(CT)、激光扫描、结构光测量、三维立体摄影等。
CT是一种先进的无损检测(Nondestructive Testing,NDT)技术,在工业及医学等方面得到广泛应用,目前已经发展到第五代CT机。结构光扫描测量利用光栅投射在被测物体和参考平面上来测量三维形状,精度较高一般可到0.02~0.05mm,但无法获取模型内部数据信息。而CT扫描为断面扫描,常选用横断面,可在1~10mm范围内选择合适的层厚与层间距进行扫描,具有无层面外组织干扰、结构清晰的优点,但由于系统原理以及受人体所能接受放射剂量限制,CT精度通常只在0.2~0.4mm,这就导致三维重建出的模型虽然可以同时获得物体内外结构数据,但表面精度相对较低,丢失很多细节特征。
医学要求数字模型需要具有真实牙齿的内外结构,传统的单一数据源建模已难以满足设计制造的需求,而通过多源数据融合的方法可以对获得的几何模型进行优化组合得到物理模型的完整信息。
发明内容
针对现有方法的不足,本发明提出一种利用计算机辅助设计技术进行牙齿预备体的数据柔性融合方法,目的在于提高数字模型的精度,反映其真实物理内外结构,提高医生设计预备体模型的效率。
其方法由以下步骤组成:
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。配准技术分为初始配准和精确配准两步,初始配准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,初始配准是为了缩小模型之间错位,提供给后续精确配准良好的初始值以提高精确配准的效率和趋向。
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。
通过两种数据源间的柔性融合方法,建立具有牙齿高精度表面,牙沟、牙窝等形态特征明显的数字模型,同时模型具有完善的内部组织结构,如牙髓腔等结构得以保留。融合过程平滑稳定,无交错、体积收缩现象。融合算法简单高效,具有较强的实用性。在齿科修复过程中,临床要求的修复体精度范围为0.05~0.1mm,融合额精度能够满足修复体的临床设计要求。在后续的修复体设计过程中,可以直接选取融合模型进行设计工作,同时可以在设计过程中实时观察牙齿的内部结构,进一步满足了口腔修复学的设计需求。
附图说明
图1磨牙CT扫描三角网格模型;
图2下颌结构光学扫描三角网格模型;
图3龈缘特征线提取;
图4融合区域裁剪提取;
图5CT模型特征点拾取;
图6结构光学扫描模型特征点拾取;
图7模型精确配准结果;
图8模型第一次融合结果;
图9模型第二次融合结果;
图10模型第三次融合结果;
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