公开(公告)号：CN112967219B

公开(公告)日：2023-12-05

申请号：CN202110287374.6

申请日：2021-03-17

Applicant: 复旦大学附属华山医院

Inventor： 于泽宽 ,  张慧贤 ,  郭向华 ,  耿道颖 ,  韩方凯 ,  刘杰 ,  王俊杰

IPC: G06F30/27 ,  G06T5/50

Abstract: 本发明提供了一种基于深度学习网络的二阶段牙体点云补全方法及系统，涉及医学图像处理技术领域，该方法包含：第一部分为基于CBCT数据与口扫数据构建初始点云数据，主要利用第三方软件Mimics对患者的CBCT数据进行三维重建，将生成的CBCT重建三维牙模型点云数据再与激光扫描点云数据配准，得到三维牙体模型点云数据作为金标准；第二部分为训练深度学习网络MSN，并将第一部分中构建的激光扫描点云数据输入到已经训练好的深度学习网络MSN中，MSN补全网络会对输入点云进行两阶段处理。在第一阶段，MSN网络先预测一个完整但粗粒度的点云；在第二阶段，通过采样算法与残差连接将粗粒度预测点云与输入点云融合，得到均匀分布的细粒度(56)对比文件张雅玲，于泽宽.基于GCNN的CBCT模拟口扫点云数据牙齿分割算法.计算机辅助设计与图形学学报.2020,全文.郭闯;戴宁;田素坤;孙玉春;俞青;刘浩;程筱胜.高分辨率深度生成网络的缺失牙体形态设计.中国图象图形学报.2020,(第10期),全文.

公开(公告)号：CN112967219A

公开(公告)日：2021-06-15

申请号：CN202110287374.6

申请日：2021-03-17

Applicant: 复旦大学附属华山医院

Inventor： 于泽宽 ,  张慧贤 ,  郭向华 ,  耿道颖 ,  韩方凯 ,  刘杰 ,  王俊杰

IPC: G06T5/50 ,  G06T7/33 ,  G06T7/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供了一种基于深度学习网络的二阶段牙体点云补全方法及系统，涉及医学图像处理技术领域，该方法包含：第一部分为基于CBCT数据与口扫数据构建初始点云数据，主要利用第三方软件Mimics对患者的CBCT数据进行三维重建，将生成的CBCT重建三维牙模型点云数据再与激光扫描点云数据配准，得到三维牙体模型点云数据作为金标准；第二部分为训练深度学习网络MSN，并将第一部分中构建的激光扫描点云数据输入到已经训练好的深度学习网络MSN中，MSN补全网络会对输入点云进行两阶段处理。在第一阶段，MSN网络先预测一个完整但粗粒度的点云；在第二阶段，通过采样算法与残差连接将粗粒度预测点云与输入点云融合，得到均匀分布的细粒度预测点云，实现牙体点云的补全。