[发明专利]基于深度学习网络的二阶段牙体点云补全方法及系统在审
| 申请号： | 202110287374.6 | 申请日： | 2021-03-17 |
| 公开（公告）号： | CN112967219A | 公开（公告）日： | 2021-06-15 |
| 发明（设计）人： | 于泽宽;张慧贤;郭向华;耿道颖;韩方凯;刘杰;王俊杰 | 申请（专利权）人： | 复旦大学附属华山医院 |
| 主分类号： | G06T5/50 | 分类号： | G06T5/50;G06T7/33;G06T7/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 上海汉声知识产权代理有限公司 31236 | 代理人： | 胡晶 |
| 地址： | 200040 上*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于深度学习网络的二阶段牙体点云补全方法及系统，涉及医学图像处理技术领域，该方法包含：第一部分为基于CBCT数据与口扫数据构建初始点云数据，主要利用第三方软件Mimics对患者的CBCT数据进行三维重建，将生成的CBCT重建三维牙模型点云数据再与激光扫描点云数据配准，得到三维牙体模型点云数据作为金标准；第二部分为训练深度学习网络MSN，并将第一部分中构建的激光扫描点云数据输入到已经训练好的深度学习网络MSN中，MSN补全网络会对输入点云进行两阶段处理。在第一阶段，MSN网络先预测一个完整但粗粒度的点云；在第二阶段，通过采样算法与残差连接将粗粒度预测点云与输入点云融合，得到均匀分布的细粒度预测点云，实现牙体点云的补全。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 网络 阶段 牙体点云补全 方法 系统 | ||
【主权项】：
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