【摘 要】
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在牙齿的数字化过程中,从CBCT数据中重建的牙齿模型拥有完整的牙齿解剖结构,但精度较低,只有0.3mm左右;由激光口腔扫描得到的牙齿数据虽然精度高能达到微米级别,但只有牙冠部分的数据。因此,本文提出基于口腔CT图像与激光口扫数据融合重构牙齿三维模型的方法。本文研究内容主要分为三块:基于CBCT的倾斜牙齿分割与重建;基于口扫点云的深度学习牙齿分割;多源数据的融合重构。首先,本文对现有的倾斜牙齿分割和
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在牙齿的数字化过程中,从CBCT数据中重建的牙齿模型拥有完整的牙齿解剖结构,但精度较低,只有0.3mm左右;由激光口腔扫描得到的牙齿数据虽然精度高能达到微米级别,但只有牙冠部分的数据。因此,本文提出基于口腔CT图像与激光口扫数据融合重构牙齿三维模型的方法。本文研究内容主要分为三块:基于CBCT的倾斜牙齿分割与重建;基于口扫点云的深度学习牙齿分割;多源数据的融合重构。首先,本文对现有的倾斜牙齿分割和重建方法进行了改进,设计了一种无需图像分割的牙齿主轴线检测算法。首先从CBCT数据中合成口腔全景图,然后在图上选取感兴趣牙齿。然后设计了改进的GLDH算法计算牙齿主轴线。最后结合主轴线方向使用混合水平集算法进行图像分割,并重建得到三维牙齿模型。结果表明,本文提出的主轴线检测算法相对于传统算法减少了计算复杂度,提升了鲁棒性。其次,为了从口扫点云数据中分割出单颗牙齿。本文设计了基于点云分割网络Pointnet++和牙齿对称信息的级联式网络结构,并采用CRF对分割结果进行优化,最后使用k均值聚类分离对称牙齿。实验结果表明,相比于改进前的传统网络,分割准确率获得了很大的提升。最后,将CBCT数据重建的牙齿点云和口腔扫描得到的牙齿点云进行数据配准和融合。首先采用Fast Global Registration算法进行低重叠率点云的粗配准,然后采用改进的ICP算法进行精配准。最后我们设计了数据融合算法,完美地综合了口扫牙冠的精确度和CBCT重建数据的完整性,经过网格重建之后最终得到了高质量的三维牙齿模型。
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