无牙颌口扫模型修正方法、装置、设备及介质

本申请涉及模型修正，尤其涉及一种无牙颌口扫模型修正方法、装置、设备及介质。

背景技术：

1、无牙颌患者的义齿制作依赖于口腔扫描获取的无牙颌口扫模型。现有技术通常利用口内扫描设备获取的患者牙槽嵴及周围软组织的三维表面数据构造无牙颌口扫模型，进而基于该模型进行义齿制作。

2、然而，由于无牙颌患者口腔内存在大量可动黏膜组织，例如颊侧和牙槽嵴顶以外的软组织区域，在口内扫描过程中，可动黏膜组织受到扫描探头接触或气流作用时会发生形变，导致获取的模型与患者口腔静止状态下的模型存在较大差异。若直接基于该扫描模型制作义齿，会导致义齿与牙槽嵴无法密合，导致义齿无法正常使用。

技术实现思路

1、本申请的主要目的在于提供一种无牙颌口扫模型修正方法、装置、设备及介质，旨在解决无牙颌口扫过程中可动黏膜组织形变导致获取模型与真实模型存在差异的技术问题。

2、为实现上述目的，本申请提供一种无牙颌口扫模型修正方法，应用于口扫模型修正系统，所述系统存储预训练的形变修正模型，所述形变修正模型由标准无牙颌口扫模型与对应的标准取模模型以及预设的神经网络训练生成，所述方法包括：获取目标患者的初始无牙颌口扫模型，并将所述初始无牙颌口扫模型变换到预设的统一坐标系；以预设的固定角度间隔，绕所述统一坐标系中的预设坐标轴对变换后的初始无牙颌口扫模型进行旋转切片，得到各切片角度对应的切片曲线；针对任一切片曲线，在所述切片曲线上进行等距采样，得到若干个采样点，连接相邻采样点得到若干个采样线段，基于各采样线段的方向角和所述切片曲线对应的切片角度构建特征向量，并将所述特征向量输入所述形变修正模型，得到预测夹角特征，以及，基于所述预测夹角特征修正所述切片曲线，得到所述切片曲线对应的修正切片曲线；基于所有切片曲线对应的修正切片曲线确定无牙颌口扫修正模型。

3、可选地，在所述切片曲线上进行等距采样并连接相邻采样点之前，所述方法还包括：识别并剔除所述切片曲线中的自相交部分，并对剔除后的切片曲线进行平滑处理，得到连续的切片曲线。

4、可选地，所述系统还存储长度先验数据，所述长度先验数据基于所述标准无牙颌口扫模型与对应的标准取模模型确定，所述长度先验数据包括各切片角度下，标准口扫模型与对应的标准取模模型之间的线性拟合关系，在所述对剔除后的切片曲线进行平滑处理之后，所述方法还包括：基于所述切片曲线对应的切片角度，利用与所述切片角度对应的线性拟合关系调整所述切片曲线的长度。

5、可选地，所述基于所述预测夹角特征修正所述切片曲线，包括：将所述切片曲线按照所述采样点划分为若干个子折线段；针对任一子折线段，基于所述预测夹角特征确定所述子折线段的变换矩阵，并利用所述变换矩阵对所述子折线段进行变换；将变换后的各子折线段顺序连接，生成修正切片曲线。

6、可选地，在所述基于所有切片曲线对应的修正切片曲线确定无牙颌口扫修正模型之后，所述方法还包括：针对任一修正切片曲线，采用柔性迭代最近点算法，以与所述修正切片曲线对应的切片曲线为基准，对所述修正切片曲线进行局部形变调整；对所有局部形变调整后的修正切片曲线进行重网格化，得到最终无牙颌口扫修正模型，并对所述最终无牙颌口扫修正模型进行网格平滑以及腭顶区域拼接。

7、可选地，所述对所述修正切片曲线进行局部形变调整，包括：基于所述修正切片曲线上各采样点的对应区域去对各采样点设置硬度值，以使无牙颌口扫修正模型中牙槽嵴顶区域贴合所述修正切片曲线对应的切片曲线。

8、可选地，所述神经网络采用加权均方误差作为损失函数；所述损失函数为所述预测夹角特征各维度的加权均方误差。

9、此外，为实现上述目的，本申请还提供一种无牙颌口扫模型修正装置，包括：模型预处理模块，用于获取目标患者的初始无牙颌口扫模型，并将所述初始无牙颌口扫模型变换到预设的统一坐标系；切片曲线确定模块，用于以预设的固定角度间隔，绕所述统一坐标系中的预设坐标轴对变换后的初始无牙颌口扫模型进行旋转切片，得到各切片角度对应的切片曲线；切片曲线修正模块，用于针对任一切片曲线，在所述切片曲线上进行等距采样，得到若干个采样点，连接相邻采样点得到若干个采样线段，基于各采样线段的方向角和所述切片曲线对应的切片角度构建特征向量，并将所述特征向量输入预训练的形变修正模型，得到预测夹角特征，以及，基于所述预测夹角特征修正所述切片曲线，得到所述切片曲线对应的修正切片曲线；模型修正模块，用于基于所有切片曲线对应的修正切片曲线确定无牙颌口扫修正模型。

10、本申请还提供一种无牙颌口扫模型修正设备，包括：至少一个处理器；以及，与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行上述任一可能实现方式中的方法。

11、本申请还提供一种计算机可读存储介质，包括：存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现上述任一可能实现方式中的方法。

12、本申请提出的一种无牙颌口扫模型修正方法、装置、设备及介质，首先，通过将目标患者的初始无牙颌口扫模型变换到预设的统一坐标系，消除了不同患者模型之间因扫描位置差异导致的空间基准不一致的问题；其次，以固定角度间隔绕坐标轴对模型进行旋转切片，将三维曲面转化为二维切片曲线，进而通过等距采样和线段连接获取采样线段的方向角，并与切片角度共同构建特征向量输入预训练的形变修正模型，实现对可动黏膜区域形变规律的学习；最终，基于模型输出的预测夹角特征对各切片曲线进行修正并重建三维模型，修正了扫描过程中可动黏膜组织形变带来的误差，使生成的修正模型更接近患者口腔静止状态下的真实形态，解决了直接基于存在形变的扫描模型制作义齿导致基托与牙槽嵴无法密合的问题。

1.一种无牙颌口扫模型修正方法，其特征在于，应用于口扫模型修正系统，所述系统存储预训练的形变修正模型，所述形变修正模型由标准无牙颌口扫模型与对应的标准取模模型以及预设的神经网络训练生成，所述方法包括：

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述切片曲线上进行等距采样并连接相邻采样点之前，所述方法还包括：

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述系统还存储长度先验数据，所述长度先验数据基于所述标准无牙颌口扫模型与对应的标准取模模型确定，所述长度先验数据包括各切片角度下，标准口扫模型与对应的标准取模模型之间的线性拟合关系，在所述对剔除后的切片曲线进行平滑处理之后，所述方法还包括：

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述预测夹角特征修正所述切片曲线，包括：

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述基于所有切片曲线对应的修正切片曲线确定无牙颌口扫修正模型之后，所述方法还包括：

6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述对所述修正切片曲线进行局部形变调整，包括：

7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述神经网络采用加权均方误差作为损失函数；所述损失函数为所述预测夹角特征各维度的加权均方误差。

8.一种无牙颌口扫模型修正装置，其特征在于，包括：

9.一种无牙颌口扫模型修正设备，其特征在于，包括：

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现如权利要求1至7中任一项所述的方法。