【摘要】：隨著計(jì)算機(jī)輔助醫(yī)療的發(fā)展與普及,利用錐形束X線斷層攝影術(shù)(CBCT),磁共振成像(MRI)等掃描得到的醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)大大推動(dòng)了臨床醫(yī)學(xué)應(yīng)用的發(fā)展。在數(shù)字口腔領(lǐng)域,不同模態(tài)數(shù)據(jù)的配準(zhǔn),可以得到更加完備的患者信息,有助于醫(yī)生制定更完備的治療方案。本文對(duì)數(shù)字化口腔涉及的不同模態(tài)數(shù)據(jù)配準(zhǔn)技術(shù)做了研究與分析,并基于該技術(shù)實(shí)現(xiàn)了原型系統(tǒng)的開發(fā)。圍繞不同模態(tài)數(shù)據(jù)的配準(zhǔn),本論文介紹了CBCT數(shù)據(jù)與網(wǎng)格數(shù)據(jù)配準(zhǔn)、全景片與網(wǎng)格數(shù)據(jù)配準(zhǔn)、CBCT與MRI數(shù)據(jù)配準(zhǔn)三個(gè)方面的內(nèi)容。論文主要工作包括:首先,提出了頭部CBCT數(shù)據(jù)與牙冠三維網(wǎng)格數(shù)據(jù)的配準(zhǔn)方法,為下一步自動(dòng)牙根提取打下基礎(chǔ),采用融合幾何描述符算法和迭代最近點(diǎn)(ICP)的混合配準(zhǔn)算法,解決了ICP初始條件差導(dǎo)致的不收斂問題;其次,在缺乏CBCT數(shù)據(jù)的情況下,提出全景片模擬算法,將模擬得到的虛擬全景片與真實(shí)全景片配準(zhǔn)來得到牙根點(diǎn)的三維坐標(biāo),進(jìn)而修復(fù)患者牙根;然后,為了從MRI中提取顳下頌關(guān)節(jié),采用隨機(jī)梯度下降搜索方法,實(shí)現(xiàn)了基于互信息的多分辨率配準(zhǔn)算法來配準(zhǔn)CBCT與MRI數(shù)據(jù)。最后,基于相關(guān)配準(zhǔn)技術(shù),通過模塊化設(shè)計(jì),完成了原型系統(tǒng)的開發(fā),并經(jīng)過了實(shí)際案例,驗(yàn)證了算法的有效性。
【圖文】：

的數(shù)據(jù)是體數(shù)據(jù)（Ｖｏｌｕｍｅ邋ｄａｔａ），保存成ＤＩＣＯＭ格式。體數(shù)據(jù)可以看做三維紋逡逑理，在空間中有ＺｘＦｘ／Ｚ個(gè)體素，每個(gè)體素上有一個(gè)或多個(gè)密度值。也可以看做逡逑是一系列Ｘ－ｍｙ圖像的集合。體數(shù)據(jù)經(jīng)由體繪制后得到的結(jié)果如圖２－２（ａ）所示。逡逑三角形網(wǎng)格三角網(wǎng)格是指全部由三角形組成的多邊形網(wǎng)格，是現(xiàn)代計(jì)算機(jī)逡逑圖形學(xué)中最常見的表示形式，適用于大部分的數(shù)字幾何處理算法。在正畸學(xué)中，逡逑制作牙齒石膏模型后，，用三維掃描儀進(jìn)行掃描，可以得到牙齒牙冠部分的三角形逡逑網(wǎng)格。再利用一些成熟的口腔軟件進(jìn)行預(yù)處理和切割牙冠，得到的結(jié)果如圖２－２逡逑（ｂ）所示。逡逑本章是對(duì)三維體數(shù)據(jù)和三維三角網(wǎng)格進(jìn)行配準(zhǔn)，前者是規(guī)則的體素?cái)?shù)據(jù)，后逡逑者是不規(guī)則的三角形網(wǎng)格數(shù)據(jù)。需要配準(zhǔn)的部分是牙冠部分，因?yàn)槭枪趋罃?shù)據(jù)，逡逑配準(zhǔn)前后的變形可以忽略，所以使用剛性變換矩陣。兩者的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)并不一致，逡逑一個(gè)方式是使用等值面抽取的方法將體數(shù)據(jù)中的牙冠部分的網(wǎng)格抽取出來

（ａ）ＣＢＣＴ得到的體數(shù)據(jù)邐（ｂ）切割后的牙冠三角面片模型逡逑圖２－２三維數(shù)據(jù)的表現(xiàn)與可視化逡逑本章提出使用閾值分割的方法，將一定范圍內(nèi)的密度體素保存下來，然后將逡逑保留下來的每一個(gè)體素用體素的中心點(diǎn)代替，得到一系列點(diǎn)集。這些點(diǎn)集的特點(diǎn)逡逑是噪聲多，除了牙冠點(diǎn)，牙根的點(diǎn)集和下頜的點(diǎn)集都保留下來了�？梢允褂靡恍╁义宵c(diǎn)集配準(zhǔn)的方法來配準(zhǔn)兩種數(shù)據(jù)。逡逑獲得體數(shù)據(jù)的點(diǎn)云之后可以利用點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理技術(shù)進(jìn)行預(yù)處理，比如，通過逡逑去噪平滑去除噪聲壞點(diǎn)和毛刺。使用標(biāo)準(zhǔn)骨骼閾值分割得到的點(diǎn)集和三維網(wǎng)格的逡逑點(diǎn)集配準(zhǔn)前后如圖２－３，預(yù)處理前后的點(diǎn)云如圖２－５。逡逑２．２基于ＩＣＰ的配準(zhǔn)算法逡逑公式（２．１）是一個(gè)泛化的公式，公式中，Ｒ是體數(shù)據(jù)經(jīng)過閾值篩選后的點(diǎn)逡逑集，Ｆ是三維網(wǎng)格數(shù)據(jù)上的點(diǎn)集，通常我們采用點(diǎn)距離平方和（Ｍｅａｎ邋Ｓｑｕａｒｅ）逡逑作為評(píng)價(jià)函數(shù)
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：TP391.7;R78

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本文編號(hào)：2702679