【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及医疗，尤其涉及口腔种植领域，具体指一种口腔种植体智能推荐方法、装置及相关设备。
技术介绍
1、在进行种植牙手术前，医生需要根据对患者缺牙部位来选取相匹配的种植体，以完成后续补牙手术。目前在口腔种植牙手术规划时，由于口腔种植牙手术中口腔术野非直视、空间狭小，导致操作困难，而且医生大多依赖经验判断患者缺牙部位所需放置的种植体尺寸，专利技术人发现，由于患者存在个体差异，这样无法针对每个患者的缺牙位置准确地估计出需要放置的种植体尺寸，可能会出现种植体与缺牙位置尺寸不匹配的情况，从而降低了手术效率。
2、专利cn115880286a 提供了一种智能规划推荐口腔种植体的方法，将缺牙位区域整体生成三维模型，不区分牙槽骨和牙齿，然后根据缺牙处三维模型的面片的几何关系确定缺牙位区域的最大深度和最大直径，即根据三维空间中模型的尺寸确定所需的种植体的尺寸。然而该方案存在以下缺点：根据测量缺牙处的最大深度和最长直径确定种植体尺寸的方法缺少足够的临床依据，适用范围很小。且由于缺牙处牙槽骨会随着时间逐渐吸收，所以缺牙处深度、直径等几何信息与种植体之间没有必然联系，临床上面对不同吸收时间不同吸收情况的缺牙位时，不能使用该方式进行种植体的选择。
3、专利cn115944416b提供了一种口腔种植方案的辅助确定方法，在专利cn115880286a 缺少有效的种植体尺寸估计的基础上，在小牙片和全景片上勾画种植体轮廓，计算出入点并投影到三维空间，获取种植体在三维空间中的出入点位置，规划种植方案。然而该方案存在以下缺点：缺少种植体
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于解决上述
技术介绍
中描述的现有技术方案的缺点，提供一种口腔种植体智能推荐方法、装置及相关设备。本专利技术基于口腔cbct图像的分割结果，同时实现了缺牙位种植体的推荐与空间中的定位，缩短了种植体位姿固定过程时间，提高了种植体方案规划效率。
2、本专利技术通过以下技术方案予以实现：第一方面，本专利技术提供了一种口腔种植体智能推荐方法，包括以下步骤：
3、s101，获取口腔cbct图像；
4、s102，分割模块，对牙齿区域进行多分类分割，获取单颗牙齿的分割结果和缺牙位的类别以及牙槽骨和上颌窦、下颌管的分割结果，并根据分割结果生成相应的三维模型；
5、其中，分割模块由多个分割网络组成，包括：牙齿多分类分割网络、颌骨分割网络、上颌窦分割网络、下颌管分割网络；
6、s103，测量模块，在三维模型上自动测量缺牙位区域临床种植时所需的判断指标，即缺牙位区域的可用骨长度、宽度、高度信息；
7、其中，可用骨长度是指剩余牙槽嵴两侧邻牙牙根之间的近远中距离；可用骨宽度是指剩余牙槽嵴唇颊侧至舌腭侧骨壁的水平距离；可用骨高度是指剩余牙槽嵴到相邻的解剖学结构即上颌窦或下颌管的距离；
8、s104，推荐模块，根据现有测量结果判断当前缺牙位区域是否可以种植，如果满足种植条件，则结合缺牙位类别与可用骨尺寸自动生成种植体的推荐尺寸，并计算出种植体在三维空间中的出入点位置。
9、进一步地，s102中所述牙齿多分类分割网络在u-net模型的基础上进行改进，具体地：
10、一是输入图像的patch化处理；
11、由于单颗牙齿区域在图像中占比非常小，为了保证网络训练时损失函数的正常计算和梯度反向传播，除了常规的图像预处理，训练过程中将输入的整张图像根据前景/背景随机裁剪成指定大小的patch后再输入网络，最终使用的patch大小为[96,96,96]，对每张图像随机在前景点和背景点分别选取16个patch输入网络进行训练；
12、二是训练网络损失函数的权重衰减；
13、训练过程中损失函数采用基于dice系数的损失函数dice loss与基于分类的损失函数focal loss相加的形式，dice loss公式为：
14、；
15、其中，ypred为神经网络的输出结果，ytrue为真实值；
16、同时已知bce loss的公式为：
17、；
18、则focal loss可以表示为：
19、；
20、；
21、基于dice系数的损失函数在前期误差较大，造成损失函数数值波动较大，影响网络的收敛，所以在二者直接相加时分别添加一个随训练过程减小的衰减系数：初始时focalloss的系数接近于1，随着训练过程中迭代次数增加逐渐衰减到0.5；初始时dice loss的系数接近于0，随着训练过程中迭代次数增加逐渐增加到0.5，保证网络的正常收敛，同时提升网络最终的分割效果；
22、同时为了保证分割结果的精度，牙齿多分类分割网络在推理时使用滑动窗口的方式从整张图像中得到的每个通道的热力图，在通道维度上进行softmax后，将每个通道的类别映射到一张图像中，逐一对图像中的每个类别进行最大连通域分析，每个连通域代表一颗牙齿，该连通域的标签值是其代表的牙齿的类别，即同时得到每个牙齿实例和其对应的类别；使用滑动窗口方式的推理过程中，输入到网络的是patch后的图像，滑动窗口用于保证图像中的每个体素都经过网络推理，窗口与窗口之间存在一定的叠加区域，参数的数值可调整，对叠加区域采取概率值最大的类别映射到分割结果图像中，以此减少图像边缘区域分割误差。
23、进一步地，s102中所述颌骨分割网络采用u-net模型，用于从输入图像中分割上下颌骨、上颌窦、下颌管的解剖结构，这些分割结果用于后续计算缺牙位处的牙槽骨尺寸；
24、所述颌骨分割网络的输入为整张cbct图像，没有使用patch化输入，经过网络后的输出为对应的解剖结构的热力图；
25、训练时的损失函数与所述牙齿多分类分割网络的损失函数相同，推理时直接将整张图像作为输入，得到每个通道的热力图，后处理与所述牙齿多分类分割网络相同。
26、进一步地，s103中所述在三维空间模型上自动测量缺牙位区域临床种植时所需的判断指标，即缺牙位区域的可用骨长度、宽度、高度信息，包括：
27、根据牙列的三维模型和缺牙位信息生成初始平面；
28、构建多个与初始平面平行的测量平面，根据这些平面与每颗牙齿截面的中心点生成牙弓曲线；
29、自动计算临床中需要手动测量的可用骨长度、宽度、高度。
30、进一步地，所述根据牙列的三维模型和缺牙位信息生成初始平面，包括：
31、使用最小二乘法根据牙列模型所有点计算回归平面；
32、根据缺牙位邻牙和牙槽嵴位置定位缺牙位的中心点；
33、由缺牙位的中心点和回归平面法向量确定初始平面。
34、进一步地，所述使用最小二乘法根据牙列模型所有点计算回归平面，包括：
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【技术保护点】
1.一种口腔种植体智能推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种口腔种植体智能推荐方法，其特征在于，S102中所述牙齿多分类分割网络在U-Net模型的基础上进行改进，具体地：
3.根据权利要求2所述的一种口腔种植体智能推荐方法，其特征在于，S102中所述颌骨分割网络采用U-Net模型，用于从输入图像中分割上下颌骨、上颌窦、下颌管的解剖结构，这些分割结果用于后续计算缺牙位处的牙槽骨尺寸；
4.根据权利要求1所述的一种口腔种植体智能推荐方法，其特征在于，S103中所述在三维空间模型上自动测量缺牙位区域临床种植时所需的判断指标，即缺牙位区域的可用骨长度、宽度、高度信息，包括：
5.根据权利要求4所述的一种口腔种植体智能推荐方法，其特征在于，所述根据牙列的三维模型和缺牙位信息生成初始平面，包括：
6.根据权利要求5所述的一种口腔种植体智能推荐方法，其特征在于，所述使用最小二乘法根据牙列模型所有点计算回归平面，包括：
7.根据权利要求5所述的一种口腔种植体智能推荐方法，其特征在于，所述根据缺牙位
8.根据权利要求4所述的一种口腔种植体智能推荐方法，其特征在于，所述构建多个与初始平面平行的测量平面，根据这些平面与每颗牙齿截面的中心点生成牙弓曲线，包括：
9.根据权利要求4所述的一种口腔种植体智能推荐方法，其特征在于，所述计算可用骨长度，包括：
10.根据权利要求4所述的一种口腔种植体智能推荐方法，其特征在于，所述计算可用骨宽度，包括：
11.根据权利要求4所述的一种口腔种植体智能推荐方法，其特征在于，所述计算可用骨高度，包括：
12.根据权利要求1所述的一种口腔种植体智能推荐方法，其特征在于，S104中所述推荐模块包含种植体尺寸的选择和种植体在空间位置的确定；其中，在种植体尺寸上，将当前数据库中的种植体简化为包含直径和长度两个参数的圆柱形种植体，不同厂家不同形状的种植体在这两个参数的基础上细分；种植体在空间中的位置在数学上转化为种植体的起始点和方向向量，起始点是种植体基台端平面的中心点，种植体另一端中心点与基台端中心点的轴向方向为种植体的方向向量，具体地：
13.一种口腔种植体智能推荐装置，其特征在于，包括：
14.一种口腔种植体智能推荐设备，其特征在于，
...【技术特征摘要】
1.一种口腔种植体智能推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种口腔种植体智能推荐方法，其特征在于，s102中所述牙齿多分类分割网络在u-net模型的基础上进行改进，具体地：
3.根据权利要求2所述的一种口腔种植体智能推荐方法，其特征在于，s102中所述颌骨分割网络采用u-net模型，用于从输入图像中分割上下颌骨、上颌窦、下颌管的解剖结构，这些分割结果用于后续计算缺牙位处的牙槽骨尺寸；
4.根据权利要求1所述的一种口腔种植体智能推荐方法，其特征在于，s103中所述在三维空间模型上自动测量缺牙位区域临床种植时所需的判断指标，即缺牙位区域的可用骨长度、宽度、高度信息，包括：
5.根据权利要求4所述的一种口腔种植体智能推荐方法，其特征在于，所述根据牙列的三维模型和缺牙位信息生成初始平面，包括：
6.根据权利要求5所述的一种口腔种植体智能推荐方法，其特征在于，所述使用最小二乘法根据牙列模型所有点计算回归平面，包括：
7.根据权利要求5所述的一种口腔种植体智能推荐方法，其特征在于，所述根据缺牙位邻牙和牙槽嵴位置定位缺牙位的中心点，包括：
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【专利技术属性】
技术研发人员：闻兴闯，翟方文，乔天，
申请(专利权)人：杭州键嘉医疗科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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