【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及医学人工智能，尤其涉及一种基于cbct数据与三维面扫数据的坐标自动匹配方法及系统。
技术介绍
1、本部分的陈述仅仅是提供了与本专利技术相关的
技术介绍
信息，不必然构成在先技术。
2、目前，cbct数据与三维面扫数据匹配的方式为手动定点匹配方式，大致分为两步：
3、第一步：患者通过口腔ct设备进行头颅的影像采集，然后再进行患者口内扫描，通过数字化影像技术采集上下颌牙列数据，然后再通过面扫数据获取患者面部三维数据，此时的患者面目表情为微笑状态，需尽可能显示出患者上、下颌前牙信息；
4、第二步：通过专业的牙科设计软件，选取口腔三个明显特征点，进行空间坐标的匹配，将口腔的三维上下颌牙列数据与cbct数据进行坐标拟合，获取第一组相同坐标关系数据，然后导入患者面部三维数据，依旧在cbct数据与面扫数据上选取三个明显标识点，进行空间坐标的匹配。
5、上述手动定点匹配方式能够针对于患者的美学修复起到关键作用，可以展示出患者修复前后前牙区的变化对比，同时对前牙区修复的形态、比例、颜色进行对比，从而找到最适合的患者修复形态。但是也存在以下弊端：
6、（1）坐标准确性较差，现有技术空间坐标对齐仅需三点表示法进行匹配，存在明显误差，对于数据的参考结论存在精准性低的问题；
7、（2）涉足到的
狭窄，仅在修复领域进行大规模应用，对于种植、正畸、活动几乎无相关技术及产品应用。
技术实现思路
1、为了解决上述
技术介绍
中存在的
2、为了实现上述目的，本专利技术采用如下技术方案：
3、本专利技术的第一个方面提供了一种基于cbct数据与三维面扫数据的坐标自动匹配方法，具体包括以下步骤：
4、步骤1，获取cbct数据、面部扫描数据和上下颌三维口扫数据；
5、步骤2，固定cbct数据，移动面部扫描数据，将cbct数据与面部扫描数据进行坐标自动匹配拟合，得到第一拟合数据；
6、步骤3，基于上下颌三维口扫数据，绘制龈缘线，依据龈缘线将牙齿进行分割，得到每颗牙齿的坐标；
7、固定上下颌三维口扫数据，移动第一拟合数据，将上下颌三维口扫数据与第一拟合数据进行坐标自动匹配拟合，得到第二拟合数据；
8、步骤4，基于第二拟合数据，识别头颅的骨骼分布、投影测量标志点和/或三维面部软组织标识点。
9、进一步地，在所述步骤2中的固定cbct数据，移动面部扫描数据的过程之前还包括：
10、基于cbct数据，调整颌骨数据的表面临界值获取面部软组织图像；识别面部软组织图像，并采用若干第一标记点标记面部软组织图像，将这些第一标记点连接成若干第一平面；识别第一标记点的坐标和第一平面的坐标；
11、识别面部扫描数据的坐标，并采用若干第二标记点标记面部扫描数据，得到若干第二标记点；将这些第二标记点连接成若干第二平面，识别第二标记点的坐标和第二平面的坐标。
12、更进一步地，所述步骤2中的固定cbct数据，移动面部扫描数据，将cbct数据与面部扫描数据进行坐标自动匹配拟合，得到第一拟合数据的过程包括：将cbct数据作为固定网格，面部扫描数据作为移动网格，移动面部扫描数据，以使第二标记点的坐标和第二平面的坐标与第一标记点的坐标和第一平面的坐标进行捕捉对齐，在第一平面和第二平面的接触面积达到最大时，得到第一拟合数据。
13、进一步地，所述步骤3中的基于上下颌三维口扫数据，绘制龈缘线的过程包括：基于上下颌三维口扫数据，标记牙齿近中点、牙齿远中点、牙尖最高点以及龈缘最低点；测量牙齿近中点与牙齿远中点之间的距离、以及合牙尖最高点与合龈缘最低点的垂直向距离；根据牙齿近中点与牙齿远中点之间的距离以及垂直向距离绘制龈缘线。
14、进一步地，在所述步骤3中的固定上下颌三维口扫数据，移动第一拟合数据之前还包括：
15、基于上下颌三维口扫数据，识别上下颌三维口扫数据表面，并采用若干第三标记点标记上下颌三维口扫数据，将这些第三标记点连接成若干第三平面；识别第三标记点的坐标和第三平面的坐标；
16、获取第一拟合数据，调整颌骨数据的表面临界值获取骨组织图像，识别骨组织图像数据，采用若干第四标记点标记骨组织图像数据，将这些第四标记点连接成若干第四平面；识别第四标记点的坐标和第四平面的坐标。
17、更进一步地，所述步骤3中的固定上下颌三维口扫数据，移动第一拟合数据，将上下颌三维口扫数据与第一拟合数据进行坐标自动匹配拟合，得到第二拟合数据的过程包括：
18、将上下颌三维口扫数据作为固定网格，第一拟合数据作为移动网格，移动第一拟合数据，以使第四标记点的坐标和第四平面的坐标与第三标记点的坐标和第三平面的坐标进行捕捉对齐，在第三平面和第四平面的接触面积达到最大时，得到第二拟合数据。
19、进一步地，所述步骤4中的基于第二拟合数据，识别头颅的骨骼分布、投影测量标志点和/或三维面部软组织标识点的过程包括：
20、基于第二拟合数据的坐标，根据矫治的步骤分析颌骨位置的变化，将分析出的颌骨位置进行虚拟建模并替换原有数据模型，获取cbct数据调整表面临界值，分别对骨组织及软组织的表面进行识别，按照识别的信息标注正畸的标志点，按标志点测绘线与面。
21、本专利技术的第二个方面提供一种基于cbct数据与三维面扫数据的坐标自动匹配系统，用于执行所述的基于cbct数据与三维面扫数据的坐标自动匹配方法。
22、本专利技术的第三个方面提供一种计算机可读存储介质。
23、一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上述第一个方面所述的基于cbct数据与三维面扫数据的坐标自动匹配方法中的步骤。
24、本专利技术的第四个方面提供一种计算机设备。
25、一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述第一个方面所述的基于cbct数据与三维面扫数据的坐标自动匹配方法中的步骤。
26、与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：
27、本专利技术基于cbct数据，调整颌骨数据的表面临界值获取面部软组织图像，与获取的面部扫描数据进行大面积、多组织面的匹配，将匹配精度最大化，实现更加精准的匹配效果，同时识别cbct牙釉质面积与形态，将口扫数据进行面与面的匹配，以解决cbct、口扫、面扫的空间坐标精准度低的问题。
28、本专利技术利用软件的智能ai算法，分别识别出cbct牙根组织、神经组织、头颅骨块组织进行侧位标识点的标定与3d头颅投影测量，同理识别出患者面扫软组织标识点，进行软组织投影测量，实现种植、正畸、活动等领域产品设计。
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1.基于CBCT数据与三维面扫数据的坐标自动匹配方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于CBCT数据与三维面扫数据的坐标自动匹配方法，其特征在于，所述步骤2中的固定CBCT数据，移动面部扫描数据，将CBCT数据与面部扫描数据进行坐标自动匹配拟合，得到第一拟合数据的过程包括：将CBCT数据作为固定网格，面部扫描数据作为移动网格，移动面部扫描数据，以使第二标记点的坐标和第二平面的坐标与第一标记点的坐标和第一平面的坐标进行捕捉对齐，在第一平面和第二平面的接触面积达到最大时，得到第一拟合数据。
3.根据权利要求1所述的基于CBCT数据与三维面扫数据的坐标自动匹配方法，其特征在于，所述步骤3中的基于上下颌三维口扫数据，绘制龈缘线的过程包括：基于上下颌三维口扫数据，标记牙齿近中点、牙齿远中点、牙尖最高点以及龈缘最低点；测量牙齿近中点与牙齿远中点之间的距离，以及牙尖最高点与龈缘最低点的垂直向距离；根据牙齿近中点与牙齿远中点之间的距离以及垂直向距离绘制龈缘线。
4.根据权利要求1所述的基于CBCT数据与三维面扫数据的坐标自动匹配方法，其特征在于，
5.根据权利要求1所述的基于CBCT数据与三维面扫数据的坐标自动匹配方法，其特征在于，所述步骤4中的基于第二拟合数据，识别头颅的骨骼分布、投影测量标志点和/或三维面部软组织标识点的过程包括：
6.基于CBCT数据与三维面扫数据的坐标自动匹配系统，其特征在于，用于执行如权利要求1-5中任一项所述的基于CBCT数据与三维面扫数据的坐标自动匹配方法。
7.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-5中任一项所述的基于CBCT数据与三维面扫数据的坐标自动匹配方法中的步骤。
8.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1-5中任一项所述的基于CBCT数据与三维面扫数据的坐标自动匹配方法中的步骤。
...【技术特征摘要】
1.基于cbct数据与三维面扫数据的坐标自动匹配方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于cbct数据与三维面扫数据的坐标自动匹配方法，其特征在于，所述步骤2中的固定cbct数据，移动面部扫描数据，将cbct数据与面部扫描数据进行坐标自动匹配拟合，得到第一拟合数据的过程包括：将cbct数据作为固定网格，面部扫描数据作为移动网格，移动面部扫描数据，以使第二标记点的坐标和第二平面的坐标与第一标记点的坐标和第一平面的坐标进行捕捉对齐，在第一平面和第二平面的接触面积达到最大时，得到第一拟合数据。
3.根据权利要求1所述的基于cbct数据与三维面扫数据的坐标自动匹配方法，其特征在于，所述步骤3中的基于上下颌三维口扫数据，绘制龈缘线的过程包括：基于上下颌三维口扫数据，标记牙齿近中点、牙齿远中点、牙尖最高点以及龈缘最低点；测量牙齿近中点与牙齿远中点之间的距离，以及牙尖最高点与龈缘最低点的垂直向距离；根据牙齿近中点与牙齿远中点之间的距离以及垂直向距离绘制龈缘线。
4.根据权利要求1所述的基于cbct数据与三维面扫数据...
【专利技术属性】
技术研发人员：周林曦，张桂荣，夏伦果，房兵，徐延，
申请(专利权)人：沈阳市口腔医院，
类型：发明
国别省市：
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