[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

说明书

本发明公开了一种口腔锥形束CT(即CBCT)图像与激光扫描牙齿网格的数据融合方法，属于口腔医疗数字化领域。通过先快速定位出CBCT图像数据中的牙齿部位，并进一步利用图论里的最小割方法自动分割出上下颌，减少CBCT这边非牙齿部位数据(尤其是另一侧牙齿)的干扰，从而大大提高下一步的初始化对齐和精确对齐的精度与稳定性。本发明公布的对齐技术方案具有流程简单、更高的效率以及极好的稳定性等优点。另外，本发明的技术方案，使得基于用户交互式的选点对齐更为友好方便。首先，本发明公布了一种单点标记对齐技术，大大减少了用户的交互程度；其次，本发明的方案使得用户在选点时，也不需要十分精确，大大降低了用户的交互难度。

技术领域

本发明属于口腔医疗数字化领域，特别是涉及一种口腔CBCT图像与激光扫描牙齿网格的数据融合方法。

背景技术

目前大部分相关软件产品的对齐功能需要用户交互，且该交互需要不少的工作量(用户需要调整两个模型的视角，并较为精确地在两个模型上标记3组(或以上)的对应点)。

极少数产品提供自动化对齐功能，但仍需要用户交互式进行预处理且算法的稳定性不能保证(如Noble Clinician或Blue Sky Plant)。

公布号为CN105447908A的专利公开了一种基于口腔扫描数据和CBCT数据的牙列模型生成方法，该方法在对齐CBCT图像和扫描牙齿数据时仍然需要用户标记多组对应点，不利于软件的用户友好性。

2017年2月第34卷第1期发表在生物医学工程学杂志的论文“基于口腔计算机断层扫描图像与激光扫描图像融合的牙齿三维模型重构”在对齐CBCT和扫描数据时，需要先分别从CBCT图像和扫描网格数据分割出牙冠部分，两边的分割算法都需要用户的交互进行初始化，算法过程较为复杂，存在一定的效率和稳定性问题，尤其是从CBCT图像分割牙冠。

总而言之：目前绝大部分的CBCT图像与扫描牙齿网格数据对齐技术仍然采用选取多组对应点进行对齐，而少量的自动化对齐方案算法过程复杂，存在效率和稳定性方面的不足。

发明内容

有鉴于现有技术的上述缺陷，本发明所要解决的技术问题是提供一种效率更高的口腔CBCT图像与激光扫描牙齿网格的数据融合方法。

为实现上述目的，本发明提供了一种口腔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

首先从CBCT图像重建出包含牙齿部位的网格，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该灰度阈值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；