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申请/专利权人：四川大学
摘要：本发明提供一种基于深度学习的个性化牙齿形态恢复与重建方法，属于人工智能图形处理与牙体形态技术领域；方法包括：获取天然牙解剖牙冠模型形成数据集；构建包括DeformNet子网络和SDFDecoder子网络的ToothDIT网络模型；模型对数据样本进行自动采样，并将采样点转化为空间坐标计算坐标到对应牙齿表面的SDF值，统一表征牙齿形态；使用数据集完成模型的训练与验证，通过缺损牙体余留牙形态进行唯一标识的预测，驱动由牙齿模板到对应牙齿形态的转换，恢复缺损牙原始形态并进行后续口腔修复；本发明能定制个性化且准确的数字化口腔修复参考形态，不仅考虑了个体间差异特征，还大大提高了口腔修复形态设计的效率。
主权项：1.一种基于深度学习的个性化牙齿形态恢复与重建方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：S1、基于缺损牙齿形态恢复的任务需求，获取各牙位牙齿形态数据并进行预处理后，得到具有完整解剖牙冠形态天然牙且用于模型训练的数据集；S2、基于SDF理论与DeepSDF网络结构，构建DIT改进算法，形成包括DeformNet子网络和SDFDecoder子网络的ToothDIT网络模型；ToothDIT网络模型用于在保持牙齿形态的原始尺度的基础上，对训练出的模板牙进行变形并恢复缺损牙齿形态；S3、在ToothDIT网络模型中，对经过预处理后的数据集进行多点采样，使用DeformNet子网络，将数据集中的采样点变形为空间坐标；使用SDFDecoder子网络，计算任意采样点到对应牙齿表面的SDF值，实现牙齿形态的统一表征；S4、使用数据集完成ToothDIT网络模型的训练与验证，使其具备模型推理能力，得到该数据集对应牙位的平均模板且通过推测出的唯一标识完成由牙齿模板到对应牙齿形态的转换，进而生成个性化的牙齿形态，并应用于实际的缺损牙齿形态恢复任务中；S5、实际应用时，获取需要恢复的缺损牙齿数据，使用相同的预处理方式后与牙齿模板配准对齐，再通过ToothDIT网络模型完成推理预测，得到补全后的完整牙齿形态，作为缺损牙齿形态恢复与重建的依据，完成数字化修复体的制作。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 四川大学 一种基于深度学习的个性化牙齿形态恢复与重建方法
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