[发明专利]基于口腔扫描数据和CBCT数据的牙列模型生成方法

说明书

技术领域

本发明涉及三维数字化领域，具体涉及一种基于口腔扫描数据和CBCT数据的数字化牙齿或牙列模型生成方法，主要应用于口腔正畸、口腔修复以及口腔种植等临床医学。

背景技术

在口腔医学领域，单一的数据不能满足临床需求。在正畸科、修复科、种植科室往往需要完整的牙齿或牙列模型。口内扫描仪可以获取到精确的牙冠数据，医学影像设备可以采集到不可见的骨骼和牙根数据，但精度较低。临床上对牙冠的精度要求较高。

口腔扫描仪可以获取到精确的可见的牙冠的三角网格数据，医学影像设备可以采集到不可见的骨骼和牙根的CBCT(ConeBeamComputedTomography，锥形束CT)图像数据，经三维重建后，可以获取三角网格模型数据，但精度较低。在口腔正畸和修复中，往往需要完整精确的牙齿或牙列模型。比如口腔正畸中，医生需要观测口腔扫描数据以及通过影像学数据创建的三角网格数据的真实位置关系，而采集数据的设备不同、患者姿势不同，导致数据的位置关系不正确。

为得到满足临床需求的完整的牙齿或牙列模型，提出一种基于口腔扫描数据和CBCT数据的数字化牙齿或牙列模型生成方法。

发明内容

为解决现有技术存在的不足，本发明公开了基于口腔扫描数据和CBCT数据的牙列模型生成方法，本发明所涉及的口腔三维多源数据的产生来自于同一患者多次扫描位姿的不同，以及多种扫描设备的坐标系不同。为建立患者多源数据间的真实空间位置关系，需要将多源数据配准到统一的坐标系下。对坐标系配准后的有重叠区域的口腔医学三角网格模型，通过剪裁、拼接等融合方法获取完整的牙齿或牙列模型，用于指导临床手术。

为实现上述目的，本发明的具体方案如下：

基于口腔扫描数据和CBCT数据的牙列模型生成方法，包括以下步骤：

读取口腔三维多源数据模型，包括CBCT数据创建的三角网格模型和口内扫描的三角网格模型；

设定配准的固定模型与浮动模型，其中固定模型为通过CBCT创建的三角网格模型，浮动模型为口内扫描的三角网格模型；

在固定模型和浮动模型上，手动拾取模型特征点对，根据模型点云曲率修正特征点对，将特征点移动到周围邻域中曲率最大的点，采用点到点的ICP算法，对特征点对进行初步配准；

计算初步配准后模型点云误差并结合医学参数要求，设置精确配准的参数；采用优化的点到面的ICP(IterativeClosedpoint，最近点迭代)算法进行精确配准；

对配准后的CBCT数据和口内扫描数据进行融合，将配准融合后的牙根和牙冠模型输出。

进一步的，对配准后的CBCT数据和口内扫描数据进行融合的具体步骤包括：

在口内扫描数据上，沿颈缘线绘制剪裁曲线，采用剪裁曲线将扫描数据剪裁为两个部分，保留牙冠部分；

采用剪裁曲线上的点构造Jacobi矩阵，计算矩阵的特征值和特征向量，采用最小的特征值对应的特征向量为平面的法向，点的重心为平面上的一点，构造平面，作为剪裁曲线的特征平面，通过计算牙冠部分相对于特征平面的位置，确定剪裁线的偏置方向，将剪裁线向牙冠的反方向偏置一定的距离；

采用最近距离投影方法将偏置后的剪裁线投影到CBCT数据创建的三角网格模型上，将模型剪裁为两个部分，根据特征平面，计算剪裁后模型的相对特征平面的位置，保留牙根部分；

通过缝合方法，将牙根部分和牙冠部分连接在一起，对缝合的部分网格进行变形，保证其连续性和光滑性。

进一步的，口腔三维多源数据模型为STL格式，对于STL格式的模型读取其中的三角面片并将重复点去除后，得到不重复的点和三角面片的顶点索引。

进一步的，曲率计算的步骤如下：

步骤1：把点云对应的曲面的高斯曲率记为k_G，平均曲率记为k_H，主曲率记为k₁，k₂；