本发明涉及牙科计算机辅助设计领域，尤其涉及一种基于人工智能的三维牙冠建模方法、系统及应用。
背景技术：
1、随着技术的进步，数字化已经在各个行业中发展。在牙科领域，制备修复体的传统工作流程是劳动密集型且耗时的，会产生健康和环境危害，后来计算机辅助设计和计算机辅助制造（cad/cam）为提高修复体设计、生产效率创造了巨大的机会。
2、尽管有所改进，当前的cad/cam技术仍然遇到此类问题：每个修复体都必须进行定制，以满足患者的个性化情况和要求，即使有cad软件的帮助，这仍然是一个耗时且劳动密集的过程。
3、以上问题和挑战凸显了传统牙冠设计过程的瓶颈和限制，迫使我们寻求创新性的解决方案。
技术实现思路
1、发明目的：本发明提出一种基于人工智能的三维牙冠建模方法、系统及应用，通过引入人工智能技术，改进牙冠设计的过程，提高设计的精确性、效率和个性化程度。通过解决当前牙冠设计面临的挑战，我们旨在为牙科领域引入更先进、智能化的设计方法，以提升患者治疗体验、减少设计周期、降低成本，并促进牙冠设计的标准化和专业水平的提高，从而有效解决现有技术存在的上述问题。
2、第一方面，提出一种基于人工智能的三维牙冠建模方法，步骤如下：
3、s1、获取患者的三维口腔扫描模型；
4、s2、提取所述三维口腔扫描模型中的关键特征，识别出缺失牙位；
5、s3、通过深度相机拍摄得到缺失牙位周围预定区域的冠面深度图，根据人工智能模型预测出缺失牙位的冠面深度图；
6、s4、将缺失牙位的冠面深度图转化为缺失牙位的冠面三维模型；
7、s5、将所述缺失牙位的冠面三维模型和带有偏移边缘线的基牙模型通过桥接插值算法连接，得到完整的牙冠模型；
8、s6、基于完整的牙冠模型，添加加工要求，得到最终三维牙冠模型。
9、在第一方面进一步的实施例中，可以使用口腔扫描设备对患者口腔进行扫描，得到患者的三维口腔扫描模型。或者使用石膏在患者口腔灌注印模得到石膏模型，使用扫描仪获取石膏模型的外部数据即为患者的三维口腔扫描模型。
10、在第一方面进一步的实施例中，在提取所述三维口腔扫描模型中的关键特征之前，还包括对所述三维口腔扫描模型执行配准操作，具体过程如下：
11、首先，根据三维口腔扫描模型p的主方向向量vp、目标模型q的主方向向量vq，计算旋转矩阵r，使得所述三维口腔扫描模型p绕其质心旋转到与所述目标模型q的方向一致；
12、r=i + vx×sin(θ) + vx²×(1 - cos(θ))；
13、式中，vx为旋转向量；θ为向量vq和向量vp之间的夹角；i表示单位矩阵；
14、接着，将旋转后的三维口腔扫描模型的质心与目标模型q的质心对齐，计算所需的平移向量t：
15、t=cq-r×cp；
16、式中，cp为源模型p的质心坐标；cq为目标模型q的质心坐标；
17、最后，将所述旋转矩阵r和所述平移向量t应用到旋转后的三维口腔扫描模型的所有点上，获得配准后的三维口腔扫描模型p*：
18、p*=r×p + t。
19、在第一方面进一步的实施例中，步骤s2具体包括：
20、s2-1、将配准后的三维口腔扫描模型p*使用正交投影后，得到上下牙齿的渲染图像；
21、s2-2、通过分类器将牙齿按照是否有缺失牙齿分为两类；
22、s2-3、针对有缺失牙齿的类进行yolov8网络的检测；
23、s2-4、识别定位出缺牙位置，使用矩形框标出，并显示牙号；
24、s2-5、根据所述矩形框大小做一个拉伸，与其所在上牙和下牙进行布尔运算得到基牙模型；
25、s2-6、分割所述基牙模型顶部的区域作为基台，从所述基台中提取出基牙边缘线特征，得到曲线1；
26、s2-7、计算所述基牙模型顶部的所有顶点的主法线方向，作为缺失牙齿的就位方向。
27、在第一方面进一步的实施例中，步骤s3中所述人工智能模型的构建过程包括：
28、构建条件生成式对抗网络来改进生成器；
29、在所述条件生成式对抗网络中，引入条件对抗损失函数，其表达式如下：
30、<msub><mi>l</mi><mi>cgan</mi></msub><mi>(g,d)=</mi><msub><mi>e</mi><mi>x,y</mi></msub><mi>[logd(x,y)]+</mi><msub><mi>e</mi><mi>x,z</mi></msub><mi>[log(1</mi><mi>-</mi><mi>d(g(x,z))]</mi>
31、式中，x表示通过深度相机拍摄得到缺失牙位周围的牙齿组合的冠面深度图；y表示预设的基准真值；g表示试图最小化损失；d表示试图最大化损失；z表示随机噪声；<msub><mi>e</mi><mi>x,y</mi></msub><mi>[logd(x,y)]</mi>表示对于预设的基准真值y，鉴别器的预期输出的对数概率；<msub><mi>e</mi><mi>x,z</mi></msub><mi>[log(1</mi><mi>-</mi><mi>d(g(x,z))]</mi>表示对于生成器生成的数据g(x, z)，鉴别器的预期输出的对数概率；
32、引入l1回归损失函数，以确保生成器学习实例到实例映射，其表达式如下：
33、
34、式中，表示对于给定的输入x，随机噪声z和预设的基准真值y的期望值；此处输入x表示通过深度相机拍摄得到缺失牙位周围的牙齿组合的冠面深度图；
35、结合所述条件对抗损失函数和所述l1回归损失函数，得到最终损失函数：
36、
37、式中，表示l1损失的权重；表示同时满足最小化生成损失和最大化判别损失。
38、在第一方面进一步的实施例中，将缺失牙位的冠面深度图转化为缺失牙位的冠面三维模型，具体过程包括：
39、已知给定投影高度为l，像素点的深度为p，计算得到该像素点与牙冠冠面的距离d：
40、d=(255-p)*l；
41、若干像素点组成三维模型，基于生成的三维模型，使用所述缺失牙位的冠面深度图外轮廓边缘线，沿着所述就位方向进行切割，去掉多余部分，得到缺失牙位的冠面三维模型。
42、在第一方面进一步的实施例中，步骤s5具体包括：
43、s5-1、基于所述缺失牙位的冠面深度图外轮廓边缘线，沿着所述就位方向切割所述缺失牙位的冠面三维模型后得到冠面三维模型的边界曲线，作为曲线2；
44、s5-2、提取所述曲线1和曲线2的所有边界点；
45、s5-3、利用所述曲线2的边界点作为参考点序列，计算曲线1上的相应匹配点序列：以两个中心点(c1, c2)和曲线2上的参考点qi构建平面，然后计算该平面与曲线1的交点：
46、如果两个交点的距离满足预定条件，则认为该交点是对应于qi的匹配点，否则认为是估计的交点；
47、s5-4、计算匹配点序列和参考点序列的中点序列，即对应点的平均值；
48、s5-5、使用b样条曲线获取脊：以所述匹配点、中点和参考点作为控制点，利用b样条曲线拟合出脊，并进行均匀离散化；
49、s5-6、按照顺序连接相邻脊之间的交点，以形成完整的牙冠模型的三角形网格表面。
50、作为本发明的第二个方面，提出一种三维牙冠建模系统，该系统包括特征提取单元、深度图生成单元、图模转换单元、运算单元、输出单元。特征提取单元用于提取三维口腔扫描模型中的关键特征，识别出缺失牙位。深度图生成单元用于对所述缺失牙位周围的牙齿进行组合，并通过深度相机拍摄得到缺失牙位周围的牙齿组合的冠面深度图，根据人工智能模型预测出缺失牙位的冠面深度图。图模转换单元用于将缺失牙位的冠面深度图转化为缺失牙位的冠面三维模型。运算单元用于将所述缺失牙位的冠面三维模型和带有偏移边缘线的基牙模型通过桥接插值算法连接，得到完整的牙冠模型。输出单元用于在所述完整的牙冠模型的基础之上添加加工要求，得到最终三维牙冠模型。
51、作为本发明的第三个方面，提出如第一方面及其进一步的实施例所述的基于人工智能的三维牙冠建模方法在制作牙修复体上的应用，利用该方法改进了传统牙冠设计设计的过程，能够在人为参与程度降到最低的情况下，也可以通过系统设计出可接受的牙冠三维模型，直接用于加工制造。在制作牙修复体时：以上述步骤得到的所述最终三维牙冠模型为目标，使用3d打印设备或者切削设备加工出来，最后使用齿科粘接剂，将加工出来的牙冠粘接在对应的缺失牙位中。相比对于现有技术，本发明存在如下有益效果：
52、1、通过深度学习算法，本发明能够从大量数据中学习并识别患者口腔的独特特征，从而提高牙冠设计的精准度。设计方案更准确地适应个体差异，减少了由于人为因素引起的设计误差。
53、2、基于患者口腔健康数据的数据驱动方法，本发明实现了个性化的牙冠设计。系统能够更全面地考虑患者的牙周状况、咬合关系等因素，为每位患者提供高度个性化的设计方案，满足其独特的口腔需求。
54、3、从原来的人工劳动设计提升至自动化设计，效率可以提升数倍，对于需要处理大量数据的医院及技工来说意义重大，可以明显降本增效。
1.一种基于人工智能的三维牙冠建模方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于人工智能的三维牙冠建模方法，其特征在于，所述获取患者的三维口腔扫描模型，包括：
3.根据权利要求1所述的基于人工智能的三维牙冠建模方法，其特征在于，所述获取患者的三维口腔扫描模型，还包括：
4.根据权利要求1所述的基于人工智能的三维牙冠建模方法，其特征在于，在提取所述三维口腔扫描模型中的关键特征之前，还包括对所述三维口腔扫描模型执行配准位姿调整的操作：
5.根据权利要求1所述的基于人工智能的三维牙冠建模方法，其特征在于，所述提取所述三维口腔扫描模型中的关键特征，识别出缺失牙位，包括：
6.根据权利要求1所述的基于人工智能的三维牙冠建模方法，其特征在于，步骤s3中所述人工智能模型的构建过程包括：
7.根据权利要求5所述的基于人工智能的三维牙冠建模方法，其特征在于，所述将缺失牙位的冠面深度图转化为缺失牙位的冠面三维模型，包括：
8.根据权利要求7所述的基于人工智能的三维牙冠建模方法，其特征在于，步骤s5进一步包括：
9.一种三维牙冠建模系统，其特征在于，包括：
10.如权利要求1至8中任一项所述的基于人工智能的三维牙冠建模方法在制作牙修复体上的应用；其特征在于，以步骤s6得到的所述最终三维牙冠模型为目标，使用3d打印设备或者切削设备加工出来，最后使用齿科粘接剂，将加工出来的牙冠粘接在对应的缺失牙位中。
