一种数字化口腔模型标志点识别方法、装置及电子设备制造方法及图纸

本发明专利技术提出一种数字化口腔模型标志点识别方法、装置及电子设备，所述方法包括如下步骤：步骤1、输入牙颌模型图像数据，对牙颌模型的牙冠进行分割，并识别出牙冠的牙位编号，所述牙颌模型包括牙龈和不同牙位的牙冠。步骤2、基于单个牙冠的牙冠标志点自动识别，对每个分割好的牙冠，利用多视角图网络进行牙模标志点的自动识别，获得每个牙冠上的标志点。本发明专利技术的方法没有在三维点云上进行标志点的预测，而是将三维数据映射为2维投影图像数据，用二维网络进行计算，相较与三维网络可以减少计算量和对算力的依赖。和对算力的依赖。和对算力的依赖。

【技术实现步骤摘要】
一种数字化口腔模型标志点识别方法、装置及电子设备


[0001]本专利技术涉及图像领域，尤其是一种基于深度神经网络的数字化口腔模型标志点识别方法、装置及电子设备。

技术介绍

[0002]三维数字化牙颌模型因其安全、高效等优点，已广泛应用于口腔正畸临床中。牙颌模型记录着患者上下颌牙、牙弓、基骨等信息，准确的测量和分析牙颌模型对医生辅助诊断和治疗至关重要。在测量和分析牙颌模型时，一个基本且关键的步骤是牙齿的特征点识别，比如：位于前磨牙和磨牙的尖点，位于中切牙、侧切牙和尖牙的切角点等。这些牙齿表面固有的特征点可以很好的帮助医生制定治疗方案，监测治疗效果。由于每个患者的需要标注几十个标记点，全部依赖医生手动定点费时又费力。在三维数字化模型上自动定位标志点是一个具有挑战性的问题，一方面由于定位精度要求高，通常需要达到0.5mm的准确度；另一方面由于牙齿的正常磨损或者牙齿修复等治疗，不同患者的牙齿形状具有差异。并且，数字化模型通过含有几十万甚至上百万个网格单元，处理和计算这些高分辨率的数字化模型对计算机算力要求十分巨大。
[0003]传统的研究多基于本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于深度神经网络的数字化口腔模型标志点识别方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1、输入牙颌模型图像数据，对牙颌模型的牙冠进行分割，并识别出牙冠的牙位编号，所述牙颌模型包括牙龈和不同牙位的牙冠；步骤2、基于单个牙冠的牙冠标志点自动识别，对每个分割好的牙冠，利用多视角图网络进行牙模标志点的自动识别，获得每个牙冠上的标志点。2.根据权利要求1所述的一种基于深度神经网络的数字化口腔模型标志点识别方法，其特征在于，对牙颌模型的牙冠进行分割所采用的方式是从牙颌模型中提取点云属性信息作为神经网络模型的输入，采用点云实例分割网络对输入的点云做实例分割，从而实现每个牙冠的分割。3.根据权利要求1所述的一种基于深度神经网络的数字化口腔模型标志点识别方法，其特征在于，所述步骤2具体包括：将第一步骤已经分割好的牙冠文件，在随机视角下进行拍照获得多张不同视角下的视角图；以视角图作为多视角网络的输入，进行二维视角图的标志点预测；将预测的多张视角图对应的二位标志点映射回三位空间获得牙冠对应的三维标志点坐标。4.根据权利要求3所述的一种基于深度神经网络的数字化口腔模型标志点识别方法，其特征在于，具体包括：假设有多个虚拟相机按不同视角分布在牙冠模型的周围，这样获得不同的视角“拍摄”的图像，即为对应视角下牙冠的2D渲染视角图；将这些产生的二维视角图像作为二维标志点识别网络的...

【专利技术属性】
技术研发人员：王亚杰，龚蓓文，张淮，
申请(专利权)人：北京基骨智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：