[发明专利]用于确定咬合参数的方法、系统和计算机可读存储介质

权利要求书

1.一种用于确定咬合参数的方法，所述方法包括：

接收患者面部的图像；

基于接收到的图像确定患者面部中的固定和/或移动点，

基于确定的固定和/或移动点计算咬合架参数。

2.根据权利要求1所述的方法，其中咬合架参数选自由以下各项组成的组：(i)Bonwill三角形的边，(ii)髁间距离，(iii)Balkwill角，(iv)矢状髁路径倾斜度，(v)Bennett角，(vi)初始Bennett移动，以及(vii)Spee曲线。

3.根据权利要求1所述的方法，还包括根据接收到的图像重建患者面部的3D模型。

4.根据权利要求1所述的方法，还包括将患者口内腔的扫描叠加在3D模型上。

5.根据权利要求1所述的方法，其中通过特征分析来实现确定步骤。

6.根据权利要求5所述的方法，其中特征分析包括使用深度学习来确定固定和/或移动点。

7.根据权利要求1所述的方法，其中固定点包括颞下颌关节的位置。

8.根据权利要求1所述的方法，其中使用几何距离和/或角度来实现计算步骤，几何距离和/或角度是使用固定和/或移动点测量的。

9.根据权利要求1所述的方法，还包括使用计算出的咬合架参数填充具有咬合值的虚拟咬合架。

10.根据权利要求1所述的方法，还包括基于咬合架参数分析牙齿的功能。

11.根据权利要求1所述的方法，还包括基于咬合架参数产生修复体或治疗计划。

12.一种用于确定咬合参数的计算机实现的方法，所述方法包括：

由所述一个或多个计算设备接收患者面部的包括至少一个颚的图像；

使用经训练的神经网络，基于深度神经网络的一个或多个输出位置概率值来识别固定和/或移动点，以及

基于确定的固定和/或移动点计算咬合架参数。

13.根据权利要求12所述的方法，包括使用一个或多个计算设备和多个训练图像来训练神经网络，以将每个训练图像的至少一部分中的一个或多个固定和/或移动点映射到位置概率向量的一个或多个最高位置概率值，以及其中深度神经网络是卷积神经网络。

14.一种用于确定咬合参数的系统，所述系统包括至少一个处理器，所述处理器被配置为执行以下步骤：

接收患者面部的图像；

基于接收到的图像确定患者面部中的固定和/或移动点，以及

基于确定的固定和/或移动点计算咬合架参数。

15.根据权利要求14所述的系统，其中所述处理器还被配置为从由以下各项组成的组中选择咬合架参数：(i)Bonwill三角形的边，(ii)髁间距离，(iii)Balkwill角，(iv)矢状髁路径倾斜度，(v)Bennett角，(vi)初始Bennett移动，以及(vii)Spee曲线。

16.根据权利要求14所述的系统，其中所述处理器还被配置为根据接收到的图像重建患者面部的3D模型。

17.根据权利要求14所述的系统，其中所述处理器还被配置为将患者的口内腔的扫描叠加在3D模型上。

18.根据权利要求14所述的系统，其中所述处理器还被配置为通过特征分析来确定固定和/或移动点。