[发明专利]一种基于机器学习的正畸预测方法及装置

说明书

本发明提供了一种基于机器学习的正畸预测方法及装置，所述方法包括获取原始口腔CT影像数据；将所述原始口腔CT影像数据输入预先训练好的第一生成器，以得到标注口腔CT影像数据；所述标注口腔CT影像数据中以标注的形式圈出每一帧图像上的牙齿区域；圈出的区域标注出相应牙齿编号，非牙齿区域置为0；将所述标注口腔CT影像数据输入第二生成器以得到以编码形式表征的正畸方案；将所述牙齿三维数字化模型和所述以编码形式表征正畸方案输入第三生成器以便于得到所述正畸方案的预测结果。本发明能够快速便捷形象地得到正畸方案的预测效果，降低了从业人员的工作难度，显著降低了医生的负担，也提升了患者对于其将要接受的正畸方案的形象感官认识。

技术领域

本发明涉及牙齿矫治技术领域，尤其涉及一种基于机器学习的正畸预测方法及装置。

背景技术

口腔疾病是一种常见的多发性疾病。据世界卫生组织统计，错颌畸形已经成为三大口腔疾病(龋齿、牙周病和错颌畸形)之一。牙齿畸形对口腔健康、口腔功能、颌面骨骼的发育及外貌都有很大的影响。口腔正畸学已被认为是口腔保健治疗中的一个必不可少的重要部分。口腔正畸是针对牙齿排列畸形或错颌，利用弓丝、托槽等组成的固定矫治器械，或者牙套等隐形可摘式矫治器械，对牙齿施加三维矫治力和力矩，调整颜面骨骼、牙齿和颌面肌肉三者间的平衡和协调，经过一段时间的矫治后改善面型、排齐牙列并提高咀嚼效能。传统的正畸治疗主要依靠医生的经验制定矫治方案。

在治疗方案确定前，手动排牙实验可以帮助正畸医生预计正畸治疗所涉及的治疗过程，并且告知患者可能涉及到的牙齿移动和最终治疗效果。手动排牙过程的主要缺点在于需对每颗牙齿进行单独操作，自动化程度低，排牙效率也较低，并且消耗大量材料，可观性不强，患者难以明确了解正畸的效果。

随着计算机图像技术和机器学习技术的发展，自动化的正畸治疗正在快速发展。为了获取正畸治疗所需的牙齿三维模型数据，现有技术中通常需要依托于专业的3D扫描设备获取牙齿的影像数据，3D扫描设备价格昂贵，影像数据的获取成本过高，必然增加医疗机构和用户的负担；而具备高普适度并且成本相对较低的CT影像的准确度不高，难以基于CT影像获取准确的三维模型数据，还需要依托于人工干预。

进一步地，现有技术中的人工正畸方案受限于医生的专业素养，因此，正畸方案的效果难以保证，并且无法以动态影像的形式展现给用户，也不利于用户了解正畸过程。

发明内容

本发明提出了一种基于机器学习的正畸预测方法及装置，具体包括下述内容：

一种基于机器学习的正畸预测方法，包括：

获取原始口腔CT影像数据；

将所述原始口腔CT影像数据输入预先训练好的第一生成器，以得到标注口腔CT影像数据；所述标注口腔CT影像数据中以标注的形式圈出每一帧图像上的牙齿区域；圈出的区域标注出相应牙齿编号，非牙齿区域置为0；

将所述标注口腔CT影像数据输入第二生成器以得到以编码形式表征的正畸方案；

将所述牙齿三维数字化模型和所述以编码形式表征正畸方案输入第三生成器以便于得到所述正畸方案的预测结果。

优选的，第一生成器的训练方法包括：

获取训练数据，所述训练数据包括预存患者的原始口腔CT影像数据和所述原始口腔CT影像数据对应的标注口腔CT影像数据；

将所述训练数据输入GAN网络，以对所述GAN网络中的生成器网络和判别器网络进行训练，直至所述判别器无法区分出生成器网络获取的标注口腔CT影像数据和由专业医生或基于半自动方法标注出的标注口腔CT影像数据；

将训练后的生成器网络作为第一生成器。

优选的，所述训练数据中的标注口腔CT影像数据通过半自动化的标注方法获取，所述半自动化的标注方法包括：