三维模块化颅颌骨医学影像的数字颌型架及构建方法

摘要

本发明提供一种三维模块化颅颌骨医学影像的数字颌型架及构建方法，基于受试者的颅颌面部影像构建颞下颌关节及口颌部数字化仿真物理模型，结合上下牙列数据和下颌运动数据获得数字颌型架，该方案真实还原受试者在当下三维空间内的颅颌面器官位置，结合下颌运动特征数据，仿真设计得到更加符合受试者的个性化特征的数字颌型架。

说明书

技术领域

本发明涉及

背景技术

人体的咀嚼系统，由下颌骨和颅颌面骨两部分组成，下颌骨和颅颌面骨是可以相对运动，下颌运动靠双侧联动的颞下颌关节控制。在颞下颌关节中，下颌髁突和颞骨关节表面是不等面关节连接，关节囊间隙约束，髁突的体积显著小于关节凹，由于这样的结构，下颌骨允许六个自由度的运动，因此下颌移动可以以一个或多个为轴旋转，目前，临床医学把髁点、下颌切点，以及三维观测面定义为下颌运动的常用标志点，依据下颌运动轨迹测量分析下颌的整体运动并用于口腔治疗领域。

下颌是在三维空间中作六个自由度的运动，为测量下颌整体运动状况需要同时测量其髁点、下颌切点，以及三维观测面相对于参考坐标系的空间位移，由此建立矩阵方程，并推算下颌上任意点在同一时间的位移情况，若仅是对一个或两个标志点进行观测，则记录到的轨迹在基准平面上投影图不能表达运动中的旋转成分，也不能用于准确地计算其他点同时发生的运动。也就是说，最科学的观测下颌运动的方法是：记录下颌在空间六自由度的运动，并且应该与该个体影像学的结果共同分析。

不可调

数字

传统的

虚拟

另外，以上的数字

发明内容

本发明的目的在于提供一种三维模块化颅颌骨医学影像的数字颌型

为实现以上目的，本技术方案提供一种三维模块化颅颌骨医学影像的数字颌型

获取受试者开口位置的开口颅颌面部影像以及闭口位置的闭口颅颌面部影像；

将所述开口颅颌面部影像输入到咀嚼器官识别模型中分割获取开口咀嚼器官数据，将所述闭口颅颌面部影像输入到咀嚼器官识别模型中分割获取闭口咀嚼器官数据；

基于所述开口咀嚼器官数据和/或所述闭口咀嚼器官数据获取咀嚼器官形态数据；基于所述开口咀嚼器官数据和所述闭口咀嚼器官数据的差值获取咀嚼器官运动数据以及咀嚼器官位置变化数据；基于所述咀嚼器官形态数据、所述咀嚼器官运动数据和所述咀嚼器官位置变化数据构建颞下颌关节及口颌部数字化仿真物理模型；扫描受试者口腔获取上下牙列数据和下颌运动数据，累计所述上下牙列数据和所述下颌运动数据至所述颞下颌关节及口颌部数字化仿真物理模型中，得到数字颌型

本方案提供一种数字颌型

本方案提供一种三维模块化颅颌骨医学影像的数字颌型

影像获取单元，用于获取受试者开口位置的开口颅颌面部影像以及闭口位置的闭口颅颌面部影像；

数据识别单元，用于将所述开口颅颌面部影像输入到咀嚼器官识别模型中分割获取开口咀嚼器官数据，将所述闭口颅颌面部影像输入到咀嚼器官识别模型中分割获取闭口咀嚼器官数据；

颞下颌关节及口颌部数字化仿真物理模型构建单元，用于基于所述开口咀嚼器官数据和/或所述闭口咀嚼器官数据获取咀嚼器官形态数据；基于所述开口咀嚼器官数据和所述闭口咀嚼器官数据的差值获取咀嚼器官运动数据以及咀嚼器官位置变化数据；基于所述咀嚼器官形态数据、所述咀嚼器官运动数据和所述咀嚼器官位置变化数据构建颞下颌关节及口颌部数字化仿真物理模型；

数字颌型

相较现有技术，本技术方案具有以下特点和有益效果：基于受试者的个体生理结构角度设计针对该受试者的个性化颌型数字

附图说明

图1是根据本方案的一种种三维模块化颅颌骨医学影像的数字颌型

图2是本方案得到的数字颌型

图3是根据本方案的一种种三维模块化颅颌骨医学影像的数字颌型

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本领域技术人员应理解的是，在本发明的揭露中，术语“纵向”、“横向”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”“内”、“外”等指示的方位或位置关系是基于附图所示的方位或位置关系，其仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此上述术语不能理解为对本发明的限制。

可以理解的是，术语“一”应理解为“至少一”或“一个或多个”，即在一个实施例中，一个元件的数量可以为一个，而在另外的实施例中，该元件的数量可以为多个，术语“一”不能理解为对数量的限制。

本方案提供一种三维模块化颅颌骨医学影像的数字颌型

为实现以上目的，如图1所示，本方案提供一种三维模块化颅颌骨医学影像的数字颌型

获取受试者开口位置的开口颅颌面部影像以及闭口位置的闭口颅颌面部影像；

将所述开口颅颌面部影像输入到咀嚼器官识别模型中分割获取开口咀嚼器官数据，将所述闭口颅颌面部影像输入到咀嚼器官识别模型中分割获取闭口咀嚼器官数据；

基于所述开口咀嚼器官数据和/或所述闭口咀嚼器官数据获取咀嚼器官形态数据；基于所述开口咀嚼器官数据和所述闭口咀嚼器官数据的差值获取咀嚼器官运动数据以及咀嚼器官位置变化数据；基于所述咀嚼器官形态数据、所述咀嚼器官运动数据和所述咀嚼器官位置变化数据构建颞下颌关节及口颌部数字化仿真物理模型；

扫描受试者口腔获取上下牙列数据和下颌运动数据，累计所述上下牙列数据和所述下颌运动数据至所述颞下颌关节及口颌部数字化仿真物理模型中，得到数字颌型

本方案基于对颅颌医学影像的分析获取针对每个受试者的个性化的咀嚼器官三维数据，所述咀嚼器官三维数据包括咀嚼器官形态数据、咀嚼器官运动数据和咀嚼器官位置变化数据，基于这些数据可以真实的还原患者本人当下三维空间内的颅颌面器官位置。

具体的，开口位置指的是：受试者状态张开口腔时的口腔位置；对应的，闭口位置指的是受试者自然状态闭上口腔的口腔位置。本方案同时获取分别对应两种状态的开口颅颌面部影像和闭口颅颌面部影像，可更为准确地获取咀嚼器官在不同状态的形态变化，得到更为贴切受试者的仿真数据；另外可基于开口颅颌面部影像和闭口颅颌面部影像的差异推算受试者在开闭口过程中的下颌运动真实情况。

所述开口颅颌面部影像和所述闭口颅颌面部影像为DICOM格式文件，可以来源于MCI(核磁共振影像)也可以是CBCT(锥形CT)。

对DICOM格式文件的所述开口颅颌面部影像和所述闭口颅颌面部影像进行读取，读取DICOM格式文件为现有技术手段，DICOM格式读取是对文件中的数据进行解码，解码过程在类CDicomParser中实现，其中主要对DICOM的数据流按照规范进行解码操作。类CDicomDataElement中定义了DICOM规范中的数据元素。容器类CDicomDataset为其他应用提供数据集，类CDicomFile提供了DICOM文件的流读取功能。为方便DICOM文件的显示，提供类CDicomImage将DICOM转换为图像编码数据。

在“将所述开口颅颌面部影像输入到咀嚼器官识别模型中分割获取开口咀嚼器官数据，将所述闭口颅颌面部影像输入到咀嚼器官识别模型中分割获取闭口咀嚼器官数据”步骤中，可将所述开口颅颌面部影像和所述闭口颅颌面部影像输入同一咀嚼器官识别模型中进行识别。所述咀嚼器官识别模型为经训练得到的可分割咀嚼器官的深度学习模型。

所述开口咀嚼器官数据和所述闭口咀嚼器官数据对应的咀嚼器官为：颅骨、上颌牙列、颞下颌关节、下颌骨和下颌牙列，其中颞下颌关节包括关节窝、关节腔、关节结节、关节囊、关节盘、髁突、外耳道。所述咀嚼器官数据为此类咀嚼器官的分割数据，具体为咀嚼器官的形态、体积、位置和物理截面积等。

本方案的咀嚼器官识别模型采用基于区域生长和融合的混合图像分割算法获取咀嚼器官数据。混合图像分割算法包括但不仅限于“基于阈值分割法”、“基于变形边界方法”、“区域生长方法”。由于不同咀嚼器官在医学图像中具有不同的灰度值,而且结构之间逐渐过渡,无明显的灰度突变，故本方案可利用图像分割算法分割识别咀嚼器官，具体的，本方案选择在区域生长算法基础上，应用图像局部特征计算生长参数，实现自适应区域生长以分割得到准确的咀嚼器官数据。

具体的，“将所述开口颅颌面部影像输入到咀嚼器官识别模型中分割获取开口咀嚼器官数据，将所述闭口颅颌面部影像输入到咀嚼器官识别模型中分割获取闭口咀嚼器官数据”包括步骤：分割并识别所述开口颅颌面部影像内的咀嚼器官的开口咀嚼器官数据；分割并识别所述闭口颅颌面部影像内的咀嚼器官的闭口咀嚼器官数据。

另外，由于所述开口颅颌面部影像和所述闭口颅颌面部影像中经常混有噪音和失真，故在将所述闭口颅颌面部影像和所述开口颅颌面部影像输入到咀嚼器官识别模型之前还需要对其进行噪音去除和图像特征增强。

另外，分割得到的开口咀嚼器官数据和闭口咀嚼器官数据还需要进行形态后处理。形态后处理的手段包括但不限于：“腐蚀(Erosion)”、“膨胀(Dilation)”、“开运算(Open)”、“闭运算(Close)”等，最后利用图像处理形态学中的“闭”(Close)运算操作对生成的区域图像进行修整，去除其中的细缝和细小的空洞，达到最佳的效果。

在获取了分割得到开口咀嚼器官数据和闭口咀嚼器官数据之后，可综合所述开口咀嚼器官数据和所述闭口咀嚼器官数据中对应同一咀嚼器官的器官数据以获取咀嚼器官形态数据。所述咀嚼器官形态数据包括咀嚼器官的形态、体积、物理截面积，且由于本方案是获取开口位置和闭口位置两个位置的咀嚼器官数据，故本方案综合得到的咀嚼器官形态数据可真实地反映受试者在不同开闭口位置的咀嚼器官数据。具体的，咀嚼器官的上下颌牙列、牙齿形态及位置通过口腔光学数字扫描技术获取三维信息数据。

另外，本方案还可基于所述开口咀嚼器官数据和所述闭口咀嚼器官数据的差值获取特定咀嚼器官的咀嚼器官运动数据和咀嚼器官位置变化数据。所述咀嚼器官运动数据表示该咀嚼器官在开闭口位置变化过程中的运动情况，所述咀嚼器官位置变化数据表示该咀嚼器官在开闭口位置变化过程中的在三维空间内的位置变化情况。具体的，利用光学传感系统，将信号源固定在受试者的下颌，接收器固定在受试者的头颅，当受试者的两侧髁突运动时，信号源发出连续信号，接收器接收到信号后通过转换器将信号转换为三维运动轨迹数据。

综合所述咀嚼器官形态数据、所述咀嚼器官运动数据和所述咀嚼器官位置变化数据构建的颞下颌关节及口颌部数字化仿真物理模型，可真实地反应受试者的颞下颌关节及口颌仿真情况。进而本方案可通过对颞下颌关节及口颌部数字化仿真物理模型的仿真运算，得到关节盘病变信息、关节腔病变信息、髁突的病变信息，还能更真实地确定髁突间距、髁道、髁导角度、盘髁关系等传统

具体的仿真运算如下所示：

通过光学描记仪获得的下颌运动轨迹数据输入至颞下颌关节及口颌部数字化仿真物理模型，计算出咀嚼肌在咀嚼周期内的长度、对称、快慢等变化，并进一步计算关节盘在髁突运动中的形态、位置、空间、限制等变化，以及髁突、上下牙列及牙齿在口颌运动中的三维动态、各种角度、形态变化、干扰等。

受试者的上下牙列数据包括上下牙的形态以及位置等数据，其可通过口腔扫描仪获得，一般而言获取的上下牙列数据为STL格式。本方案累加所述上下牙列数据和上述步骤得到的颞下颌关节及口颌部数字化仿真物理模型，可替代传统

另外，受试者的下颌运动数据通过光学描记仪获得的两侧髁突和下牙列在X/Y/Z轴所构成的三维空间内生成的运动数据，用XML格式导入。相同的，本方案累加所述下颌运动数据和上述步骤得到的颞下颌关节及口颌部数字化仿真物理模型，结合所述上下牙列数据进而得到仿真数字颌型

因为髁点(两侧髁突)、下颌切点等，以及三维观测面定义为下颌运动的常用标志点。因此我们通过医学图像获得精确地髁点(包括髁突在内的整个颞下颌关节三维结构)。再通过口扫数据与医学图像中的上下颌牙列三维建模重叠配准(相当于把口扫精确地牙齿形态完整还原至个体颅颌骨三维空间内)得到下颌切点及ICP位置(上下牙列尖窝关系接触位置)。最后载入XML格式的下颌运动轨迹(因为是咀嚼肌控制下颌骨运动，又称为：下颌肌肉运动轨迹)对上述颞下颌关节组织和上下牙列在同一三维空间内做生理仿真动态运算。

本方案获取的仿真数字颌型

在一些实施例中，本方案提供一种三维模块化颅颌骨医学影像的数字颌型

影像获取单元301，用于获取受试者开口位置的开口颅颌面部影像以及闭口位置的闭口颅颌面部影像；

数据识别单元302，用于将所述开口颅颌面部影像输入到咀嚼器官识别模型中分割获取开口咀嚼器官数据，将所述闭口颅颌面部影像输入到咀嚼器官识别模型中分割获取闭口咀嚼器官数据；

颞下颌关节及口颌部数字化仿真物理模型构建单元303，用于基于所述开口咀嚼器官数据和/或所述闭口咀嚼器官数据获取咀嚼器官形态数据；基于所述开口咀嚼器官数据和所述闭口咀嚼器官数据的差值获取咀嚼器官运动数据以及咀嚼器官位置变化数据；基于所述咀嚼器官形态数据、所述咀嚼器官运动数据和所述咀嚼器官位置变化数据构建颞下颌关节及口颌部数字化仿真物理模型；

数字颌型

本发明不局限于上述最佳实施方式，任何人在本发明的启示下都可得出其他各种形式的产品，但不论在其形状或结构上作任何变化，凡是具有与本申请相同或相近似的技术方案，均落在本发明的保护范围之内。