本文選題：牙齒分割 + CT圖像��； 參考：《中國圖象圖形學報》2016年08期

【摘要】：目的建立患者口腔每顆牙齒獨立的3維模型對于計算機口腔修復的精確定位和量化評估具有十分重要的意義。針對口腔CT圖像序列的牙齒形態(tài)變化和排列特點,提出一種新穎的基于水平集活動輪廓模型的3維牙齒重建方法。方法基于層間映射機制,對不同部位牙層切片采用不同的分割模型:利用先驗形狀約束能量、基于Flux模型的邊緣梯度能量、基于先驗灰度的局部區(qū)域能量相結(jié)合構(gòu)造的單相混合水平集模型分割牙根層切片輪廓;利用結(jié)合區(qū)域競爭約束的雙相混合水平集模型分割牙冠層切片輪廓;最后利用這些層間輪廓重建出牙齒3維模型。結(jié)果對不同位置的牙齒CT圖像進行分割實驗,結(jié)果表明,與現(xiàn)有的方法相比,本文方法具有較好的分割效果和較高的準確率,平均分割相似系數(shù)達到96%。結(jié)論本文的混合水平集模型能有效克服牙髓腔和牙槽骨的干擾以及圖像灰度不均勻等問題,較準確地重建出每顆牙齒獨立的3維模型,從而為制定口腔修復規(guī)劃、生物力學分析等奠定堅實的基礎(chǔ)。
[Abstract]:Objective to establish an independent 3D model of each tooth of patients with oral cavity is of great significance for accurate location and quantitative evaluation of computer dental repair. A novel 3D tooth reconstruction method based on the active contour model of horizontal set is proposed according to the characteristics of tooth morphology and arrangement in oral CT image sequence. Methods based on the mechanism of interlaminar mapping, different segmentation models were used for different sections of tooth layers: a priori shape was used to constrain energy, and the edge gradient energy based on Flux model was used. A single-phase mixed horizontal set model based on a priori gray scale combining local regional energy is used to segment the root slice contour, and a two-phase mixed horizontal set model combining regional competition constraints is used to segment the crown slice contour. Finally, the three-dimensional tooth model was reconstructed by using these interlaminar profiles. Results compared with the existing methods, this method has better segmentation effect and higher accuracy, and the average segmentation similarity coefficient is 96%. Conclusion the mixed level set model can effectively overcome the interference of pulp cavity and alveolar bone, and the image grayscale is uneven, so that the 3D model of each tooth can be reconstructed accurately, so as to make the dental restoration plan. Biomechanical analysis laid a solid foundation.
【作者單位】： 嘉興學院機電工程學院;
【基金】：浙江省自然科學基金項目(LQ14E050006) 國家自然科學基金項目(51405197)~~
【分類號】：R783;TP391.41

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本文編號：1829330