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申请/专利权人：武汉欧若博机器人有限公司

摘要：本发明涉及一种根管预备过程可视化方法及装置，属于医学影像技术领域，其中，该方法包括获取牙齿根管的可见光图像和X光图像；对可见光图像进行高光检测与修复，得到修复图像，并根据修复图像对牙齿根管进行检测，得到待手术根管位置；根据X光图像对待手术根管位置的根管进行三维重构，得到根管模型；对根管模型进行根管锉碰撞检测，得到可视化中力响应模型。本发明对可见光图像进行高光检测与修复，从而确定待手术根管所处的位置，还根据X光图像对待手术根管位置进行三维重构，得到根管模型，进而得到可视化中力响应模型，从而可视化中力响应模型对牙齿根管的手术过程中的力进行可视化监控，实现了对根管预备过程的有效直接感知的目的。

主权项：1.一种根管预备过程可视化方法，其特征在于，包括：获取牙齿根管的可见光图像和X光图像；对所述可见光图像进行高光检测与修复，得到修复图像，并根据所述修复图像对所述牙齿根管进行检测，得到待手术根管位置；根据所述X光图像对所述待手术根管位置的根管进行三维重构，得到根管模型；对所述根管模型进行根管锉碰撞检测，得到可视化中力响应模型；所述对所述可见光图像进行高光检测与修复，得到修复图像，包括：对所述可见光图像进行全局高光检测和局部高光检测，得到掩膜图像；对所述掩膜图像进行卷积修复，得到修复图像；所述对所述可见光图像进行全局高光检测和局部高光检测，得到掩膜图像，包括：对所述可见光图像的颜色通道进行计算，得到每个颜色通道对应的自适应阈值；根据所述自适应阈值对所述可见光图像中的像素点进行全局高光检测，得到高光像素点；对所述可见光图像进行高光区域边缘检测，得到至少一个局部高光区域，并对高光像素点的数量小于预设限制高光亮点数的局部高光区域进行保存，得到初始掩膜图像；对所述初始掩膜图像进行处理，得到至少一个连通区域；对每个连通区域内的高光像素点个数进行统计，得到所述每个连通区域对应的像素个数，并对所述像素个数小于所述预设限制高光亮点数的连通区域进行保存，得到掩膜图像；所述对所述掩膜图像进行卷积修复，得到修复图像，包括：设置迭代次数；基于卷积核对所述掩膜图像进行卷积修复，得到初始修复图像，并对所述迭代次数进行更新，得到目标迭代次数；对所述掩膜图像与所述初始修复图像的像素点前后变化差值进行计算，得到差值平均数；判断所述迭代次数是否大于预设迭代上限次数或所述差值平均数是否大于预设阈值；若否，则基于所述卷积核对所述初始修复图像进行卷积修复；若是，则将所述初始修复图像确定为修复图像；所述根据所述修复图像对所述牙齿根管进行检测，得到待手术根管位置，包括：基于霍夫变换圆检测法对所述修复图像中的所述牙齿根管进行检测，得到待手术根管的目标圆；沿所述目标圆的边缘点垂直梯度方向画线，得到交点，并对所述边缘点梯度方向的累加值进行计算，得到所述交点的圆心坐标；对所述边缘点至所述圆心坐标的距离进行计算，得到所述目标圆的半径，并根据所述圆心坐标和所述半径，得到所述待手术根管位置；所述对所述根管模型进行根管锉碰撞检测，得到可视化中力响应模型，包括：对所述根管模型进行根管锉弯曲变形模拟，得到根管锉模型；根据所述根管锉模型和所述根管模型进行根管锉碰撞检测，确定所述根管锉模型和所述根管模型之间是否发生碰撞；根据发生碰撞时所述根管锉模型和所述根管模型的力响应情况，构建可视化中力响应模型；所述根据所述根管锉模型和所述根管模型进行根管锉碰撞检测，确定所述根管锉模型和所述根管模型之间是否发生碰撞，包括：以所述根管模型的整体包围盒作为根节点，对所述根管模型的子节点进行划分处理，得到层次包围树；从所述根节点对所述层次包围树进行遍历，判断各子节点的包围盒的两个三角面片之间是否存在相交或重合关系；若是，则确定所述根管锉模型和所述根管模型之间发生碰撞，并确定碰撞位置处的目标包围盒；若否，则确定所述根管锉模型和所述根管模型之间未发生碰撞；所述可视化中力响应模型，包括：根据所述目标包围盒，确定所述根管锉模型的锉尖的实际位置和虚拟位置；根据所述实际位置和所述虚拟位置，得到反弹力，并得到反作用力；对所述反弹力和所述反作用力进行计算，得到总作用力。

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