[发明专利]口腔CBCT图像与激光扫描牙齿网格的数据融合方法

权利要求书

1.一种口腔CBCT图像与激光扫描牙齿网格的数据融合方法，其特征在于包括以下步骤：

步骤1：读取CBCT图像和扫描牙齿网格模型数据

读取CBCT扫描得到的三维DICOM图像序列数据以及激光扫描的牙齿网格模型；

步骤2：从CBCT图像重建出带牙齿部位的头部骨骼网格模型

从CBCT图像中抽取等值面网格，重建出包含有牙齿部位的头部骨骼网格模型；

步骤3：用户标记一组对应点并设置对齐模式

在所述头部骨骼网格模型和所述牙齿网格模型上，用户手动拾取一组对应标记点；

步骤4：从所述头部骨骼网格模型中分割出牙齿部位网格

设定灰度值阈值A从CBCT图像中抽取出所有大于所述灰度值阈值A的像素位置形成估计点集；然后，使用所述估计点集的轴向平行包围盒从重建的头部骨骼网格模型中分割出整个牙齿部位的网格；

步骤5：分割牙齿上下颌

使用Graph Cut的最小割算法分割牙齿的上下颌；在步骤4得到的牙齿网格上建立一个流量图，网格的顶点作为图的节点，网格的边作为图的边，边的权重或容量设置为两个节点在网格上的高斯曲率的平均值；

选择接近上颌牙齿分割平面的点作为源集Sources，接近下颌分割平面的点作为汇集Sinks；最后使用多源多汇的最大流算法求解最小割，得到分割后的两个网格模型；分割后的模型中连接源集的网格模型为牙齿上颌模型，连接汇集的网格模型为牙齿下颌模型；

步骤6：设定用于对齐的固定模型和浮动模型

将固定模型设为分割后的上颌牙齿或下颌牙齿；将浮动模型设为扫描牙齿网格模型；在对齐过程中，浮动模型通过几何坐标变换向固定模型运动；

步骤7：初始化对齐

初始化对齐的目标是将固定模型和浮动模型进行粗略地对齐；首先，对齐两个模型的牙尖的朝向；采用主成分分析方法分析两个网格模型的形态，分别得到三个主方向和三个对应的特征值；将固定模型与浮动模型按照主成分分析方法估计的最小主方向进行对齐，所述最小主方向为对应的特征值最小的主方向，最小主方向近似于牙尖的朝向；

然后，根据步骤3中标记的对应点进一步对齐牙齿的位置和朝向；将固定模型和浮动模型按照标记点的位置进行平移重合，并在保持牙尖朝向的条件下对齐标记点的法向量，即将法向量分别向牙尖朝向进行投影分解，然后对齐各自垂直于主方向的分量；采用迭代最近点算法尝试两种初步对齐状态，并将具有最多对应点个数的对齐结果作为最终的初始化对齐状态，所述两种初步对齐状态为：对齐牙齿的位置和朝向及对齐各自垂直于主方向的分量；

步骤8：精确对齐；

在ICP算法配置中首先采用一对一对应点筛选器筛选对应点进行对齐；然后采用倒置对应点筛选器筛选对应点进一步进行对齐；一对一对应点筛选器对多个浮动模型的点对应固定模型中的同一个点的对应关系进行筛选，保留距离最近的一组对应点，倒置对应点筛选器保留相互是最近点的对应点；

经过精确对齐后的浮动模型状态作为最终扫描牙齿网格模型对齐到CBCT图像牙齿部位的结果。

2.如权利要求1所述的口腔CBCT图像与激光扫描牙齿网格的数据融合方法，其特征是：点到平面的ICP方法的一般过程按以下步骤进行迭代：

(1)寻找固定模型和当前浮动模型的对应点；

(2)计算最优的刚性变换矩阵M，且应用该变换矩阵更新当前浮动模型；迭代上述过程直至收敛，最后的浮动模型为对齐后的状态。

3.如权利要求2所述的口腔CBCT图像与激光扫描牙齿网格的数据融合方法，其特征是：对应点的寻找方法为对浮动模型中的每一个点，寻找固定模型中的距离最近的点作为对应点。