[发明专利]利用人工神经网络产生表示目标牙齿布局的数字数据集的方法及计算机系统

说明书

本申请的一方面提供了一种利用人工神经网络产生表示目标牙齿布局的数字数据集的方法，包括：获取表示初始牙齿布局的数字数据集；以及利用经训练的人工神经网络基于所述表示初始牙齿布局的数字数据集产生表示目标牙齿布局的数字数据集。

技术领域

本申请总体上涉及利用人工神经网络产生表示目标牙齿布局的数字数据集的方法及计算机系统。

背景技术

随着计算机技术的飞速发展，牙科治疗越来越多地借助计算机技术，例如，牙科专业人员可以利用计算机自动产生正畸治疗所需的目标牙齿布局(即正畸治疗结束时期望达到的牙齿布局)，以解放人力、提高效率。其中的一个方法是通过定义牙齿的特征点，然后进行牙弓曲线拟合与优化，再通过局部包围盒的碰撞检测迭代优化，进行全自动的排牙。

然而，以上方法具有以下不足之处：(一)牙弓曲线的参数及形状与牙齿的初始布局直接相关，也就是说，牙弓曲线的参数及形状在计算初始化时就已经确定，对于初始布局较为杂乱的牙齿模型，该方法很难拟合得到准确的牙弓曲线；(二)该方法对噪声较为敏感，与拟合得到的牙弓曲线偏离较大的牙齿会影响牙弓曲线的准确度。

鉴于以上，有必要提供一种新的用于产生目标牙齿布局的系统及方法。

发明内容

本申请的一方面提供了一种利用人工神经网络产生表示目标牙齿布局的数字数据集的方法，包括：获取表示初始牙齿布局的数字数据集；以及利用经训练的人工神经网络基于所述表示初始牙齿布局的数字数据集产生表示目标牙齿布局的数字数据集。

在一些实施方式中，所述的目标牙齿布局可以是正畸治疗期望达到的牙齿布局。

在一些实施方式中，所述人工神经网络是以N组数据进行训练，其中，所述N组数据的每一组可以包括表示处于咬合状态的一对上下颌牙列的初始布局的数字数据集以及目标布局的数字数据集，其中，N为大于1的整数。

在一些实施方式中，所述人工神经网络可以包括GAN网络和FCNN网络，其中，所述GAN网络用于预测牙齿的位置坐标，所述FCNN网络用于预测牙齿的角度坐标。

在一些实施方式中，所述的利用人工神经网络产生表示目标牙齿布局的数字数据集的方法还可以包括：利用所述人工神经网络基于所述表示初始牙齿布局的数字数据集产生表示第一牙齿布局的数字数据集；基于所述第一牙齿布局拟合得到目标牙弓曲线；以及基于所述目标牙弓曲线调整所述第一牙齿布局得到所述表示目标牙齿布局的数字数据集。

在一些实施方式中，所述表示第一牙齿布局的数字数据集中的牙齿位置坐标信息可以是由所述GAN网络基于所述表示牙齿初始布局的数字数据集中的牙齿位置坐标信息而产生，所述表示第一牙齿布局的数字数据集中的牙齿角度坐标信息可以是由所述FCNN网络基于所述表示牙齿初始布局的数字数据集中的牙齿角度坐标信息而产生。

在一些实施方式中，所述目标牙弓曲线可以是Beta曲线。

在一些实施方式中，所述目标牙弓曲线可以是基于所述第一牙齿布局，根据牙齿偏离牙弓曲线的程度迭代拟合得到。

在一些实施方式中，所述的利用人工神经网络产生表示目标牙齿布局的数字数据集的方法还可以包括：基于所述表示第一牙齿布局拟合得到初始牙弓曲线；将偏离所述初始牙弓曲线超过预设阈值的牙齿剔除；以及基于剩余的牙齿拟合得到所述目标牙弓曲线。

在一些实施方式中，所述的利用人工神经网络产生表示目标牙齿布局的数字数据集的方法还可以包括：基于所述目标牙弓曲线调整所述第一牙齿布局得到表示第二牙齿布局的数字数据集；以及基于所述第二牙齿布局，以碰撞检测迭代调整牙齿布局，得到所述表示目标牙齿布局的数字数据集。