CN118021474B - 基于图像处理的牙种植体模型成型方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及图像处理领域，尤其涉及一种基于图像处理的牙种植体模型成型方法。该方法包括以下步骤：获取患者口腔CT图像；对患者口腔CT图像进行多通道卷积处理，构建口腔卷积特征图；对口腔卷积特征图进行像素级语义分割，以口腔区域分割图；基于口腔区域分割图生成牙齿缺失区域图；对牙齿缺失区域图进行形态结构分析，以得到牙槽形态结构数据；对牙槽形态结构数据进行三维构建，以生成三维牙槽骨模型；基于三维牙槽骨模型进行拓扑形态拟合，以构建第一牙种植体模型；对第一牙种植体模型进行牙种植体周围压力分布计算，以生成牙种植体结构压力数据；本发明实现了高效的牙种植体模型成型。
Description
技术领域
本发明涉及图像处理领域，尤其涉及一种基于图像处理的牙种植体模型成型方法。
背景技术
牙种植体模型成型是一种常见的牙科手术过程，用于恢复缺失的牙齿。传统的牙种植体模型成型方法通常依赖于摄影、印模和手工制作，这些方法存在一些局限性，往往存在着效率较低，时间消耗长以及引入人为误差等，为了满足现代牙科诊疗的需求，需要一种智能化、快速高效的牙种植体模型成型方法。基于图像处理的牙种植体模型成型方法应运而生。
发明内容
本发明提供一种基于图像处理的牙种植体模型成型方法，以解决至少一个上述技术问题。
为实现上述目的，本发明提供一种基于图像处理的牙种植体模型成型方法，包括以下步骤：
步骤S1：获取患者口腔CT图像；对患者口腔CT图像进行多通道卷积处理，构建口腔卷积特征图；对口腔卷积特征图进行像素级语义分割，以口腔区域分割图；
步骤S2：基于口腔区域分割图生成牙齿缺失区域图；对牙齿缺失区域图进行形态结构分析，以得到牙槽形态结构数据；对牙槽形态结构数据进行三维构建，以生成三维牙槽骨模型；
步骤S3：基于三维牙槽骨模型进行拓扑形态拟合，以构建第一牙种植体模型；对第一牙种植体模型进行牙种植体周围压力分布计算，以生成牙种植体结构压力数据；
步骤S4：基于牙种植体结构压力数据进行口腔多时序节点预测，以得到口腔多时点预测结果；对口腔多时点预测结果进行组织形态结构演变分析，以得到口腔形态演变预测数据；
步骤S5：对口腔形态演变预测数据进行时序趋势曲线拟合，以得到形态演变时序趋势曲线；基于形态演变时序趋势曲线对第一牙种植体模型进行边界缓冲区域分析，以得到形变智能缓冲区；
步骤S6：基于形变智能缓冲区对第一牙种植体模型进行仿真植入，以得到全息牙槽-牙种植体模型；基于全息牙槽-牙种植体模型进行应力区域优化设计，以构建优化牙种植体模型。
本发明通过将患者口腔CT图像进行处理和分割，得到口腔区域的准确分割图，通过多通道卷积处理，提取口腔图像中的关键特征，帮助后续的分析和处理，而像素级语义分割则进一步将口腔卷积特征图中的每个像素进行分类，使得每个像素都能被准确地归属到口腔区域或其他区域，从而得到口腔区域分割图，根据口腔区域分割图，进一步分析和处理，得到牙齿缺失区域图，通过对牙齿缺失区域图进行形态结构分析，获取牙槽的形态结构数据，包括形状、大小、位置等信息，然后，通过三维构建技术，将得到的牙槽形态结构数据转化为三维牙槽骨模型，以便后续的处理和分析，利用三维牙槽骨模型进行拓扑形态拟合，根据牙槽的形态结构数据构建第一牙种植体模型，对第一牙种植体模型进行牙种植体周围压力分布计算，得到牙种植体结构压力数据，用于评估牙种植体在口腔环境中的稳定性和适应性，为后续的优化设计提供依据，利用牙种植体结构压力数据，进行口腔多时序节点预测，即对口腔在不同时间点的变化进行预测，得到口腔在未来时刻的状态，对口腔多时点预测结果进行组织形态结构演变分析，观察口腔形态的变化趋势，得到口腔形态演变预测数据，为后续的设计和优化提供指导，根据形态演变的趋势，对牙种植体模型的边界进行调整，以创建一个智能缓冲区，考虑到口腔形态的变化，并提供一定的容错空间，以适应未来的变化，提高牙种植体的稳定性和适应性，利用形变智能缓冲区，将第一牙种植体模型进行仿真植入口腔模型中，得到完整的全息牙槽-牙种植体模型，考虑口腔形态演变的趋势，并提供适应未来变化的缓冲区，基于全息牙槽-牙种植体模型，进行应力区域优化设计，通过分析口腔内的应力分布，确定牙种植体模型中的应力区域，并进行优化设计，提高牙种植体的稳定性和适应性，确保其在口腔环境中的长期成功。
优选地，步骤S1包括以下步骤：
步骤S11：获取患者口腔CT图像；
步骤S12：对患者口腔CT图像进行多通道卷积处理，以提取跨波段特征数据；
步骤S13：基于跨波段特征数据构建口腔卷积特征图；
步骤S14：对口腔卷积特征图进行分支采样处理，以得到空间细节卷积图；
步骤S15：对空间细节卷积图进行像素级语义分割，以口腔区域分割图。
本发明通过获取患者口腔的CT图像，CT图像提供了口腔结构的详细信息，包括牙齿、牙槽骨和周围组织的形态和位置，通过获取口腔CT图像，为后续的处理和分析提供基础数据，利用多通道卷积处理技术，从口腔CT图像中提取跨波段特征数据，多通道卷积处理捕捉不同波段之间的相关性和特征表示，有助于提取口腔图像的更丰富、更准确的特征信息，口腔卷积特征图是通过对跨波段特征数据进行卷积操作而得到的，它更好地表示口腔图像中的结构、纹理和形态等特征信息，分支采样处理进一步突出口腔图像中的空间细节信息，例如牙齿的边缘、形态和微观结构等特征，有助于后续的语义分割和形态分析，像素级语义分割将口腔卷积特征图中的每个像素进行分类，将其准确地归属到口腔区域或其他区域，从而得到口腔区域分割图，口腔区域分割图提供了口腔内各个结构的准确边界和分割结果，为后续的牙种植体模型成型提供基础。
优选地，步骤S14的具体步骤为：
步骤S141：对口腔卷积特征图进行多层下采样，以得到全局大粒度特征数据；
步骤S142：对口腔卷积特征图进行多尺度上采样，从而得到局部细节特征数据；
步骤S143：对全局大粒度特征数据及局部细节特征数据进行残差连接处理，以生成缺失细节特征数据；
步骤S144：基于缺失细节特征数据以得到空间细节卷积图。
本发明通过多层下采样操作，对口腔卷积特征图进行降维处理，从而获取全局大粒度特征数据，多层下采样逐渐减小特征图的空间尺寸，同时增加通道数，使得模型能够更好地捕捉整体口腔结构的特征信息，并且减少计算复杂度，通过多尺度上采样操作，对口腔卷积特征图进行放大处理，从而获取局部细节特征数据，多尺度上采样恢复特征图的空间细节信息，使得模型能够更好地捕捉口腔图像中的局部细微结构和纹理等特征，有助于提高模型的精细度和准确性，通过残差连接处理，将全局大粒度特征数据和局部细节特征数据进行融合，以生成缺失的细节特征数据，残差连接有效地传递和融合不同尺度的特征信息，从而填补全局和局部层次之间的信息缺失，提高模型对细节信息的感知能力，利用生成的缺失细节特征数据，获取最终的空间细节卷积图，通过整合全局大粒度特征数据、局部细节特征数据和缺失的细节特征数据，得到具备更全面信息的空间细节卷积图，其中包含了丰富的口腔结构、纹理和形态等细节特征信息，这样的空间细节卷积图为后续牙种植体模型的成型提供了更准确和全面的输入。
优选地，步骤S2的具体步骤为：
步骤S21：对口腔区域分割图进行细粒度结构识别，以得到牙齿缺失区域图；
步骤S22：对牙齿缺失区域图进行牙槽轮廓提取，以得到牙槽区域轮廓数据；
步骤S23：对牙槽区域轮廓数据进行形态结构分析，以得到牙槽形态结构数据；
步骤S24：对牙齿缺失区域图进行牙齿拓扑间隙计算，以得到周边牙体间隙范围数据；
步骤S25：基于周边牙体间隙范围数据对牙槽形态结构数据进行三维构建，以生成三维牙槽骨模型。
本发明通过对口腔区域分割图进行细粒度结构识别，以准确定位和标识出牙齿缺失区域，通过对口腔区域分割图进行分析和识别，判断出哪些区域对应于牙齿缺失部位，从而生成牙齿缺失区域图，对牙齿缺失区域图进行处理，提取出牙槽的轮廓信息，通过对牙齿缺失区域图进行边缘检测和轮廓提取，得到牙槽的形状和边界信息，从而获得牙槽区域轮廓数据，对牙槽区域轮廓数据进行形态学分析，以获取牙槽的形态结构信息，通过应用形态学操作，例如膨胀、腐蚀、开运算或闭运算等，对牙槽区域轮廓进行形态学变换，进而分析牙槽的形状、大小和结构特征，得到牙槽的形态结构数据，对牙齿缺失区域图进行处理，计算牙齿的拓扑间隙，即缺失牙齿周围的牙体间隙范围，通过分析牙齿缺失区域图中牙齿的位置和周围牙体的分布情况，确定缺失牙齿周围的牙体间隙范围，提供种植体模型的定位和设计依据，基于周边牙体间隙范围数据，利用牙槽形态结构数据进行三维构建，生成三维牙槽骨模型，通过将牙槽形态结构数据与周边牙体间隙范围数据相结合，确定种植体在牙槽骨中的位置、角度和尺寸等关键参数，进而生成准确的三维牙槽骨模型，为后续牙种植体模型的成型提供基础。
优选地，步骤S3的具体步骤为：
步骤S31：基于三维牙槽骨模型进行拓扑形态拟合，以构建第一牙种植体模型；
步骤S32：对第一牙种植体模型进行弹性变形动力学约束分析，以得到弹性变形动力学约束数据；
步骤S33：对弹性变形动力学约束数据进行咀嚼磨损模拟，以得到磨损模拟数据；
步骤S34：基于磨损模拟数据进行牙种植体周围压力分布计算，以生成牙种植体结构压力数据。
本发明通过将种植体的形状、尺寸和位置等参数与牙槽骨模型进行匹配和拟合，生成第一牙种植体模型，确保种植体与牙槽骨的良好适配和稳定性，对第一牙种植体模型进行弹性变形动力学约束分析，以获得相关的约束数据，通过分析种植体在咀嚼和咬合过程中的弹性变形和力学行为，确定种植体的受力约束情况，包括承载力、应力分布等参数，从而获得弹性变形动力学约束数据，通过模拟咀嚼运动和力学作用，评估种植体与周围组织之间的接触和磨损情况，获得磨损模拟数据，有助于了解种植体的耐久性和使用寿命，通过分析咀嚼过程中的力学作用和接触情况，计算出种植体周围的压力分布情况，包括接触力、应力分布等参数，提供了牙种植体结构压力数据，有助于评估种植体与周围组织之间的力学相互作用和稳定性。
优选地，步骤S4的具体步骤为：
步骤S41：基于牙种植体结构压力数据进行口腔多时序节点预测，以得到口腔多时点预测结果；
步骤S42：对口腔多时点预测结果进行骨组织形态变化分析，以得到骨组织形态变化数据；
步骤S43：对口腔多时点预测结果进行软组织变化分析，以得到口腔软组织变化数据；
步骤S44：基于骨组织形态变化数据及口腔软组织变化数据进行结构特征点变化识别，以得到变化结构特征点；
步骤S45：对变化结构特征点进行部位演变速率分析，以得到结构演变规律；
步骤S46：通过结构演变规律对口腔多时点预测结果进行组织形态结构演变分析，以得到口腔形态演变预测数据。
本发明通过分析牙种植体结构压力数据中的力学特征和变化情况，预测口腔在不同时间点的口腔状态，包括种植体的稳定性、周围骨组织的变化等，从而得到口腔多时点预测结果，通过对口腔多时点预测结果进行比较和分析，确定口腔骨组织在不同时间点的形态变化情况，包括骨吸收、骨生成等过程，从而提供口腔骨组织形态变化数据，有助于了解种植体与周围骨组织的相互作用和变化情况，通过分析口腔多时点预测结果中软组织的位置和形态变化，确定口腔软组织在不同时间点的变化情况，包括牙龈的形态、软组织厚度等，从而提供口腔软组织变化数据，有助于了解种植体与周围软组织的相互作用和变化情况，通过分析骨组织和软组织的变化情况，确定口腔中关键结构特征点的位置和形态变化，例如种植体周围骨组织的变化、牙龈线的位置变化等，从而得到变化的结构特征点，提供口腔结构演变的定量数据，通过分析变化结构特征点的位置和变化幅度，计算口腔结构演变的速率和趋势，了解口腔结构在不同时间点的演变情况，包括骨组织的吸收、软组织的变化等，从而得到口腔结构的演变规律，通过结合口腔结构演变规律和口腔多时点预测结果，推断口腔在未来时间点的形态变化，包括种植体的稳定性、周围骨组织和软组织的变化等，从而提供口腔形态演变的预测数据，有助于临床决策和治疗规划。
优选地，步骤S5的具体步骤为：
步骤S51：对口腔形态演变预测数据进行最大形变区域计算，以得到口腔形态最大形变区域；
步骤S52：对口腔形态最大形变区域进行时序趋势曲线拟合，以得到形态演变时序趋势曲线；
步骤S53：基于形态演变时序趋势曲线对第一牙种植体模型进行边界缓冲区域分析，以生成种植体形变缓冲区；
步骤S54：对种植体形变缓冲区进行应力拓扑优化，以得到形变智能缓冲区。
本发明通过对口腔形态演变预测数据的比较和分析，确定口腔中形态变化最为剧烈的区域，即最大形变区域，这个区域涉及种植体周围的骨组织、软组织等，通过计算最大形变区域，定位口腔中需要重点关注和处理的部位，通过对口腔形态最大形变区域的变化情况进行分析，拟合出形态演变的时序趋势曲线，反映口腔形态随时间变化的趋势，这样更好地了解口腔形态的演变速度和趋势，为进一步的分析和决策提供依据，通过分析口腔形态演变时序趋势与第一牙种植体模型的关系，确定种植体周围的边界缓冲区域，即种植体受到形变影响的区域，提高种植体的稳定性和成功率，通过对种植体形变缓冲区的分析和优化，确定最佳的形变缓冲区域，以提供更好的支持和保护种植体，应力拓扑优化帮助确定在形变缓冲区内的材料分布和结构设计，以最大限度地减少应力集中和形变对种植体的不利影响，这样的形变智能缓冲区提高种植体的稳定性、减少不良应力和损伤，从而促进牙种植体模型的成型。
优选地，步骤S53的具体步骤为：
步骤S531：基于形态演变时序趋势曲线对第一牙种植体模型进行变形率匹配分析，以生成牙种植体模型变形率数据；
步骤S532：对牙种植体模型变形率数据进行区域受力变化规律分析，以得到区域受力变化规律；
步骤S533：基于区域受力变化规律进行边界缓冲区域分析，以生成种植体形变缓冲区。
本发明通过对时序趋势曲线与牙种植体模型的匹配分析，确定在不同时间点上种植体模型的形变程度，了解种植体在不同时间点上的形态变化情况，为后续步骤提供依据，通过对牙种植体模型不同区域的变形率数据进行分析，确定不同区域在形变过程中所受到的力的变化规律，了解种植体模型中各个区域的形变情况，识别出受力较大或不均匀的区域，以确定需要进行边界缓冲区域分析的区域，通过对区域受力变化规律的分析，确定在种植体模型中需要特别关注和处理的区域，即受到较大力或不均匀力的区域，这些区域被认为是形变的潜在风险区域，通过进行边界缓冲区域分析，确定种植体模型中需要设置缓冲的边界区域，以提供更好的支持和保护，减少形变对种植体的不利影响，生成的形变缓冲区将有助于牙种植体模型的成型和临床治疗的成功。
优选地，步骤S6的具体步骤为：
步骤S61：基于形变智能缓冲区对第一牙种植体模型进行拓扑形体重构，以构建第二牙种植体模型；
步骤S62：通过第二牙种植体模型对三维牙槽骨模型进行仿真植入以得到全息牙槽-牙种植体模型；
步骤S63：对全息牙槽-牙种植体模型进行牙种植体位置识别，以得到嵌入位置数据；
步骤S64：基于嵌入位置数据对全息牙槽-牙种植体模型进行临边组织压力分布量化，得到组织压力量化数据；
步骤S65：基于组织压力量化数据对第二牙种植体模型进行应力区域优化设计，以构建优化牙种植体模型。
本发明通过利用形变智能缓冲区的数据，对第一牙种植体模型进行形体重构，使其形态更适应口腔形态的变化，这样得到第二牙种植体模型，其形态更符合实际情况，提高了模型在口腔内的适配性和稳定性，通过将第二牙种植体模型与三维牙槽骨模型进行组合，模拟牙种植体在牙槽骨中的位置和相互作用，得到的全息牙槽-牙种植体模型更准确地反映牙种植体的嵌入情况，提供更真实的口腔结构模型，通过对全息牙槽-牙种植体模型的分析，确定牙种植体在口腔中的具体位置，这样获得的嵌入位置数据提供给临床医生参考，帮助他们在实际操作中准确定位牙种植体，确保种植的精度和准确性，通过对全息牙槽-牙种植体模型的分析，确定牙种植体周围临近组织所受到的压力分布情况，获得的组织压力量化数据用于评估种植体周围组织的应力情况，提供给临床医生参考，以确定种植体的稳定性和对周围组织的影响程度，通过分析组织压力量化数据，确定牙种植体模型中应力较大或不均匀的区域，基于这些数据，对第二牙种植体模型进行优化设计，调整其形态和结构，以减轻应力集中的区域，提高牙种植体的稳定性和牙槽骨的适应性，优化后的牙种植体模型更好地分担咀嚼力，减少对周围组织的不良影响，提高种植体的长期成功率，有助于牙种植体模型的成型和临床治疗的成功。
附图说明
图1为本发明一种基于图像处理的牙种植体模型成型方法的步骤流程示意图；
图2为步骤S1的详细实施步骤流程示意图；
图3为步骤S2的详细实施步骤流程示意图；
图4为步骤S3的详细实施步骤流程示意图。
具体实施方式
应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
本申请实例提供一种基于图像处理的牙种植体模型成型方法。所述基于图像处理的牙种植体模型成型方法的执行主体包括但不限于搭载该系统的：机械设备、数据处理平台、云服务器节点、网络上传设备等可看作本申请的通用计算节点，所述数据处理平台包括但不限于：音频图像管理系统、信息管理系统、云端数据管理系统至少一种。
请参阅图1至图4，本发明提供了基于图像处理的牙种植体模型成型方法，包括以下步骤：
步骤S1：获取患者口腔CT图像；对患者口腔CT图像进行多通道卷积处理，构建口腔卷积特征图；对口腔卷积特征图进行像素级语义分割，以口腔区域分割图；
步骤S2：基于口腔区域分割图生成牙齿缺失区域图；对牙齿缺失区域图进行形态结构分析，以得到牙槽形态结构数据；对牙槽形态结构数据进行三维构建，以生成三维牙槽骨模型；
步骤S3：基于三维牙槽骨模型进行拓扑形态拟合，以构建第一牙种植体模型；对第一牙种植体模型进行牙种植体周围压力分布计算，以生成牙种植体结构压力数据；
步骤S4：基于牙种植体结构压力数据进行口腔多时序节点预测，以得到口腔多时点预测结果；对口腔多时点预测结果进行组织形态结构演变分析，以得到口腔形态演变预测数据；
步骤S5：对口腔形态演变预测数据进行时序趋势曲线拟合，以得到形态演变时序趋势曲线；基于形态演变时序趋势曲线对第一牙种植体模型进行边界缓冲区域分析，以得到形变智能缓冲区；
步骤S6：基于形变智能缓冲区对第一牙种植体模型进行仿真植入，以得到全息牙槽-牙种植体模型；基于全息牙槽-牙种植体模型进行应力区域优化设计，以构建优化牙种植体模型。
本发明通过将患者口腔CT图像进行处理和分割，得到口腔区域的准确分割图，通过多通道卷积处理，提取口腔图像中的关键特征，帮助后续的分析和处理，而像素级语义分割则进一步将口腔卷积特征图中的每个像素进行分类，使得每个像素都能被准确地归属到口腔区域或其他区域，从而得到口腔区域分割图，根据口腔区域分割图，进一步分析和处理，得到牙齿缺失区域图，通过对牙齿缺失区域图进行形态结构分析，获取牙槽的形态结构数据，包括形状、大小、位置等信息，然后，通过三维构建技术，将得到的牙槽形态结构数据转化为三维牙槽骨模型，以便后续的处理和分析，利用三维牙槽骨模型进行拓扑形态拟合，根据牙槽的形态结构数据构建第一牙种植体模型，对第一牙种植体模型进行牙种植体周围压力分布计算，得到牙种植体结构压力数据，用于评估牙种植体在口腔环境中的稳定性和适应性，为后续的优化设计提供依据，利用牙种植体结构压力数据，进行口腔多时序节点预测，即对口腔在不同时间点的变化进行预测，得到口腔在未来时刻的状态，对口腔多时点预测结果进行组织形态结构演变分析，观察口腔形态的变化趋势，得到口腔形态演变预测数据，为后续的设计和优化提供指导，根据形态演变的趋势，对牙种植体模型的边界进行调整，以创建一个智能缓冲区，考虑到口腔形态的变化，并提供一定的容错空间，以适应未来的变化，提高牙种植体的稳定性和适应性，利用形变智能缓冲区，将第一牙种植体模型进行仿真植入口腔模型中，得到完整的全息牙槽-牙种植体模型，考虑口腔形态演变的趋势，并提供适应未来变化的缓冲区，基于全息牙槽-牙种植体模型，进行应力区域优化设计，通过分析口腔内的应力分布，确定牙种植体模型中的应力区域，并进行优化设计，提高牙种植体的稳定性和适应性，确保其在口腔环境中的长期成功。
本发明实施例中，参阅图1，为本发明一种基于图像处理的牙种植体模型成型方法的步骤流程示意图，在本实例中，所述基于图像处理的牙种植体模型成型方法的步骤包括：
步骤S1：获取患者口腔CT图像；对患者口腔CT图像进行多通道卷积处理，构建口腔卷积特征图；对口腔卷积特征图进行像素级语义分割，以口腔区域分割图；
本实施例中，使用适当的医学影像设备，如CT扫描仪，对患者口腔进行扫描，获取口腔的三维CT图像数据，将口腔CT图像作为输入，应用多通道卷积神经网络（CNN）进行处理，将图像进行预处理，如调整大小、裁剪或填充，以适应网络的输入要求，将预处理后的图像输入到卷积网络中，卷积网络会通过一系列卷积层、激活函数和池化层来提取图像的特征信息，从卷积网络的最后一层或中间层获取口腔卷积特征图，这些特征图是高维的数据表示，其中每个通道对应着不同的特征，为每个像素预测一个标签，将口腔区域与其他区域进行分割，生成口腔区域分割图。
步骤S2：基于口腔区域分割图生成牙齿缺失区域图；对牙齿缺失区域图进行形态结构分析，以得到牙槽形态结构数据；对牙槽形态结构数据进行三维构建，以生成三维牙槽骨模型；
本实施例中，通过像素级操作，生成牙齿缺失区域图，在口腔区域分割图中，牙齿缺失区域被标记为正样本，其他区域被标记为负样本，利用形态学操作，如腐蚀、膨胀、开运算或闭运算等，对牙齿缺失区域图进行处理，用于去除噪声、填充空洞、平滑边界等，形态结构分析进一步优化牙齿缺失区域的形状和边缘，通过将二维形态结构数据转换为三维坐标点或体素表示来实现，常用的方法包括曲面重建、体绘制或体素化等，通过三维构建技术，生成具有几何形状和拓扑结构的牙槽骨模型。
步骤S3：基于三维牙槽骨模型进行拓扑形态拟合，以构建第一牙种植体模型；对第一牙种植体模型进行牙种植体周围压力分布计算，以生成牙种植体结构压力数据；
本实施例中，将第一牙种植体的设计参数（如直径、长度、角度等）与三维牙槽骨模型进行拟合，拓扑形态拟合的目标是在牙槽骨模型中找到适合种植体的位置和方向，以实现牙种植体的稳固植入，根据拓扑形态拟合的结果，生成第一牙种植体的三维模型，通过在牙槽骨模型中放置一个适当形状和尺寸的模型来实现，代表第一牙种植体的位置和几何形态，对第一牙种植体模型进行压力分析，模拟种植体周围组织在咀嚼或咬合过程中的受力情况，根据模拟结果，计算并生成牙种植体结构的压力数据。
步骤S4：基于牙种植体结构压力数据进行口腔多时序节点预测，以得到口腔多时点预测结果；对口腔多时点预测结果进行组织形态结构演变分析，以得到口腔形态演变预测数据；
本实施例中，使用口腔多时序的牙种植体结构压力数据作为输入，应用时间序列预测方法进行口腔多时点的节点预测，通过统计模型、机器学习或深度学习等方法来实现，预测的结果是在未来多个时点上口腔中各个节点（如牙齿、牙槽骨等）的状态或特征，根据预测结果，生成口腔在不同时点上的预测模型或形态特征，包括牙齿位置、牙槽骨密度、组织压力分布等信息，对于每个时点，生成相应的口腔模型或形态参数，通过比较口腔不同时点的预测模型或形态参数，进行形态结构演变分析，包括计算形态变化量、形态变化速率等指标，以了解口腔形态的动态变化情况。
步骤S5：对口腔形态演变预测数据进行时序趋势曲线拟合，以得到形态演变时序趋势曲线；基于形态演变时序趋势曲线对第一牙种植体模型进行边界缓冲区域分析，以得到形变智能缓冲区；
本实施例中，将口腔形态演变预测数据拟合成时序趋势曲线，通过在已知时间点上对预测数据进行拟合来实现，根据拟合得到的时序趋势曲线，分析口腔形态的演变趋势，包括计算曲线的斜率、变化速率等指标，以了解口腔形态的变化情况，根据形态演变时序趋势曲线，定义第一牙种植体模型的边界缓冲区域，该缓冲区域根据时序趋势曲线的变化来调整其形状和大小，定义一个动态的边界缓冲区域，它根据时序趋势曲线的斜率或变化速率来动态调整。
步骤S6：基于形变智能缓冲区对第一牙种植体模型进行仿真植入，以得到全息牙槽-牙种植体模型；基于全息牙槽-牙种植体模型进行应力区域优化设计，以构建优化牙种植体模型。
本实施例中，将第一牙种植体模型与口腔模型进行配准，将牙种植体模型放置到口腔模型中的相应位置，进行数值仿真，考虑牙齿、牙槽骨和周围组织的材料特性、几何形状和边界条件，仿真过程中，形变智能缓冲区的边界信息将被用于限制牙种植体的形变范围，通过仿真结果，计算全息牙槽-牙种植体模型中的应力分布情况，通过有限元分析等方法来实现，应力分析揭示牙种植体及周围组织的应力集中区域和受力情况，根据应力分析结果，进行应力区域的优化设计，通过调整牙种植体的形状、结构或材料分布，减少应力集中并提高牙种植体的稳定性。
本实施例中，参阅图2，为步骤S1的详细实施步骤流程示意图，本实施例中，所述步骤S1的详细实施步骤包括：
步骤S11：获取患者口腔CT图像；
步骤S12：对患者口腔CT图像进行多通道卷积处理，以提取跨波段特征数据；
步骤S13：基于跨波段特征数据构建口腔卷积特征图；
步骤S14：对口腔卷积特征图进行分支采样处理，以得到空间细节卷积图；
步骤S15：对空间细节卷积图进行像素级语义分割，以口腔区域分割图。
本实施例中，通过CT扫描，获取患者口腔的三维图像数据，使用卷积神经网络（CNN），在口腔CT图像上应用多个卷积核进行卷积操作，每个卷积核提取特定的跨波段特征，通过多次卷积操作，得到多个通道的特征图，将通过多通道卷积处理得到的特征数据进行整合，构建口腔卷积特征图，通过对每个通道的特征图进行组合、叠加或其他操作来实现，对口腔卷积特征图进行分支采样操作，以提取空间细节信息，通过使用滤波器、池化操作或其他采样技术来实现，采样操作帮助聚焦于口腔图像的局部区域，并提取更具细节的信息，通过分支采样处理，得到空间细节卷积图，其中包含了口腔图像的局部细节信息，使用像素级语义分割算法，在空间细节卷积图上进行像素级别的分类，将口腔图像的每个像素分配到特定的类别，例如牙齿、牙龈、骨骼等，通过像素级语义分割，得到口腔区域分割图，其中每个像素都被标记为相应的类别。
本实施例中，步骤S14的具体步骤为：
步骤S141：对口腔卷积特征图进行多层下采样，以得到全局大粒度特征数据；
步骤S142：对口腔卷积特征图进行多尺度上采样，从而得到局部细节特征数据；
步骤S143：对全局大粒度特征数据及局部细节特征数据进行残差连接处理，以生成缺失细节特征数据；
步骤S144：基于缺失细节特征数据以得到空间细节卷积图。
本实施例中，在进行下采样时，将特征图划分为不重叠的区域，每个区域中的像素值通过池化操作得到一个单一的值，这样将特征图的尺寸缩小，并提取全局大粒度特征数据，在进行上采样时，根据需要放大的尺寸，将特征图中的每个像素值复制到目标位置，并通过插值或卷积等方法填充其他像素值，增加特征图的尺寸，并提取局部细节特征数据，将全局大粒度特征数据和局部细节特征数据进行残差连接操作，通过将两个特征图的对应像素值相加来实现，残差连接帮助传递缺失的细节信息，并提高特征的表达能力，利用生成的缺失细节特征数据，进一步卷积操作、滤波操作等，通过基于缺失细节特征数据的处理，得到空间细节卷积图，其中包含了口腔图像的更丰富的细节信息。
本实施例中，参阅图3，为步骤S2的详细实施步骤流程示意图，本实施例中，所述步骤S2的详细实施步骤包括：
步骤S21：对口腔区域分割图进行细粒度结构识别，以得到牙齿缺失区域图；
步骤S22：对牙齿缺失区域图进行牙槽轮廓提取，以得到牙槽区域轮廓数据；
步骤S23：对牙槽区域轮廓数据进行形态结构分析，以得到牙槽形态结构数据；
步骤S24：对牙齿缺失区域图进行牙齿拓扑间隙计算，以得到周边牙体间隙范围数据；
步骤S25：基于周边牙体间隙范围数据对牙槽形态结构数据进行三维构建，以生成三维牙槽骨模型。
本实施例中，在口腔区域分割图的基础上，进行细粒度结构识别，以识别牙齿缺失区域，使用深度学习方法，如卷积神经网络（CNN），对分割图进行分类或像素级预测，将缺失的牙齿区域标记出来，对牙齿缺失区域图进行边缘检测或轮廓提取算法，提取牙槽区域的轮廓，使用基于梯度的算法（如Sobel算子或Canny边缘检测）或基于区域边界的算法（如边界跟踪算法），对牙槽区域轮廓数据进行形态学分析，包括计算轮廓的长度、面积、周长等形态特征，应用形态学操作（如腐蚀、膨胀、开运算、闭运算）来进一步改善轮廓形状，去除噪声或填补空洞，对牙齿缺失区域图进行分析，计算牙齿之间的拓扑间隙，通过测量缺失区域与周围牙体的距离或边界之间的距离来实现，使用距离变换、边界检测等技术来计算间隙的范围和分布，利用周边牙体间隙范围数据和牙槽形态结构数据，进行三维重建算法，生成三维牙槽骨模型，使用计算机图形学和计算机辅助设计/制造（CAD/CAM）技术，将牙槽形态结构数据转化为三维坐标点或网格模型，并根据周边牙体间隙范围数据进行插值或修正，生成精确的三维牙槽骨模型。
本实施例中，参考图4所述，为步骤S3的详细实施步骤流程示意图，本实施例中，所述步骤S3的详细实施步骤包括：
步骤S31：基于三维牙槽骨模型进行拓扑形态拟合，以构建第一牙种植体模型；
步骤S32：对第一牙种植体模型进行弹性变形动力学约束分析，以得到弹性变形动力学约束数据；
步骤S33：对弹性变形动力学约束数据进行咀嚼磨损模拟，以得到磨损模拟数据；
步骤S34：基于磨损模拟数据进行牙种植体周围压力分布计算，以生成牙种植体结构压力数据。
本实施例中，将第一牙种植体的形状与三维牙槽骨模型进行拟合，以获得第一牙种植体的位置和姿态，对第一牙种植体模型进行弹性变形动力学约束分析，以模拟在咀嚼过程中施加在种植体上的力和压力，使用有限元分析（FEA）或其他仿真方法来实现，将种植体模型与材料特性相结合，考虑到组织的弹性行为和咀嚼力的作用，基于弹性变形动力学约束数据，模拟咀嚼过程中牙齿之间的接触和磨损，使用仿真方法，如接触力分析和摩擦模型，结合咀嚼运动数据和牙齿表面特性，模拟牙齿之间的接触、滑动和磨损过程，根据磨损模拟数据，计算牙种植体周围的压力分布，通过将磨损模拟数据与压力传递模型相结合，考虑咀嚼力的传导、分布和影响，来计算牙种植体周围的压力分布情况。
本实施例中，步骤S4包括以下步骤：
步骤S41：基于牙种植体结构压力数据进行口腔多时序节点预测，以得到口腔多时点预测结果；
步骤S42：对口腔多时点预测结果进行骨组织形态变化分析，以得到骨组织形态变化数据；
步骤S43：对口腔多时点预测结果进行软组织变化分析，以得到口腔软组织变化数据；
步骤S44：基于骨组织形态变化数据及口腔软组织变化数据进行结构特征点变化识别，以得到变化结构特征点；
步骤S45：对变化结构特征点进行部位演变速率分析，以得到结构演变规律；
步骤S46：通过结构演变规律对口腔多时点预测结果进行组织形态结构演变分析，以得到口腔形态演变预测数据。
本实施例中，利用口腔模型和牙种植体结构压力数据，进行口腔多时序节点预测，采用时间序列分析方法，如回归分析、机器学习或深度学习模型，来建立牙种植体结构压力数据与时间节点之间的关联关系，从而预测口腔在不同时点上的状态和变化，对口腔多时点预测结果进行骨组织形态变化分析，以识别和量化骨组织的形态变化，使用图像处理和分析方法，如图像配准、分割和形态学分析，来比较不同时点上的口腔模型，检测和测量骨组织的形态变化，对口腔多时点预测结果进行软组织变化分析，以识别和量化口腔软组织的变化，使用图像处理和分析方法，如图像配准、分割和形态学分析，来比较不同时点上的口腔模型，检测和测量软组织的形态变化，结合骨组织形态变化数据和口腔软组织变化数据，识别口腔模型中的结构特征点的变化，通过比较不同时点上的口腔模型，检测和量化结构特征点的位置、形状或其他属性的变化，对变化结构特征点进行部位演变速率分析，以确定口腔结构的演变规律，使用统计分析和模式识别方法，比较不同时点上的特征点位置和属性的变化，并计算它们之间的速率和趋势，以揭示口腔结构演变的规律，基于结构演变规律，对口腔多时点预测结果进行组织形态结构演变分析，使用插值、变形模型或其他方法，根据口腔的初始状态和结构演变规律，预测口腔在未来时点上的形态演变情况。
本实施例中，步骤S5的具体步骤为：
步骤S51：对口腔形态演变预测数据进行最大形变区域计算，以得到口腔形态最大形变区域；
步骤S52：对口腔形态最大形变区域进行时序趋势曲线拟合，以得到形态演变时序趋势曲线；
步骤S53：基于形态演变时序趋势曲线对第一牙种植体模型进行边界缓冲区域分析，以生成种植体形变缓冲区；
步骤S54：对种植体形变缓冲区进行应力拓扑优化，以得到形变智能缓冲区。
本实施例中，对口腔形态演变预测数据进行分析，找到在形态演变过程中发生最大变化的区域，使用形态学分析、点云比对或其他图像处理方法，比较不同时点上的口腔模型，计算形态变化的程度，并确定最大形变区域，对口腔形态最大形变区域的形态演变进行时序分析，拟合时序趋势曲线，使用回归分析、曲线拟合或其他时间序列分析方法，对最大形变区域在不同时间点上的形态变化进行建模，并生成形态演变的时序趋势曲线，利用形态演变时序趋势曲线，对第一牙种植体模型进行边界缓冲区域分析，通过定义一个缓冲区域，根据形态演变的时序趋势曲线来确定植体模型的边界位置，以生成种植体形变缓冲区，对种植体形变缓冲区进行应力拓扑优化，使用有限元分析或其他结构优化方法，将植体形变缓冲区内的结构进行优化，以提高其抗应力能力和稳定性，从而得到形变智能缓冲区。
本实施例中，步骤S53的具体步骤为：
步骤S531：基于形态演变时序趋势曲线对第一牙种植体模型进行变形率匹配分析，以生成牙种植体模型变形率数据；
步骤S532：对牙种植体模型变形率数据进行区域受力变化规律分析，以得到区域受力变化规律；
步骤S533：基于区域受力变化规律进行边界缓冲区域分析，以生成种植体形变缓冲区；
步骤S54：对种植体形变缓冲区进行应力拓扑优化，以得到形变智能缓冲区。
本实施例中，利用形态演变时序趋势曲线，对第一牙种植体模型进行变形率匹配分析，通过比较模型在不同时点上的形态差异，计算出每个点的变形率（即形态变化的程度），以生成牙种植体模型的变形率数据，对牙种植体模型的变形率数据进行分析，找到不同区域受力发生变化的规律，通过比较不同时点上的变形率数据，检测出受力发生显著变化的区域，并确定其变化规律，利用区域受力变化规律，对第一牙种植体模型进行边界缓冲区域分析，根据受力变化的规律，确定植体模型的边界位置，以生成种植体形变缓冲区，对种植体形变缓冲区进行应力拓扑优化，使用有限元分析或其他结构优化方法，对缓冲区内的结构进行优化，以提高其抗应力能力和稳定性，从而得到形变智能缓冲区。
本实施例中，步骤S6的具体步骤为：
步骤S61：基于形变智能缓冲区对第一牙种植体模型进行拓扑形体重构，以构建第二牙种植体模型；
步骤S62：通过第二牙种植体模型对三维牙槽骨模型进行仿真植入以得到全息牙槽-牙种植体模型；
步骤S63：对全息牙槽-牙种植体模型进行牙种植体位置识别，以得到嵌入位置数据；
步骤S64：基于嵌入位置数据对全息牙槽-牙种植体模型进行临边组织压力分布量化，得到组织压力量化数据；
步骤S65：基于组织压力量化数据对第二牙种植体模型进行应力区域优化设计，以构建优化牙种植体模型。
本实施例中，利用形变智能缓冲区的信息，对第一牙种植体模型进行拓扑形体重构，通过改变模型的形状、结构或拓扑连接来实现，通过将形变智能缓冲区的形状和结构特征引入到第一牙种植体模型中，生成第二牙种植体模型，具有更好的抗应力能力和稳定性，将第二牙种植体模型与三维牙槽骨模型进行仿真植入，通过将第二牙种植体模型放置到牙槽骨模型中的适当位置，生成全息牙槽-牙种植体模型，这个模型表示牙种植体与牙槽骨之间的关系，并包含了嵌入的位置信息，通过对全息牙槽-牙种植体模型进行分析和处理，识别牙种植体的位置，通过计算牙种植体与牙槽骨的相对位置和几何特征来实现，通过识别嵌入位置，获取关于牙种植体在口腔中的准确位置的数据，利用嵌入位置数据，对全息牙槽-牙种植体模型进行临边组织压力分布的量化，通过计算牙种植体周围组织的压力分布情况来实现，通过量化组织压力，获得关于牙种植体周围组织受力情况的详细数据，利用组织压力量化数据，对第二牙种植体模型进行应力区域的优化设计，通过调整牙种植体的形状、尺寸或材料来实现，通过优化设计，使牙种植体在口腔中的应力分布更加均匀，减少潜在的应力集中区域，提高其稳定性和长期成功率。
因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在申请文件的等同要件的含义和范围内的所有变化涵括在本发明内。
如上所述仅是本发明的具体实施方式，使本领域技术人员能够理解或实现本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所发明的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。
Claims (1)
1.一种基于图像处理的牙种植体模型成型方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤S1：获取患者口腔CT图像；对患者口腔CT图像进行多通道卷积处理，构建口腔卷积特征图；对口腔卷积特征图进行像素级语义分割，以得到口腔区域分割图；步骤S1的具体步骤为：
步骤S11：获取患者口腔CT图像；
步骤S12：对患者口腔CT图像进行多通道卷积处理，以提取跨波段特征数据；
步骤S13：基于跨波段特征数据构建口腔卷积特征图；
步骤S14：对口腔卷积特征图进行分支采样处理，以得到空间细节卷积图；步骤S14的具体步骤为：
步骤S141：对口腔卷积特征图进行多层下采样，以得到全局大粒度特征数据；
步骤S142：对口腔卷积特征图进行多尺度上采样，从而得到局部细节特征数据；
步骤S143：对全局大粒度特征数据及局部细节特征数据进行残差连接处理，以生成缺失细节特征数据；
步骤S144：基于缺失细节特征数据以得到空间细节卷积图；
步骤S15：对空间细节卷积图进行像素级语义分割，以得到口腔区域分割图；
步骤S2：基于口腔区域分割图生成牙齿缺失区域图；对牙齿缺失区域图进行形态结构分析，以得到牙槽形态结构数据；对牙槽形态结构数据进行三维构建，以生成三维牙槽骨模型；步骤S2的具体步骤为：
步骤S21：对口腔区域分割图进行细粒度结构识别，以得到牙齿缺失区域图；
步骤S22：对牙齿缺失区域图进行牙槽轮廓提取，以得到牙槽区域轮廓数据；
步骤S23：对牙槽区域轮廓数据进行形态结构分析，以得到牙槽形态结构数据；
步骤S24：对牙齿缺失区域图进行牙齿拓扑间隙计算，以得到周边牙体间隙范围数据；
步骤S25：基于周边牙体间隙范围数据对牙槽形态结构数据进行三维构建，以生成三维牙槽骨模型；
步骤S3：基于三维牙槽骨模型进行拓扑形态拟合，以构建第一牙种植体模型；对第一牙种植体模型进行牙种植体周围压力分布计算，以生成牙种植体结构压力数据；步骤S3的具体步骤为：
步骤S31：基于三维牙槽骨模型进行拓扑形态拟合，以构建第一牙种植体模型；
步骤S32：对第一牙种植体模型进行弹性变形动力学约束分析，以得到弹性变形动力学约束数据；
步骤S33：对弹性变形动力学约束数据进行咀嚼磨损模拟，以得到磨损模拟数据；
步骤S34：基于磨损模拟数据进行牙种植体周围压力分布计算，以生成牙种植体结构压力数据；
步骤S4：基于牙种植体结构压力数据进行口腔多时序节点预测，以得到口腔多时点预测结果；对口腔多时点预测结果进行组织形态结构演变分析，以得到口腔形态演变预测数据；步骤S4的具体步骤为：
步骤S41：基于牙种植体结构压力数据进行口腔多时序节点预测，以得到口腔多时点预测结果；
步骤S42：对口腔多时点预测结果进行骨组织形态变化分析，以得到骨组织形态变化数据；
步骤S43：对口腔多时点预测结果进行软组织变化分析，以得到口腔软组织变化数据；
步骤S44：基于骨组织形态变化数据及口腔软组织变化数据进行结构特征点变化识别，以得到变化结构特征点；
步骤S45：对变化结构特征点进行部位演变速率分析，以得到结构演变规律；
步骤S46：通过结构演变规律对口腔多时点预测结果进行组织形态结构演变分析，以得到口腔形态演变预测数据；
步骤S5：对口腔形态演变预测数据进行时序趋势曲线拟合，以得到形态演变时序趋势曲线；基于形态演变时序趋势曲线对第一牙种植体模型进行边界缓冲区域分析，以得到形变智能缓冲区；步骤S5的具体步骤为：
步骤S51：对口腔形态演变预测数据进行最大形变区域计算，以得到口腔形态最大形变区域；
步骤S52：对口腔形态最大形变区域进行时序趋势曲线拟合，以得到形态演变时序趋势曲线；
步骤S53：基于形态演变时序趋势曲线对第一牙种植体模型进行边界缓冲区域分析，以生成种植体形变缓冲区；步骤S53的具体步骤为：
步骤S531：基于形态演变时序趋势曲线对第一牙种植体模型进行变形率匹配分析，以生成牙种植体模型变形率数据；
步骤S532：对牙种植体模型变形率数据进行区域受力变化规律分析，以得到区域受力变化规律；
步骤S533：基于区域受力变化规律进行边界缓冲区域分析，以生成种植体形变缓冲区；
步骤S54：对种植体形变缓冲区进行应力拓扑优化，以得到形变智能缓冲区；
步骤S6：基于形变智能缓冲区对第一牙种植体模型进行仿真植入，以得到全息牙槽-牙种植体模型；基于全息牙槽-牙种植体模型进行应力区域优化设计，以构建优化牙种植体模型；步骤S6的具体步骤为：
步骤S61：基于形变智能缓冲区对第一牙种植体模型进行拓扑形体重构，以构建第二牙种植体模型；
步骤S62：通过第二牙种植体模型对三维牙槽骨模型进行仿真植入以得到全息牙槽-牙种植体模型；
步骤S63：对全息牙槽-牙种植体模型进行牙种植体位置识别，以得到嵌入位置数据；
步骤S64：基于嵌入位置数据对全息牙槽-牙种植体模型进行临边组织压力分布量化，得到组织压力量化数据；
步骤S65：基于组织压力量化数据对第二牙种植体模型进行应力区域优化设计，以构建优化牙种植体模型。
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Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111358585A (zh) * | 2020-03-18 | 2020-07-03 | 山东大学 | 一种基于ct图像的多孔种植体制作方法及系统 |
| CN115954088A (zh) * | 2022-10-19 | 2023-04-11 | 浙江大学 | 基于逆向三维有限元分析获取根盾种植牙优选模型的方法 |
Family Cites Families (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US8083522B2 (en) * | 2008-10-29 | 2011-12-27 | Inpronto Inc. | Method for tooth implants |
| WO2013106463A2 (en) * | 2012-01-09 | 2013-07-18 | Old Dominion University Research Foundation | Method and device for natural root form dental implants |
| CN107184285A (zh) * | 2017-06-15 | 2017-09-22 | 上海贝齿信息科技有限公司 | 椅旁设计的牙科种植体植入可定位、逐级备洞的导引装置 |
| KR102145615B1 (ko) * | 2018-06-15 | 2020-08-19 | 오스템임플란트 주식회사 | 치과용 임플란트 플래닝 방법, 이를 위한 장치, 및 이를 기록한 기록매체 |
| CN209182826U (zh) * | 2018-12-20 | 2019-07-30 | 浙江工业大学 | 具有拓扑优化结构的骨面锚定式牙种植体 |
| CN109446738B (zh) * | 2018-12-20 | 2023-06-30 | 浙江工业大学 | 具有拓扑优化结构的骨面锚定式牙种植体设计方法及种植体 |
| WO2020190821A1 (en) * | 2019-03-15 | 2020-09-24 | Genentech, Inc. | Deep convolutional neural networks for tumor segmentation with positron emission tomography |
| CN111388125B (zh) * | 2020-03-05 | 2022-03-08 | 深圳先进技术研究院 | 一种口腔正畸治疗前后牙齿移动量计算方法和装置 |
| CN112120810A (zh) * | 2020-09-29 | 2020-12-25 | 深圳市深图医学影像设备有限公司 | 一种牙齿正畸隐型矫治器的三维数据生成方法 |
| CN116052890B (zh) * | 2022-11-18 | 2023-09-26 | 江苏创英医疗器械有限公司 | 一种基于物联网的牙种植体三维扫描建模系统及方法 |
| CN116663086B (zh) * | 2023-07-28 | 2024-05-28 | 南昌东森牙科器材有限公司 | 基于生物力学分析网格单元映射逆向构建种植体方法 |
-
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Patent Citations (2)
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|---|---|---|---|---|
| CN111358585A (zh) * | 2020-03-18 | 2020-07-03 | 山东大学 | 一种基于ct图像的多孔种植体制作方法及系统 |
| CN115954088A (zh) * | 2022-10-19 | 2023-04-11 | 浙江大学 | 基于逆向三维有限元分析获取根盾种植牙优选模型的方法 |
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