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申请/专利权人：上海博恩登特科技有限公司

摘要：本发明公开了一种口扫数据与CBCT数据自动配准的方法及其应用，包括：S1、口扫数据加载；S2、计算口扫牙冠特征点；S3、CBCT数据加载；S4、CBCT数据AI分割；S5、分割结果网格化生产；S6、计算CBCT网格化数据牙齿特征点集B；S7、变换CBCT网格化的牙齿网格数据，一种口扫数据与CBCT数据自动配准的方法及系统有益效果是：不需要手动进行配准，能够全自动实现口扫牙冠数据与CBCT数据的配准，提高牙医工作效率，而且能够解决口扫与CBCT扫描时刻不一致，嘴型不一致，不能友好结合口扫与CBCT数据诊疗的问题，该方法能让医生直观看到牙根形态，充分利用口扫牙冠以及CBCT牙根数据辅助诊疗，使正畸治疗精准度提升。

主权项：1.一种口扫数据与CBCT数据自动配准的方法，其特征在于：具体步骤如下：S1、口扫数据加载：通过口腔扫描仪扫描口内牙齿状况，并得到口扫数据，口扫数据利用设备上的无线连接并输送到计算机上，通过计算机加载口扫网格数据；S2、计算口扫牙冠特征点：特征点是指两个牙齿之间的最近点，按照牙位11为例，若牙位11牙齿存在，则在牙位12，13，14，15，16，17，18中，按照从12到18的顺序，优先判定对应的牙齿牙位ID是否存在，若ID存在，则计算此牙号牙齿距离牙位11的牙齿距离最近的点坐标标注P1，作为在一区牙齿中距离牙位11距离最近的点，同理判定牙位12牙冠是否存在，类似方法计算牙冠12匹配的特征点，并将该步骤中的所有特征点放入点集A中；S3、CBCT数据加载：通过CBCT扫描设备对口腔内牙齿牙根进行扫描成像，通过扫描得到牙龈内的牙齿分布状况，获得口腔内三维图像，并通过设备自带的无线连接将该数据发送给计算机，并通过计算机进行加载；S4、CBCT数据AI分割：采用常规的AI分割网络框架对CBCT的dicom数据进行牙齿的分割，采用V-Net网络，U-Net3D网络，或者nn-UNet网络框架进行分割，并得到牙齿三维数据和模型；S5、分割结果网格化生产：AI分割的结果进行网格化生成；S6、计算CBCT网格化数据牙齿特征点集B：特征点是指两个牙齿之间的最近点，按照牙位11为例，若牙位11牙齿存在，则在牙位12，13，14，15，16，17，18中，按照从12到18的顺序，优先判定对应的牙齿牙位ID是否存在，若ID存在，则计算此牙号牙齿距离牙位11的牙齿距离最近的点坐标标注P1，作为在一区牙齿中距离牙位11距离最近的点，同理判定牙位12牙冠是否存在，类似方法计算牙冠12匹配的特征点，并将该步骤中的所有特征点放入点集B中，且牙齿与所述步骤S2中牙冠一一对应；S7、变换CBCT网格化的牙齿网格数据：以口扫数据为基准，初步变换CBCT网格化的牙齿网格数据。

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