[发明专利]牙齿矫正器模型确定方法、装置、计算机设备和存储介质在审
申请号: | 201811458212.9 | 申请日: | 2018-11-30 |
公开(公告)号: | CN111260770A | 公开(公告)日: | 2020-06-09 |
发明(设计)人: | 沈琼茂;董昱彦;吴宏恩 | 申请(专利权)人: | 深圳市深蓝牙医疗科技有限公司 |
主分类号: | G06T17/00 | 分类号: | G06T17/00;G06N3/08;A61C7/00 |
代理公司: | 广州华进联合专利商标代理有限公司 44224 | 代理人: | 周清华 |
地址: | 518000 广东省深圳市*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 牙齿 矫正 模型 确定 方法 装置 计算机 设备 存储 介质 | ||
1.一种牙齿矫正器模型确定方法,其特征在于,所述方法包括:
获取待矫正牙齿的口腔扫描档案;
根据所述口腔扫描档案,确定牙齿矫正信息,所述牙齿矫正信息用于表征牙齿满足矫正目标的信息;
根据所述牙齿矫正信息,确定牙齿矫正器模型。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述口腔扫描档案,确定牙齿矫正信息,包括:
根据所述口腔扫描档案,确定口腔组织分布模型;
根据所述口腔组织分布模型,确定牙齿矫正信息。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述根据所述口腔扫描档案,确定口腔组织分布模型,包括:
采用预设的口腔组识别模型对所述口腔扫描档案进行识别,得到所述口腔组织分布模型;所述口腔组织识别模型为采用深度学习的神经网络系统,对多个口腔扫描训练档案和标注口腔组织分布的模型进行训练得到的模型。
4.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述根据所述口腔组织分布模型,确定牙齿矫正信息,包括:
采用预设的第一矫正模型对所述口腔组织分布模型进行识别,确定所述牙齿矫正信息,所述第一矫正模型为采用深度学习的神经网络系统,对多个口腔组织分布模型和所述多个口腔组织分布模型对应的目标齿列模型进行训练得到的模型。
5.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述根据所述口腔组织分布模型,确定牙齿矫正信息,包括:
确定所述待矫正牙齿的矫正方法;所述矫正方法包括上齿槽座角SNA矫正方法、下齿槽座角SNB矫正方法拥挤等级矫正方法和E-plane矫正方法;
根据所述矫正方法和所述口腔组织分布模型,确定所述牙齿矫正信息。
6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述根据所述矫正方法,确定所述牙齿矫正信息,包括:
根据所述矫正方法和所述口腔组织分布模型,采用预设的矫正规则,确定所述牙齿矫正信息,所述矫正规则用于表征牙齿矫正所需要满足的约束条件。
7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,若所述矫正方法为SNA矫正方法,所述根据所述矫正方法和所述口腔组织分布模型,采用预设的矫正规则,确定所述牙齿矫正信息,包括:
根据所述待矫正牙齿对应的头侧位片确定所述待矫正牙齿的初始SNA;
根据所述待矫正牙齿的初始SNA和预设的SNA阈值,确定所述牙齿的SNA矫正类型;
根据所述SNA矫正类型和所述口腔组织分布模型,确定所述牙齿矫正信息。
8.根据权利要求7所述的方法,其特征在于,所述根据所述待矫正牙齿的初始SNA和预设的SNA范围阈值,确定所述牙齿的SNA矫正类型,包括:
若所述初始SNA大于预设的SNA平均值,且SNA差值大于或等于所述SNA阈值中的第一SNA阈值,则所述牙齿的SNA矫正类型为SNA严重过大,其中,所述SNA差值为所述初始SNA和所述SNA平均值之间的差值;
若所述初始SNA大于所述SNA平均值,且所述SNA差值小于所述第一SNA阈值、大于或等于所述SNA阈值中的第二SNA阈值,则所述牙齿的SNA矫正类型为SNA一般过大;
若所述初始SNA大于所述SNA平均值,且所述SNA差值小于所述第二SNA阈值,则所述牙齿的SNA矫正类型为SNA少许过大;
若所述初始SNA小于所述SNA平均值,且所述SNA差值小于所述SNA阈值中的第三SNA阈值,则所述牙齿的SNA矫正类型为SNA少许过小;
若所述初始SNA小于所述SNA平均值,且所述SNA差值大于或等于所述第三SNA阈值、小于所述SNA阈值中的第四SNA阈值,则所述牙齿的SNA矫正类型为SNA一般过小;
若所述初始SNA小于所述SNA平均值,且所述SNA差值大于第四SNA阈值,则所述牙齿的SNA矫正类型为SNA严重过小。
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