申请/专利权人：佛山科学技术学院;佛山市口腔医院(佛山市牙病防治指导中心)

申请日：2023-06-19

公开（公告）日：2024-01-23

公开（公告）号：CN116712193B

主分类号：A61C7/00

分类号：A61C7/00;G06F30/23;G06F111/10;G06F119/14

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.01.23#授权;2023.09.26#实质审查的生效;2023.09.08#公开

摘要：本发明涉及正畸治疗领域，本发明提供了一种口腔正畸的疗程预测方法，对患者的牙齿进行多次取模，得到多个牙齿模型，将多个牙齿模型组成牙齿模型序列，计算牙齿模型序列的颌位变化度，根据牙齿模型序列的颌位变化度，对牙齿模型序列中的牙齿模型进行修正，将修正后的牙齿模型输出。所述方法能够准确预测口腔正畸疗程中的牙齿变化，提供正畸调整方案决策的数据来源，通过量化每个疗程中牙齿的位移和变形程度，利用颌位变化度对牙齿模型序列进行筛选和更正，相比于传统的依赖经验所决定的正畸方案更能提供可靠的预测依据，确实正畸效果的可视化展示和治疗效果的跟踪。

主权项：1.一种口腔正畸的疗程预测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：S100，对患者的牙齿进行多次取模，得到多个牙齿模型；S200，将多个牙齿模型组成牙齿模型序列，计算牙齿模型序列的颌位变化度；S300，根据牙齿模型序列的颌位变化度，对牙齿模型序列中的牙齿模型进行修正；S400，将修正后的牙齿模型输出；其中，步骤S100中，对患者的牙齿进行多次取模，得到多个牙齿模型的方法具体为：每隔T天，通过口内扫描仪对患者的牙齿进行一次扫描，共进行N次，从而得到N个牙齿模型；所述牙齿模型为三维数字模型，T设置为区间[3,5]中的任意一个数，N设置为区间[30,60]中的任意一个数；步骤S200中，将多个牙齿模型组成牙齿模型序列，计算牙齿模型序列的颌位变化度的方法为：将N个牙齿模型组成牙齿模型序列TSn，以TSni代表牙齿模型序列TSn中的第i个牙齿模型，i为序号，i的取值范围为i＝1,2,…,N；设置变量j，变量j的取值范围与序号i的取值范围相同，以TSnj表示变量j的值在TSn中所对应的第j个牙齿模型；将TSnj进行网格化划分，得到TSnj的网格结构模型Grij，Grij内含有多个网格，通过有限元分析软件中的应力分析计算Grij内每个网格受到的应力大小，以Mj表示Grij内所有网格的数量，以upsj,k表示Grij内的第k个网格受到的应力大小，k为序号，k的取值范围为k＝1,2,…,Mj；其中，所述网格化划分所用的方法为Delaunay三角剖分算法、Voronoi图算法、基于贪心的网格划分算法、分形网格划分算法中的一种或多种；创建一个空白的集合UPSj{}，将Mj个值upsj,1,upsj,2,…,upsj,Mj依次加入集合UPSj{}内，以UPSjx表示集合UPSj{}内的第x个元素，以UPSjx+1表示集合UPSj{}内UPSjx的下一个元素，x为序号，x的取值范围为x＝1,2,…,Mj-1；定义第一算法为：如果UPSjx的值大于UPSjx+1的值，则将UPSjx减去UPSjx+1所得到的值记为第一数值；通过第一算法计算出所有第一数值，创建一个空白的集合indj{}，以集合indj{}存储所有第一数值，以indji1表示集合indj{}内的第i1个元素，i1为序号，i1的取值范围为i1＝1,2,…,N1j，N1j为集合indj{}内所有元素的数量；其中，所有第一数值的计算方法为：在第一算法中将序号x从x＝1遍历至x＝Mj-1，得到多个第一数值；通过第二算法得到集合retj{}；记retj{}内所有元素的数量为N2j，以retji2表示集合retj{}内的第i2个元素，以retji2+1表示集合retj{}内retji2的下一个元素，i2为序号，i2的取值范围为i2＝1,2,…,N2j；定义第三算法为：创建一个空白的集合ridj{}，在数组UPSj{}中，将UPSjretji2以及UPSjretji2+1之间的所有元素加入集合ridj{}中；UPSjretji2代表序号retji2在数组UPSj{}中所对应的第retji2个元素，UPSjretji2+1代表序号retji2+1在数组UPSj{}中所对应的第retji2+1个元素；在第三算法中将序号i2从i2＝1遍历至i2＝N2j，从而得到集合ridj{}；以PosiTSnj代表牙齿模型序列中TSnj的颌位变化度，PosiTSnj的计算方法为： 式中，i3为序号，ridji3为集合ridj{}内的第i3个元素，N3j为集合ridj{}内所有元素的数量，i3的取值范围为i3＝1,2,…,N3j；将变量j从j＝1遍历至j＝N，从而得到牙齿模型序列TSn中N个牙齿模型TSn1,TSn2,…,TSnN所对应的颌位变化度PosiTSn1,PosiTSn2,…,PosiTSnN；通过下式计算牙齿模型序列的颌位变化度PosiL： 所述通过第二算法得到集合retj{}，其中第二算法的执行步骤具体为：S201，创建一个空白的集合retj{}，分别初始化变量k1和k2，变量k1的取值范围与序号x的取值范围相同，变量k2的取值范围与序号i1相同，从k1＝1开始遍历变量k1，从k2＝1开始遍历变量k2，转到S202；S202，以UPSjk1表示当前变量k1的值在集合UPSj{}内所对应的第k1个元素，以indjk2表示当前变量k2的值在集合indj{}内所对应的第k2个元素；如果UPSjk1的值小于|indjk2|的值，则将当前k1的值加入集合retj{}中，并转至S203；如果UPSjk1的值大于或等于|indjk2|的值，则转至S204；其中，|indjk2|表示对indjk2取绝对值；S203，如果当前变量k1的值小于Mj-1且当前变量k2的值小于N1j，则将变量k1的值增加1，同时将变量k2的值增加1，并转至S202；如果当前变量k1的值等于Mj-1或者当前变量k2的值等于N1j，则转至S205；S204，如果当前变量k1的值小于Mj-1且当前变量k2的值小于N1j，则将变量k1的值增加1，变量k2的值保持不变，并转到S202；如果当前变量k1的值等于Mj-1或者当前变量k2的值等于N1j，则转至S205；S205，结束第二算法，保存集合retj{}；步骤S300中，根据牙齿模型序列的颌位变化度，对牙齿模型序列中的牙齿模型进行修正的方法为：在牙齿模型序列中筛选出所有正态子模型，基于ICP算法将所有正态子模型进行模型融合，得到颌位模型TSnTail，将牙齿模型序列TSn中位于尾部的牙齿模型TSnN替换为颌位模型TSnTail；其中，正态子模型的定义为：对于牙齿模型序列TSn内的任意一个牙齿模型TSnx，记TSnx对应的颌位变化度为PosiTSnx，如果PosiTSnx满足第一条件，则称该牙齿模型TSnx为正态子模型；其中，第一条件为PosiTSnx+1－PosiTSnxPosiL，PosiTSnx+1为TSnx在TSn中的下一个牙齿模型TSnx+1所对应的颌位变化度。

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