[发明专利]一种确定牙齿模型的牙位的方法及装置

说明书

本发明公开了一种确定牙齿模型的牙位的方法，包括如下步骤。步骤S210：建立第一先验模型、第二先验模型和第三先验模型。步骤S220：获取待测试牙齿模型的每颗牙齿的表征位置的特征量以及相邻两颗牙齿之间的间距。步骤S230：基于隐马尔科夫模型确定待测试牙齿模型的牙位。本发明能够确定待测试牙齿模型的牙位，即自动识别出待测试牙齿模型上的存留的和缺失的牙齿编号。

技术领域

本发明涉及一种利用机器学习算法确定牙齿模型的牙位的方法，可用于牙齿修补、牙齿矫治排齐等的辅助处理。

背景技术

人类的恒齿(Permanent teeth，adult teeth，也称恒牙)如果全部长出共有32颗。其中包括位于上颌骨的16颗上排牙齿、以及位于下颌骨的16颗下排牙齿。上排牙齿距离中线最远的两颗牙齿、下排牙齿距离中线最远的两颗牙齿称为智齿，也即为第三磨牙。不同人的智齿可能全部不长出、或部分长出、或全部长出，因此，人体的上排牙齿或下排牙齿均在14至16颗之间。请参阅图1，为人类的上排牙齿，从一侧到另一侧依次编号为1至16。

待测试的牙齿模型为患者的真实口内情况显示，一般已知为上排牙齿或下排牙齿，所含牙齿的数量通常小于或等于16颗，原因是部分牙齿未长出或已缺失。面对待测试的牙齿模型，需要将其归入某一类别中，从而明确待测试的牙齿模型上的每一颗存留牙齿的编号及位置、以及缺失的牙齿的编号及位置。例如，对某一颗牙齿进行修补时，需要知道这颗牙齿的编号。又如，牙齿在矫治排齐时也需要知道每颗牙齿的编号。

目前大多数牙齿类型识别方法只能识别牙齿是否为切牙、尖牙、前磨牙或磨牙的一种，而不能具体识别出存留和缺失的牙齿编号。现有的牙齿编号方案大多采用人工标识。例如申请公布号CN109528323A、申请公布日2019年3月29日、名称为《一种基于人工智能的正畸方法及装置》的中国发明专利申请中记载了标注牙齿编号。申请公布号CN109598703A、申请公布日2019年4月9日、名称为《牙齿图像的处理方法、系统、计算机可读存储介质及设备》的中国发明专利申请中记载了为CBCT图像中的待诊断牙齿编号。但是上述公开内容中，采用的方法均为人工标记的方法为牙齿编号具有效率较低、速度较慢等缺点。

因此，研究一种能够无需人工介入，自动确定牙齿模型的牙位信息的方法，具有重要的意义。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种自动地确定牙齿模型的牙位的方法，具有效率高、速度快、准确率高的特点。为此，本发明还提供一种自动地确定牙齿模型的牙位的装置。

为解决上述技术问题，本发明提供了第一种确定牙齿模型的牙位的方法，包括如下步骤。步骤S210：建立第一先验模型、第二先验模型和第三先验模型。所述第一先验模型包括采集已有的牙齿模型中每两颗相邻牙齿的间距以及该间距对应的缺牙数量，为不同数量缺失牙齿的间距计算概率分布函数值。所述第二先验模型包括采集已有的牙齿模型中每颗牙齿的表征位置的特征量，为具有相同编号的牙齿的至少是表征位置的特征量计算概率分布函数值。所述第三先验模型包括采集已有的牙齿模型中牙齿未缺失、或不同数量的牙齿缺失后每两颗相邻牙齿的牙位排列情况，计算牙位排列情况的概率分布函数值。步骤S220：获取待测试牙齿模型的每颗牙齿的表征位置的特征量以及相邻两颗牙齿之间的间距。步骤S230：基于隐马尔科夫模型确定待测试牙齿模型的牙位。上述方法是本发明的实施例一，通过第一、第二、第三先验模型与获取的牙齿特征进行运算，能够自动识别待测试牙齿模型中每颗存留的牙齿的编号，同时可以确定缺牙编号，从而实现了自动确定牙齿模型的牙位。

进一步地，所述第一先验模型至少包括计算缺牙数量为0颗至4颗的不同情形下牙齿间距的概率分布函数值。这是第一先验模型的一种优选实现方式。

进一步地，所述第二先验模型还包括采集已有的牙齿模型中每颗牙齿的表征面积、体积、形状尺寸的特征量的任一种或多种，为具有相同编号的牙齿的表征面积、体积、形状尺寸的特征量分别计算概率分布函数值。这是第二先验模型的一种附加的可选实现方式。