基于点云分割技术的牙齿嵌塞判断算法研究

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食物嵌塞是危害人类口腔健康的主要因素,是牙科上较为常见的一种疾病。食物嵌塞的常见发病原因是在咀嚼过程中,上下颌咬合作用将食物嵌塞到两颗邻牙之间,咀嚼完成后缺少咬合力,牙间隙变窄导致食物仍然遗留在牙间隙内,长时间难以自动排出。食物嵌塞长时间不进行处理,会导致牙间隙内的食物腐烂,产生细菌滋生。除引发口臭外还可能会使牙齿损害引发牙痛。只有对牙齿嵌塞做出正确诊断才能得到合适的治疗方法,对牙齿嵌塞的正确判断就显得越来越重要。随着深度学习和计算机技术的不断发展,通过计算机技术来处理牙齿相关疾病就成为了可能,一个好的辅助技术的完成可以很大程度的减少医生的出诊难度,大大提高医生的疾病诊断能力,本文在牙科医学研究的基础上,结合计算机对三维模型的处理技术,提出了一种可以自动进行的嵌塞牙判断方法。本文将研究方向分为两类,一类是静止型食物嵌塞,一类是运动型食物嵌塞,对不同类型的食物嵌塞有着不同的处理方式和方法。(1)针对静止型食物嵌塞,本文提出了一种基于深度学习的牙齿嵌塞判断的方法。方法分为两个步骤,对给出的牙齿模型进行自动分割和对分割完的牙齿自动求出相关嵌塞特征并进行判断。分割网络是在U-Net网络结构的基础上使用KPConv卷积核代替原始图像的二维卷积核,实现了一种可以高效利用牙齿相关特征分割牙齿点云的网络。在分割好牙齿的基础上采用平面拟合投影到水平竖直两个平面上,在平面上求出牙齿的相关嵌塞特征,使用SVM算法根据求出特征对牙齿进行嵌塞判断。(2)针对运动型食物嵌塞,本文提出了一种基于有限元分析技术的牙齿嵌塞判断方法。对上下颌牙齿进行实体建模,将实体模型导入到ANSYS有限元分析软件中,对其进行四面体网格划分。在上牙有限元模型处设置压力载荷,在下牙有限元模型处设置约束。在上下颌两颗牙齿牙冠中心部位设置位移参考点,通过受力后的牙齿位移参考点的变化确定牙齿嵌塞情况。(3)在牙齿嵌塞的诊疗过程中,缺少自动化判断牙齿嵌塞的计算机系统,本文设计了牙齿嵌塞自动检测系统,对静止型食物嵌塞进行了自动化的判断。系统基于QT与PCL框架设计,使用本文提出的牙齿分割算法和牙齿嵌塞判断算法进行自动化计算。系统分为数据导入模块,模型分割模块以及嵌塞牙齿判断模块,各个模块相互联合,共同完成对嵌塞牙齿的判断。通过上述方法,本文完成了对静止型食物嵌塞以及运动型食物嵌塞的判断方法研究,设计出了牙齿嵌塞检测系统,对各项工作进行实验分析,可以很好完成牙齿嵌塞的判断工作。
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