[发明专利]基于多视角卷积神经网络的三维口腔模型安氏分类方法

权利要求书

1.一种基于多视角卷积神经网络的三维口腔模型安氏分类方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤一、采集安氏分类数据，对于每个数字化三维口腔模型，提取多个预定位置牙齿的三维网格数据，通过组合得到两组安氏分类三角网格数据，并获取其对应的咬合错位类别；

步骤二、基于安氏分类三角网格数据，生成多视角二维图；

步骤三、对生成的多视角二维图进行预处理，得到预处理后的多视角二维图；

步骤四、基于预处理后的多视角二维图，构建口腔数字化模型的安氏分类网络ANNET模型；具体包括：

步骤4.1、所述安氏分类网络ANNET模型的主干网络采用多视角组合的卷积神经网络GVCNN；

步骤4.2、在GVCNN的基础上，在原始视角描述算子之后的全连接层前增加一层卷积层；

步骤4.3、结合多视角特征信息与安氏类别的关系，在网络全连接前一层加入口腔左右侧先验信息，最终形成安氏分类网络ANNET模型；步骤五、基于多视角二维图对安氏分类网络ANNET模型进行训练，训练完成后，利用所述安氏分类网络ANNET模型对输入的三维口腔模型进行安氏分类预测；具体包括：

利用带有安氏分类标签的多视角二维图作为训练集，采用梯度下降算法对所述模型进行迭代训练以取得网络最优解，根据在验证集上的精确度来确定最优模型参数，使用训练好的安氏分类网络ANNET模型，对新的三维口腔模型数据进行预测，得到新的三维口腔模型数据的安氏分类类别。

2.根据权利要求1所述的一种基于多视角卷积神经网络的三维口腔模型安氏分类方法，其特征在于，所述的步骤一、采集安氏分类数据，对于每个数字化三维口腔模型，提取多个预定位置牙齿的三维网格数据，通过组合得到两组安氏分类三角网格数据，并获取其对应的咬合错位类别；具体包括：

获取患者数字化三维口腔模型中分割好的每颗牙齿的三角网格数据以及对应的牙位；对于每个患者分割好的牙齿，提取右侧上颌第一恒磨牙和右侧下颌第一恒磨牙的三角网格数据，通过对两组三角网格数据组合，得到一组包含上下颌第一恒磨牙的三角网格数据，即安氏分类三角网格数据，并获取其对应的咬合错位类别即安氏类别；同样对左侧上颌第一恒磨牙和左侧下颌第一恒磨牙三角网格数据组合，获取到另一组安氏分类三角网格数据以及其对应的安氏类别，最终，从每例患者的三维口腔模型中，能够采集到两组安氏分类三角网格数据及其对应的安氏类别标签。

3.根据权利要求1所述的一种基于多视角卷积神经网络的三维口腔模型安氏分类方法，其特征在于，所述的步骤二、基于安氏分类三角网格数据，生成多视角二维图；具体包括：

对安氏分类三角网格数据做多视角的图像渲染，即相机沿着固定一个坐标轴按照预定的角度间隔旋转，渲染出多个角度的二维图。

4.根据权利要求1所述的一种基于多视角卷积神经网络的三维口腔模型安氏分类方法，其特征在于，所述的步骤三、对生成的多视角二维图进行预处理，得到预处理后的多视角二维图，具体包括：

对生成的多视角二维图做预处理：包括裁剪多余的黑色背景区域，缩放图像尺寸为预定大小，然后对所述预定大小图像做归一化处理。