随着图像信息处理技术和医学成像可视化技术的发展,口腔临床外科手术的安全性和微创性成为可能。以数字图像可视化信息技术为核心的口腔虚拟种植辅助手术系统已成为临床可视化领域高度关注的对象。然而,虚拟种植导板作为引导种植手术转移的媒介和信息载体,是牙种植手术准确转移的关键保证,但于由于传统种植导板是通过石膏模型制作的,无法获得颌骨准确的组织结构,制作过程中存在明显安全性和可靠性的缺陷,容易引起种植区组织骨裂,穿孔下颌神经管等并发症。本文在CT口腔三维可视化技术基础上,对受植区几何结体、牙表面轮廓、边缘特征进行测量研究,利用改进的LEVELSET算法重建下牙槽神经管,再基于Delaunay配准融合技术生成目标种植区域虚拟种植模板,最后结合空间特征完善种植定位导板的设计。本文的研究工作和创新之处体现在如下方面：一、研究改进的Levelset牙颌神经管分割方法：通过分析牙颌神经管自身边缘的复杂性,提出了牙弓曲线约束的多水平集主次统计模型的Levelset算法,该算法充分利用了牙颌神经管牙弓曲线的局部信息,结合区域形状和边界信息约束多水平集函数的优点,不仅有效解决单一水平集速度函数定义困难和水平速度函数缺少回馈控制的问题,而且引入结合牙弓曲线局部信息,融合区域、形状和边界信息约束,能有效减少计算量的同时兼顾了全局和局部特征信息,有效提高牙颌神经管分割的准确性。二、研究牙种植虚拟导板模型：利用法向特征曲面的ICP混合算法,将MC面重建技术构建的三维牙颌模型和Delaunay三角网络算法重建的点云集牙颌模型进行配准融合,生成精确的牙颌结构等相关信息,选取适当部分作为导向模板与口腔表面相接合的配合面,然后进行抽壳和拔模得到导板模型,试验表明其算法有效地解决单一数据牙颌口腔特征信息不足的缺陷,大大提高了导板定位的精确性和稳定性。