【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及牙槽骨，尤其涉及一种基于生成对抗网络的三维牙槽骨缺损修复模拟方法。
技术介绍
1、现有的牙槽骨缺损修复技术主要依赖于医生的经验和二维影像数据进行诊断和规划。这些二维影像数据包括x光片和ct切片，虽然可以提供一定的参考，但由于缺乏三维空间层面的完整性和精确性，导致医生在制定修复方案时往往存在较大的局限性，难以全面了解牙槽骨损伤的形态和周围组织的关系，进一步导致修复方案不够准确，手术效果不理想，甚至增加手术风险。
2、此外，现有技术中的修复方案通常采用统一标准，缺乏对个体患者具体情况的考虑。每个患者的牙槽骨结构和损伤情况都有所不同，统一的修复方法无法满足个体化需求，可能导致修复效果不理想，恢复时间延长，甚至可能引发二次损伤。随着个性化医疗需求的增加，如何根据每个患者的具体情况制定精准的修复方案成为亟待解决的问题。因此，如何提供一种基于生成对抗网络的三维牙槽骨缺损修复模拟方法是本领域技术人员急需破解的课题。
技术实现思路
1、本专利技术提出了一种基于生成对抗网络的三维牙槽骨缺损修复模拟方法，提供了更全面、更精确的牙槽骨结构信息，有助于医生更准确地了解牙槽骨的损伤情况。
2、根据本专利技术实施例的一种基于生成对抗网络的三维牙槽骨缺损修复模拟方法，包括以下步骤：
3、s1、收集患者牙槽骨的ct扫描数据、口腔动态压力图、咬合力数据和相关生物标志物信息，构建的初步三维牙槽骨模型；
4、s2、使用基于深度学习的多模态融合算法处理初步三维
5、s3、设计一个生成对抗网络模型，包含生成器和判别器，生成器负责生成三维牙槽骨的损伤模型和修复模型，判别器则评估生成的损伤模型和修复模型与真实牙槽骨损伤数据的匹配程度；
6、s4、使用步骤s2中生成的三维牙槽骨模型和真实牙槽骨损伤数据及生物力学数据训练生成对抗网络，生成与实际情况相符的三维牙槽骨损伤模型；
7、s5、基于步骤s4中生成的三维牙槽骨损伤模型，模拟不同的修复材料和技术生成多个修复方案模型；
8、s6、通过判别器评估各修复方案模型的实用性和生物兼容性，选择最优的修复方案。
9、可选的，所述s1具体包括以下步骤：
10、s11、通过ct设备获取患者的牙槽骨ct扫描数据，获取步骤包括：患者保持稳定姿势，进行全口腔扫描，生成包括多层面断层图像的三维数据集dct；
11、s12、对三维数据集dct进行预处理：
12、使用高斯滤波器去除噪声：
13、
14、其中，i(x,y)为原始ct图像，σ为滤波器标准差，k为滤波器核半径；
15、采用直方图均衡化技术提高图像对比度：
16、
17、其中，l为灰度级数，n为像素总数，h(i)为灰度级i的累计直方图；
18、应用canny边缘检测算法提取牙槽骨的边界轮廓：
19、
20、其中，gx和gy分别为图像在x轴和y轴上的梯度，g为梯度幅值，θ为梯度方向；
21、s13、通过口腔压力传感器在不同咬合状态下记录压力分布，获取患者的口腔动态压力图pdyn：
22、在患者口腔内布置多个微型压力传感器，传感器阵列的分布表示为s(x,y)，其中x和y为传感器的位置坐标；
23、记录患者在静态和动态咬合过程中每个传感器的数据，生成压力分布图pdyn(t)，表示为：
24、
25、其中，n为传感器数量，f(t)为时间t上的压力函数；
26、s14、收集患者的咬合力数据foccl，所述咬合力数据通过电子咬合仪器在多次咬合试验中获取：
27、让患者咬合在电子咬合传感器上，记录每次咬合过程中不同牙齿位置的力矩和总力，力矩表示为：
28、mi＝ri×fi；
29、其中，ri为力臂长度，fi为作用力；
30、平均多次试验结果，生成咬合力分布图foccl(x,y)：
31、
32、其中，n为试验次数；
33、s15、采集患者的生物标志物信息bbio，包括骨密度bdensity、骨代谢标志物bmetabolism和炎症因子binflammation：
34、通过双能x线吸收法测量骨密度，骨密度的测量公式为：
35、
36、其中，mbone为骨的质量，vbone为骨的体积；
37、通过血液化验检测骨代谢标志物和炎症因子水平，检测值分别表示为骨代谢标志物bmetabolism和炎症因子binflammation；
38、s16、将ct扫描数据dct、动态压力图pdyn、咬合力数据foccl和生物标志物信息bbio输入至三维建模软件，生成初步的三维牙槽骨模型minit：
39、使用ct数据构建基础三维几何模型，模型表示为mgeo(x,y,z)；
40、将动态压力图和咬合力数据映射到三维模型的相应位置，形成具有动态生物力学特性的模型mbio(x,y,z)：
41、
42、根据生物标志物信息调整模型的材质属性，使其反映真实的生物力学特性，模型材质属性表示为abio(x,y,z)：
43、abio(x,y,z)＝f(bdensity,bmetabolism,binflammation)；
44、将处理后的几何模型、动态生物力学特性和材质属性结合，生成初步的三维牙槽骨模型：
45、minit(x,y,z)＝mgeo(x,y,z)+α·mbio(x,y,z)+β·abio(x,y,z)；
46、其中，α和β为融合系数，用于调节几何、力学和材质属性的权重。
47、可选的，所述s2包括以下步骤：
48、s21、使用基于深度学习的多模态融合算法对初步三维牙槽骨模型minit进行优化，采用特征级融合技术，将来自不同数据源的特征向量结合，特征向量vfusion表示为：
49、vfusion＝[dct,pdyn,foccl,bbio]；
50、s22、使用改进的卷积神经网络提取和融合多模态特征：
51、设计一个多输入的卷积神经网络架构，每个输入对应一种类型的数据，分别为ct扫描数据dct、动态压力图pdyn、咬合力数据foccl和生物标志物信息bbio；
52、对于每种类型的数据，构建单独的卷积层和池化层进行特征提取：
53、vct＝cnnct(dct)；
54、vdyn＝cnndyn(pdyn)；
55、voccl＝cnnoccl(foccl)；
56、vbio＝cnnbio(bbio)；
57、其中，vct、vdyn、voccl、本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于生成对抗网络的三维牙槽骨缺损修复模拟方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于生成对抗网络的三维牙槽骨缺损修复模拟方法，其特征在于，所述S1具体包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的一种基于生成对抗网络的三维牙槽骨缺损修复模拟方法，其特征在于，所述S2包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的一种基于生成对抗网络的三维牙槽骨缺损修复模拟方法，其特征在于，所述S3包括以下步骤：
5.根据权利要求4所述的一种基于生成对抗网络的三维牙槽骨缺损修复模拟方法，其特征在于，所述S4包括以下步骤：
6.根据权利要求5所述的一种基于生成对抗网络的三维牙槽骨缺损修复模拟方法，其特征在于，所述S5包括以下步骤：
7.根据权利要求6所述的一种基于生成对抗网络的三维牙槽骨缺损修复模拟方法，其特征在于，所述S6包括比较不同材料和技术的修复效果，选择最佳的修复方案用于后续的个性化治疗设计：
【技术特征摘要】
1.一种基于生成对抗网络的三维牙槽骨缺损修复模拟方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于生成对抗网络的三维牙槽骨缺损修复模拟方法，其特征在于，所述s1具体包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的一种基于生成对抗网络的三维牙槽骨缺损修复模拟方法，其特征在于，所述s2包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的一种基于生成对抗网络的三维牙槽骨缺损修复模拟方法，其特征在于，所述s3包括...
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