基于AI算法的错颌畸形矫治模型匹配方法
专利汇可以提供基于AI算法的错颌畸形矫治模型匹配方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 提供一种基于AI 算法 的错颌畸形矫治模型匹配方法，包括：用口内3D 扫描仪 获得患者牙颌数据，将数据导入电脑并生成三维点 云 的初始数字化 牙颌模型 ；对得到的初始数字化牙颌模型提取关键点并进行特征描述；对得到的初始数字化牙颌模型特征点与病例库中的模型数据进行粗匹配，同时剔除误匹配点；通过三维点云算法对初始数字化牙颌模型与病例库中的模型数据进行精匹配；获取初始数字化牙颌模型与病例库中的模型数据匹配后的偏差值。本发明结合了各算法优点，具有较好的 稳定性 、准确性和鲁棒性；本发明为解决目前 口腔 正畸 治疗 中对医生临床经验的依赖，减轻医患的负担，提高治疗的稳定性，可靠性和治疗效率提供了良好途径。，下面是基于AI算法的错颌畸形矫治模型匹配方法专利的具体信息内容。
1.一种基于AI算法的错颌畸形矫治模型匹配方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1、用口内3D扫面仪获得患者牙颌数据，将数据导入电脑并生成三维点云的初始数字化牙颌模型；
步骤2、对得到的初始数字化牙颌模型提取关键点并进行特征描述；
步骤3、对得到的初始数字化牙颌模型特征点与病例库中的模型数据进行粗匹配，同时剔除误匹配点；
步骤4、通过三维点云算法对初始数字化牙颌模型与病例库中的模型数据进行精匹配；
步骤5、获取初始数字化牙颌模型与病例库中的模型数据匹配后的偏差值与全匹配相似度；
步骤6、方案输出与选择。
2.根据权利要求1所述的基于AI算法的错颌畸形矫治模型匹配方法，其特征在于，步骤
1中得到患者三维点云的初始数字化牙颌模型包括：基于双目视觉原理，对患者进行口内3D扫描，将扫描得到的患者牙颌模型的完整数据导入电脑点云处理软件中，并对点云数据经过去噪，平滑，删除钉状物操作；采用FDI牙位表示法对牙齿进行编号。
3.根据权利要求1所述的基于AI算法的错颌畸形矫治模型匹配方法，其特征在于，步骤
2中作为优选，对得到的初始数字化牙颌模型采用ISS算法提取关键点，关键点提取的ISS算法的权重做改进，取权值为 ，提高区分度和算法稳定性，以FPFH算法进行特征描述。
4.根据权利要求1所述的基于AI算法的错颌畸形矫治模型匹配方法，其特征在于，步骤
3中粗匹配包括：作为优选，通过广义霍夫变换算法将初始数字化牙颌模型与病例库中的模型数据进行粗匹配；使用聚类算法剔除误匹配点；将初始数字化牙颌模型与病例库中的模型在同一窗口显示并通过颜色区分。
5.根据权利要求1所述的基于AI算法的错颌畸形矫治模型匹配方法，其特征在于，步骤
4中精匹配包括：对上述粗匹配后的模型采用Kd-Tree近邻搜索法对邻近点搜索；用Uniform Sampling算法对邻近点均匀采样；用ICP算法将初始数字化牙颌模型与病例库中的模型数据进行精匹配；设置一阈值，进行多次迭代算法计算，对初始数字化牙颌模型与病例库中的模型的平均距离进行计算，直到平均距离小于阈值为止；用ICP算法将初始数字化牙颌模型的原点云数据与病例库中的模型数据进行精匹配，设置一迭代次数n（n=5 10）次，对初始数~
字化牙颌模型与病例库中的模型的平均距离进行迭代计算。
6.根据权利要求1所述的基于AI算法的错颌畸形矫治模型匹配方法，其特征在于，步骤
5中对最终的匹配模型显示偏差值，偏差值包括：基于FDI牙位表示法，任意每个对应牙齿模型之间的距离（最大偏差距离、最小偏距离、平均偏距离）；将偏差值与预设标准值数据库进行对比，判断偏差是否在预设数据范围内；计算全匹配相似度 ，全匹配相似度计算式为：
。
7.根据权利要求1所述的基于AI算法的错颌畸形矫治模型匹配方法，其特征在于，步骤
6中方案输出包括：基于步骤5的全匹配相似度 ：若 达90%以上，则输出 值最高的三个；若在80% 90%，则针对 最高的某三个方案，保留匹配相似度在90%以上的单个牙的矫治方~
案，调整匹配相似度不足90%的牙的矫治方案；若 在50% 80%，则根据 较高的前10个，按优~
提取每类单个牙相似度在90%以上的矫治方案，跟据患者牙弓线形状重排，执行碰撞检测及迭代调整，重新生成一个病例模型方案；若全匹配相似度低于50%，则对患者初始数字化牙颌模型进行排牙和过程模拟，执行碰撞检测及迭代调整，生成一个矫治后的理想模型并给出矫治方案。
基于AI算法的错颌畸形矫治模型匹配方法
技术领域
背景技术
发明内容
步骤1：用口内3D扫面仪获得患者牙颌数据，将数据导入电脑并生成三维点云的初始数字化牙颌模型；
步骤2：对得到的初始数字化牙颌模型提取关键点并进行特征描述；
步骤3：对得到的初始数字化牙颌模型特征点与病例库中的模型数据进行粗匹配，同时剔除误匹配点；
步骤4：通过三维点云算法对初始数字化牙颌模型与病例库中的模型数据进行精匹配；
步骤5：获取初始数字化牙颌模型与病例库中的模型数据匹配后的偏差值与全匹配相似度；
步骤6：方案输出与选择。
单个牙相似度在90%以上的矫治方案，跟据患者牙弓线形状重排，执行碰撞检测及迭代调整，重新生成一个病例模型方案；若全匹配相似度低于50%，则对患者初始数字化牙颌模型进行排牙和过程模拟，执行碰撞检测及迭代调整，生成一个矫治后的理想模型并给出矫治方案。
对于病例库没有的新病例，可自动对患者牙颌模型进行排牙，生成一个矫治后的理想模型并给出矫治方案。
附图说明
具体实施方式
步骤3：作为优选，通过广义霍夫变换算法将初始数字化牙颌模型与病例库中的模型数据进行粗匹配；使用聚类算法剔除误匹配点；将初始数字化牙颌模型与病例库中的模型在同一窗口显示并通过颜色区分；
步骤4：对上述粗匹配后的模型采用Kd-Tree近邻搜索法对邻近点搜索；用Uniform Sampling算法对邻近点均匀采样；用ICP算法将初始数字化牙颌模型与病例库中的模型数据进行精匹配；设置一阈值，进行多次迭代算法计算，对初始数字化牙颌模型与病例库中的模型的平均距离进行计算，直到平均距离小于阈值为止；用ICP算法将初始数字化牙颌模型的原点云数据与病例库中的模型数据进行精匹配，设置一迭代次数n（n=5 10）次，对初始数~
字化牙颌模型与病例库中的模型的平均距离进行迭代计算；
步骤5：对最终的匹配模型显示偏差值，偏差值包括：基于FDI牙位表示法，任意每个对应牙齿模型之间的距离（最大偏差距离、最小偏距离、平均偏距离）；将偏差值与预设标准值数据库进行对比，判断偏差是否在预设数据范围内；计算全匹配相似度 ，全匹配相似度计算式为：
步骤6：基于步骤5的全匹配相似度 ：若 达90%以上，则输出 值最高的三个方案；若在80% 90%，则针对 最高的某三个方案，保留匹配相似度在90%以上的单个牙的矫治方案，~
调整匹配相似度不足90%的牙的矫治方案；若 在50% 80%，则根据 较高的前10个，按优提~
取每类单个牙相似度在90%以上的矫治方案，跟据患者牙弓线形状重排，执行碰撞检测及迭代调整，重新生成一个病例模型方案；若全匹配相似度低于50%，则对患者初始数字化牙颌模型进行排牙和过程模拟，执行碰撞检测及迭代调整，生成一个矫治后的理想模型并给出矫治方案。
| 标题 | 发布/更新时间 | 阅读量 |
|---|---|---|
| 基于计算机视觉的虚拟测绘设备 | 2020-05-14 | 494 |
| 基于根据mDIXON调查的自动规划的高效心脏MR工作流 | 2020-05-23 | 999 |
| 用于辅助2D‑3D图像配准的方法及系统 | 2020-05-25 | 213 |
| 一种基于广义滑模估计器的机组变桨容错控制方法 | 2020-05-26 | 691 |
| 一种单频雷达成像方法和装置 | 2020-05-17 | 312 |
| 一种基于多边形广义霍夫变换的图像匹配方法 | 2020-05-24 | 216 |
| 一种工程试件快速标识方法和系统 | 2020-05-19 | 286 |
| 一种医学图像中计算心胸比的方法 | 2020-05-21 | 695 |
| 一种有源电力滤波器无传感器控制方法 | 2020-05-11 | 712 |
| 多端口能源路由器自-互-群多层次稳定辨识与回稳方法 | 2020-05-12 | 929 |
高效检索全球专利专利汇是专利免费检索,专利查询,专利分析-国家发明专利查询检索分析平台，是提供专利分析，专利查询，专利检索等数据服务功能的知识产权数据服务商。
我们的产品包含105个国家的1.26亿组数据，免费查、免费专利分析。
专利汇分析报告产品可以对行业情报数据进行梳理分析，涉及维度包括行业专利基本状况分析、地域分析、技术分析、发明人分析、申请人分析、专利权人分析、失效分析、核心专利分析、法律分析、研发重点分析、企业专利处境分析、技术处境分析、专利寿命分析、企业定位分析、引证分析等超过60个分析角度，系统通过AI智能系统对图表进行解读，只需1分钟，一键生成行业专利分析报告。
