[发明专利]一种牙齿正畸过程预测方法

说明书

本发明公开了一种牙齿正畸过程预测方法，该预测方法包括获取正畸输入训练数据和正畸输出训练数据；根据所述的正畸输入训练数据和正畸输出训练数据，训练得到正畸模型；获取目标患者的牙齿三维数字化模型；根据所述目标患者的牙齿三维数字化模型并结合正畸模型得到牙齿正畸后的形态。本发明一方面，将正畸前3D牙齿模型作为输入，得到牙齿正畸终态；另一方面，针对阶段性正畸，对于输入的牙齿模型，得到阶段性正畸结束的牙齿形态后，对该状态下的牙齿排列情况是否可达到正畸结束的标准进行判断，若达到标准，则正畸结束并停止，若未达到标准，则继续进行下一阶段正畸，以作为医生规划诊疗方案的参考依据，加快医生的工作速度。

技术领域

本发明涉及牙齿矫正技术领域，特别涉及一种牙齿正畸过程预测方法。

背景技术

随着人们越来越注重牙齿的美观，越来越多的人能够接受口腔正畸；通过口腔正畸，能够将不整齐的牙齿排列整齐，达到美观、健康、稳定等目的。

口腔正畸是现阶段让我们的牙齿更加整齐和美观的常见方法，但是正畸过程并不智能。正畸治疗开始前，牙齿如何移动，移动多少由医师来判断并设计，有时会出现失误，因此对于正畸最终效果的预测费时、不方便也不太可靠。

另外在牙齿正畸过程中，中间过程状态预测过程不方便，阶段性治疗成果不显著，中间过程的调整与管控完全依赖医生经验，最终导致预测结果准确度不高等问题。

发明内容

本发明的目的是提供一种牙齿正畸过程预测方法，一方面，将正畸前3D牙齿模型作为输入，得到牙齿正畸终态；另一方面，针对阶段性正畸，对于输入的牙齿模型，得到阶段性正畸结束的牙齿形态后，对该状态下的牙齿排列情况是否可达到正畸结束的标准进行判断，若达到标准，则正畸结束并停止，若未达到标准，则继续进行下一阶段正畸，以作为医生规划诊疗方案的参考依据，加快医生的工作速度。

为了实现以上目的，本发明是通过以下技术方案实现的：

一种牙齿正畸过程预测方法，包括：如下步骤：

S1，准备训练样本集，包括若干个体各自三维的正畸前牙齿的初态数据和对应的正畸后牙齿的终态数据；

S2，设计正畸过程终态模型，包括对深度神经网络结构的特征提取模块和特征转换模块进行设置；其中，向该模型分别输入的是步骤S1处理过的单个个体的正畸前牙齿的初态数据，输出的是与单个个体对应的表示正畸后牙齿的终态信息的一个变换矩阵；

S3，所述特征提取模块对单个个体的正畸前牙齿的初态数据进行处理，提取出相应的正畸前牙齿的初态特征向量；

S4，结合步骤S3提取的正畸前牙齿的初态特征向量，利用特征转换模块进行转换，得到每颗牙齿的变换矩阵；

S5，使用训练样本集收集到的正畸前牙齿的初态数据及对应的正畸后牙齿的终态数据，对特征提取模块和特征转换模块进行训练，得到训练完成的深度神经网络结构；

S6，将实际获得的单个个体的三维正畸前牙齿的初态数据，输入到步骤S5训练出的深度神经网络结构，输出的变换矩阵对应于该个体正畸后牙齿的终态信息。

优选地，步骤S1中，通过三维扫描仪分别获得牙齿的三维模型数据，并对所述牙齿的三维模型数据采用轴对齐网格和内部点检测将其格栅化，变为体素数据，其中所述牙齿的三维模型数据包括正畸前上颌初态模型数据、正畸前下颌初态模型数据、正畸后上颌终态模型数据和正畸后下颌终态模型数据。

优选地，步骤S2中，基于每个人有32颗牙齿，所述变换矩阵由32个变换向量组成，每个变换向量对应一颗牙齿的变换情况。