本文關(guān)鍵詞： 三維牙頜模型 牙齒分割 牙齒形狀建模 形態(tài)學(xué) 融合區(qū)域　出處：《計(jì)算機(jī)應(yīng)用》2017年03期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：牙齒分割是計(jì)算機(jī)口腔正畸的重要技術(shù),針對三維牙頜模型直接進(jìn)行牙齒分割而不對齒間融合區(qū)域進(jìn)行處理會(huì)存在精確度較差、缺失側(cè)面形狀的問題,以及現(xiàn)有牙齒形狀建模方法交互多、效率低的問題,提出一種基于特征線分段技術(shù)的牙齒分割算法。根據(jù)曲率信息篩選特征區(qū)域并采用形態(tài)學(xué)算法提取牙列特征線;結(jié)合特征線分段和分支點(diǎn)匹配算法以及形態(tài)學(xué)膨脹操作實(shí)現(xiàn)齒間融合區(qū)域的自動(dòng)識別;利用匹配的分支點(diǎn)對齒間孔洞搭橋修補(bǔ),實(shí)現(xiàn)牙齒形狀的自動(dòng)恢復(fù);提取齒間齦緣線,然后以所有齦緣線作為牙齒分割線分離出單顆牙齒。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法不僅能準(zhǔn)確分離出具有側(cè)面形狀的單顆牙齒,而且避免了牙齒形狀建模時(shí)的交互操作,而且與手動(dòng)識別并刪除齒間粘連區(qū)域、采用曲面能量約束方式重建齒間缺失曲面的方法相比,提高了牙齒分割效率60%~90%。
[Abstract]:Tooth segmentation is an important technology in computer orthodontics. The problem of tooth segmentation without processing the fusion region between teeth in 3D dental model will be poor, and the problem of missing side shape will exist. As well as the problem that the existing tooth shape modeling methods have many interactions and low efficiency, a tooth segmentation algorithm based on feature line segmentation technology is proposed. The feature regions are filtered according to curvature information and the dentition feature lines are extracted by morphological algorithm. Combining feature line segmentation and branch point matching algorithm and morphological expansion operation to realize automatic recognition of fusion region between teeth; using matching branch points to repair holes between teeth to achieve automatic restoration of tooth shape; extracting gingival margin line between teeth, Then all gingival margin lines are used to separate a single tooth. Experimental results show that the algorithm can not only accurately separate a single tooth with side shape, but also avoid the interactive operation of tooth shape modeling. Compared with the method of manually recognizing and removing the adhesion area between teeth and using the method of surface energy constraint to reconstruct the missing surface between teeth, the efficiency of tooth segmentation is improved by 60% 90%.
【作者單位】： 廣東工業(yè)大學(xué)機(jī)電工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51175092) 廣東省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(10151009001000036)~~
【分類號】：R783.5;TP391.7

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本文編號：1549802