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申请/专利权人：南京笑领科技有限公司

摘要：本发明提供了一种基于人工智能的三维牙冠建模方法、系统及应用，涉及牙科计算机辅助设计领域。该方法包括如下步骤：获取患者的三维口腔扫描模型；提取三维口腔扫描模型中的关键特征，识别出缺失牙位；通过深度相机拍摄得到缺失牙位周围预定区域的冠面深度图，根据人工智能模型预测出缺失牙位的冠面深度图；将缺失牙位的冠面深度图转化为缺失牙位的冠面三维模型；将缺失牙齿的冠面三维模型和带有偏移边缘线的基牙模型通过桥接插值算法连接，得到完整的牙冠模型；基于完整的牙冠模型，添加加工要求，得到最终三维牙冠模型。本发明能够从大量数据中学习并识别患者口腔的独特特征，从而提高牙冠设计的精准度，减少由于人为因素引起的设计误差。

主权项：1.一种基于人工智能的三维牙冠建模方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、获取患者的三维口腔扫描模型，并对所述三维口腔扫描模型执行配准位姿调整的操作：根据所述三维口腔扫描模型P的主方向向量vp、目标模型Q的主方向向量vq，计算旋转矩阵R，使得所述三维口腔扫描模型P绕其质心旋转到与所述目标模型Q的方向一致；将旋转后的三维口腔扫描模型的质心与目标模型Q的质心对齐，计算所需的平移向量T；将所述旋转矩阵R和所述平移向量T应用到旋转后的三维口腔扫描模型的所有点上，获得配准后的三维口腔扫描模型P*；S2、提取所述三维口腔扫描模型中的关键特征，识别出缺失牙位：将配准后的三维口腔扫描模型P*使用正交投影后，得到上下牙齿的渲染图像；通过分类器将牙齿按照是否有缺失牙齿分为两类；针对有缺失牙齿的类进行YOLOv8网络的检测；识别定位出缺牙位置，使用矩形框标出，并显示牙号；根据所述矩形框大小做一个拉伸，与其所在上牙或者下牙进行布尔运算得到基牙模型；分割所述基牙模型顶部的区域作为基台，从所述基台中提取出基牙边缘线特征，得到曲线1；计算所述基牙模型顶部的所有顶点的主法线方向，作为缺失牙齿的就位方向；S3、通过深度相机拍摄得到缺失牙位周围预定区域的冠面深度图，根据人工智能模型预测出缺失牙位的冠面深度图；所述人工智能模型的构建过程包括：构建条件生成式对抗网络来改进生成器；在所述条件生成式对抗网络中，引入条件对抗损失函数，其表达式如下： ；式中，x表示通过深度相机拍摄得到缺失牙位周围的牙齿组合的冠面深度图；y表示预设的基准真值；G表示试图最小化损失；D表示试图最大化损失；z表示随机噪声；表示对于预设的基准真值y，鉴别器的预期输出的对数概率；表示对于生成器生成的数据Gx,z，鉴别器的预期输出的对数概率；引入L1回归损失函数，以确保生成器学习实例到实例映射，其表达式如下： ；式中，表示对于给定的输入x，随机噪声z和预设的基准真值y的期望值；此处输入x表示通过深度相机拍摄得到缺失牙位周围的牙齿组合的冠面深度图；结合所述条件对抗损失函数和所述L1回归损失函数，得到最终损失函数： ；式中，表示L1损失的权重；表示同时满足最小化生成损失和最大化判别损失；S4、将缺失牙位的冠面深度图转化为缺失牙位的冠面三维模型；S5、将所述缺失牙位的冠面三维模型和带有偏移边缘线的基牙模型通过桥接插值算法连接，得到完整的牙冠模型；S5-1、基于所述缺失牙位的冠面深度图外轮廓边缘线，沿着所述就位方向切割所述缺失牙位的冠面三维模型后得到冠面三维模型的边界曲线，作为曲线2；S5-2、提取所述曲线1和曲线2的所有边界点；S5-3、利用所述曲线2的边界点作为参考点序列，计算曲线1上的相应匹配点序列：以两个中心点c1,c2和曲线2上的参考点qi构建平面，然后计算该平面与曲线1的交点：如果两个交点的距离满足预定条件，则认为该交点是对应于qi的匹配点，否则认为是估计的交点；S5-4、计算匹配点序列和参考点序列的中点序列，即对应点的平均值；S5-5、使用B样条曲线获取脊：以所述匹配点、中点和参考点作为控制点，利用B样条曲线拟合出脊，并进行均匀离散化；S5-6、按照顺序连接相邻脊之间的交点，以形成完整的牙冠模型的三角形网格表面；S6、基于完整的牙冠模型，添加加工要求，得到最终三维牙冠模型。

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