用于表征口内器官的方法技术

本发明专利技术涉及表征待表征的口内器官的方法，其包括以下步骤：1)以数字三维模型或“待表征模型”的形式对待表征的口内器官进行建模，待表征模型包括定义表面的点的网格；2)将待表征模型相对于参考口内器官的数字三维模型(称为“初始参考模型”)以标准化配置设置，初始参考模型包括称为“初始参考点”的点的网格；然后3)借助变形算法为每个初始参考点确定最终参考点，然后确定值的集合，该集合确定最终参考点的位置和/或根据最终参考点确定最终基本表面，变形算法确定最终参考点的位置，使得由最终参考点的网格组成的最终参考模型尽可能接近地匹配待表征模型；4)生成以有序方式对在步骤3)中为所有初始参考点确定的值分组的特征向量。向量。向量。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】用于表征口内器官的方法


[0001]本专利技术涉及用于表征口内器官的方法。
[0002]本专利技术还涉及用于生成牙齿模型数据库的方法、基于该数据库校正牙齿模型的方法、用于生成口内器官的模型的方法、用于检测口内器官的形状异常的方法、用于识别个体的方法、基于口内器官的三维表示来评估属性的方法、用于计算机化压缩历史模型数据库的方法。这些方法有利地实施根据本专利技术的表征方法。

技术介绍

[0003]最近的正畸治疗使用牙弓的三维模型，牙弓的三维模型本身分为三维牙齿模型。可以移动牙齿模型，尤其是为了对未来的牙齿状况进行建模，例如，对牙齿在正畸治疗结束时的排列进行建模。
[0004]然而，在初始时间(通常在正畸治疗开始时)对个体的牙弓进行的扫描不允许定义完整的牙齿模型，特别是因为被扫描牙齿的某些部分可能被其他牙齿或正畸矫治器隐藏。
[0005]因此，当移动牙齿模型时，它们可能在初始时间无法观察到的区域中显示“白色区域”。因此，它们尤其不允许随后检测这些区域中的牙齿或牙龈的变形。
[0006]当牙齿模型用于制造正畸矫治器(例如，在恢复无效治疗的情况下)或用于生产治疗后争用正畸矫治器时，该问题尤其关键。
[0007]PCT/EP2019/052121描述了一种允许限制模型的白色区域的方法，尤其是在WO 2016066651中描述的参考模型中限制白色区域的方法。然而，这种方法需要获取图像。这样的图像并不总是可获得的或者不具有令人满意的质量。
[0008]因此，需要限制牙齿模型的白色区域。
[0009]更一般地，需要用于快速搜索与牙齿模型相关的缺失信息和/或用于校正牙齿模型的任何错误信息的方法。
[0010]本专利技术的目的是至少部分地解决这些需要。

技术实现思路

[0011]本专利技术涉及一种用于表征待表征的口内器官、优选牙齿的方法，所述方法包括以下步骤：
[0012]1)以数字三维模型或“待表征模型”的形式对待表征的口内器官进行建模，所述待表征模型包括定义表面的点的网格；
[0013]2)将所述待表征模型相对于称为“初始参考模型”的数字三维模型(优选为参考口内器官的数字三维模型)以标准化配置设置，所述初始参考模型包括称为“初始参考点”的点的网格；然后
[0014]3)借助变形算法为每个初始参考点确定最终参考点，然后确定值的集合，所述值的集合确定所述最终参考点的位置和/或根据所述最终参考点确定最终基本表面，所述最终基本表面优选地通过基于所述最终参考点、借助各自由初始参考点和相关联的(即由变
形算法基于该初始参考点确定的)最终参考点组成的若干对的插值来定义；
[0015]变形算法确定最终参考点的位置，使得由最终参考点的网格组成的最终参考模型尽可能接近地匹配待表征模型；
[0016]4)生成以有序的方式对在步骤3)中为所有所述初始参考点确定的值进行分组的特征向量。
[0017]在步骤3)中确定最终参考点对应于初始参考模型的变形，以便获取最终参考模型，该最终参考模型尽可能接近待表征模型，即，使得这两个模型之间的形状差异最小。变形算法规定了引导该变形的规则、以及允许确定所述差异的标准。这些标准允许确定经变形的初始参考模型和待表征模型之间的形状的接近度，从而允许根据特定于变形算法的这些标准，确定与待表征模型“尽可能接近”地匹配的经变形的初始参考模型。由此经变形的初始参考模型是最终参考模型。最终参考模型可以根据为其获取而实施的变形算法而是不同的。
[0018]在一个实施方式中，变形算法通过规定变形的约束，例如通过设置网格的弹性，而使初始参考模型的网格变形。于是将变形称为“约束变形”。优选地，当所述最终参考点和待表征模型的表面之间的累积距离最小时，认为实现了与待表征模型最接近的可能匹配。
[0019]在优选实施方式中，变形算法包括用于将初始参考点投影到待表征模型的表面上的函数。优选地，变形算法为每个初始参考点计算待表征模型的表面的尽可能靠近该初始参考点的点。以这种方式确定的待表征模型的表面的点构成最终参考点，其中最终参考模型尽可能接近地匹配待表征模型。
[0020]变形算法可以规定最终参考点是待表征模型的表面的点，优选地，最终参考点是待表征模型的网格点。
[0021]优选地，在步骤3)中，变形算法是初始参考模型的网格的约束变形算法或者用于将初始参考点投影到待表征模型的表面上的算法。与优化方法(“最佳拟合”)不同，这些算法不会为所有初始点搜索提供“最优”最终参考模型的最终点的集合，即在绝对值上最接近待表征模型的最终点的集合。约束变形算法规定的约束实际上限制了变形的可能性，并且投影算法不迭代地搜索多个最终参考点，而是为每个初始参考点连续地搜索最终参考点。
[0022]约束和投影变形算法有利地允许非常快速的处理，比优化方法快得多。当特征向量充当初始参考模型的“签名”时，这些算法尤其适用，其中签名不旨在包括构建其指定的模型所需的信息，而是仅以特定方式指定模型。
[0023]在步骤3)中确定的值的集合允许直接或间接地定义最终参考点和/或所述最终基本表面在空间中的位置。
[0024]这些值尤其可以是以下参数的值：
[0025]‑
优选地，移动向量的参数，该移动向量的起点是初始参考点，其终点是相应的最终参考点；或
[0026]‑
优选地，基于初始参考点的位置来确定最终参考点位置的函数的参数，尤其是确保初始参考点投影到待表征模型的表面上的函数的参数；或
[0027]‑
有助于定义初始参考点的位置(例如其横坐标)的参数。
[0028]优选地，在步骤3)中，为每个初始参考点，确定一个所述值的集合，这允许基于初始参考点来构造接近相关联的最终参考点的最终基本表面，优选地是经过相关联的最终参
考点的最终基本表面。这样的集合中的值优选地是插值函数的参数化的值，该插值函数通过基于各自由初始参考点和相关联的最终参考点组成的若干对的插值来确定最终基本表面，优选地基于所有所述对的插值来确定最终基本表面。
[0029]优选地，插值函数允许在每个最终参考点周围确定最终基本表面。插值函数优选地是径向基函数。在步骤3)中确定的值的集合优选地包括径向基函数的参数化的值。
[0030]因此，将所有最终基本表面组合在一起，可以提供“最终”表面，该“最终”表面尽可能接近地匹配待表征模型。
[0031]优选地，在步骤4)中，所述特征向量包括确定的插值函数的参数化，优选地由确定的插值函数的参数化组成，使得通过所述参数化之一进行参数化的所述插值函数生成针对初始参考点的最终基本表面。
[0032]初始参考点的数量越大，最终参考模型的形状就越接近待表征模型的形状。初始参考点的数量越小，特征向量就越小，因此操控和存储就越容易。
[0033]例如，生成最终参考模型并不是必不可少的，这样它就可以被计算机查看或操控。
[0034]如将在整个描述的剩余部分中进一步详细看到本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种用于表征待表征的口内器官的方法，所述方法包括以下步骤：1)以数字三维模型或“待表征模型”的形式对所述待表征的口内器官进行建模，所述待表征模型包括定义表面的点的网格；2)将所述待表征模型相对于称为“初始参考模型”的数字三维模型以标准化配置设置，所述初始参考模型包括称为“初始参考点”的点的网格，所述初始参考点的数量少于所述待表征模型的点的数量的20％；然后3)借助变形算法为每个初始参考点确定最终参考点，然后确定值的集合，所述值的集合确定所述最终参考点的位置和/或根据所述最终参考点确定最终基本表面，所述变形算法确定所述最终参考点的位置，使得由所述最终参考点的网格组成的最终参考模型尽可能接近地匹配所述待表征模型；4)生成以有序的方式对在步骤3)中为所有所述初始参考点确定的值进行分组的特征向量。2.一种用于生成特征向量数据库的方法，所述方法包括，对于包括多于500个口内器官的口内器官集合中的每个待表征的口内器官，根据前一项权利要求所述的方法来表征所述待表征的口内器官，然后是以下步骤5
’
)：5
’
)将所述特征向量添加到所述特征向量数据库中。3.一种用于生成口内器官模型的方法，所述方法包括：根据权利要求1所述的方法生成特征向量，然后，基于所述特征向量和所述初始参考模型，通过根据所述特征向量移动所述初始参考点来使所述初始参考模型变形。4.一种用于检测待测口内器官的形状异常的方法，所述方法包括以下步骤：c)根据权利要求1所述的表征方法表征所述待测口内器官，以获取“待测”特征向量；d)对于所述待测特征向量的至少一个参数，将所述参数的值与“可接受”值的预定范围进行比较；e)如果待测的所述值不属于所述范围，则生成指示存在形状异常的通知，所述通知优选地指明所述待测口内器官的受所述形状异常影响的区域。5.一种用于生成称为“索引历史库”的索引历史模型数据库的方法，所述方法包括，对于包括多于500个口内器官的口内器官集合中的每个口内器官：
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根据权利要求1所述的方法进行表征，以确定所述口内器官的模型或“历史模型”、和称为“历史特征向量”的特征向量；然后
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形成包括所述历史特征向量和所述历史模型的记录，所述记录称为“历史记录”；然后
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将所述历史记录添加到所述索引历史库中。6.如紧接的前一项权利要求所述的方法，针对多个所述口内器官集合来实施所述方法，所述口内器官是牙齿，每个集合仅包含具有相同编号的或相同类型的牙齿，并且在表征所述集合中的牙齿时使用的所述初始参考模型是分别具有所述编号或所述类型的参考牙齿的模型，其中所述初始参考点的数量优选地取决于所述编号或所述类型。7.如权利要求5所述的方法，其中，所述口内器官是牙齿，所述集合包含具有不同编号或不同类型的牙齿，并且在表征所述集合的牙齿时使用的所述初始参考模型是相同的，而与作为所述表征的主题的牙齿无关。8.一种用于识别个体的方法，所述方法包括以下步骤：
i)根据权利要求5所述的生成方法，在第一时间生成索引历史库，或者根据权利要求2所述的方法，生成特征向量数据库；以及将由处理口内器官的模型产生的每个特征向量、所述索引历史库或所述特征向量数据库与具有所述口内器官的个体的标识符相关联，ii)在所述第一时间之后的第二时间：
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根据权利要求1所述的方法表征待识别的目标个体的目标口内器官，以确定所述口内器官的数字三维模型或“目标模型”以及相应的目标特征向量；然后
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在所述索引历史库或所述特征向量数据库中搜索与所述目标特征向量相对应的特征向量，并且将所述标识符和与所述目标特征向量相对应的所述特征向量相关联。9.一种用于校正称为“分析模型”的数字三维模型的方法，所述分析模型对称为“口内分析器官”的口内器官进行建模，所述方法包括以下步骤：
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根据权利要求5至7中任一项所述的方法生成索引历史库；
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根据权利要求1所述的方法表征所述口内分析器官，以生成所述分析模型和相应的称为“分析特征向量”的特征向量；
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在所述索...

【专利技术属性】
技术研发人员：纪尧姆，
申请(专利权)人：牙科监测公司，
类型：发明
国别省市：