自动化可摘局部义齿设计中牙颌三维解剖特征智能识别和处理
项目介绍
AI项目解读
基本信息
- 批准号:51705006
- 项目类别:青年科学基金项目
- 资助金额:25.0万
- 负责人:
- 依托单位:
- 学科分类:E0506.机械设计学
- 结题年份:2020
- 批准年份:2017
- 项目状态:已结题
- 起止时间:2018-01-01 至2020-12-31
- 项目参与者:吕培军; 李虹; 杨慧芳; 李文君; 胡毕富; 王学锐; 闫守鑫;
- 关键词:
项目摘要
With the development of digital technology, dental CAD / CAM system in terms of afixed restoration application has been very mature, while removable partialdenture CAD technology has not been a breakthrough. In recent years, there havebeen some custom removable partial denture design software, whose low degree ofintelligence and automation of the design process requires a lot of human-computerinteraction. The location of the various components, contour and shape alwaysrequire the operator using the mouse Click to verify and adjust. The designprocess is very time-consuming, which greatly affect the clinical application andpromotion. To solve these problems, it is necessary to study removable partialdenture intelligent and automated CAD technology, where intelligent dental featureextraction is the key to achieve this goal. This project intends to do basicscientific research in the intelligent extraction technology of dental anatomicalfeatures which is important for dental CAD of removable partial denture. Theobjects of this study include: ①To establish three-dimensional geometric analysis for dental anatomical features ; ② To explore extractionalgorithm of the Bio free dental curve / surface feature; ③ Evaluation of theautomatic extraction results. This study, aimed at establishing foundationaltechnological for intelligent, automated removable partial denture CAD, may do agreat favor to help the promotion of clinical applications of removable partialdenture framework CAD technology.
随着数字化技术的发展,口腔CAD/CAM系统在固定修复方面已经得到非常成熟的应用,然而可摘局部义齿的CAD技术并没有得到突破性的进展。近年来虽然出现了一些专用的可摘局部义齿支架设计软件,但其智能化和自动化程度低,设计过程需要大量的人机交互,各个组件的位置、轮廓、形态几乎都需要操作者通过鼠标点击来确认和调整,设计过程非常耗时,极大影响了软件的临床应用。为解决上述问题,有必要研究可摘局部义齿支架智能化和自动化的CAD技术,其中牙颌解剖特征自动提取是实现这一目标的关键。本项目拟对可摘局部义齿支架CAD涉及的牙颌模型关键几何特征的自动提取技术进行研究:①牙颌解剖特征的三维几何分析;②基牙观测线、|牙合|支托窝边缘、牙龈边缘线、缺牙区边界等非规则性的网格曲面特征的提取算法的建立与优化;③牙颌解剖特征自动提取结果的验证与评价。旨在为智能化、自动化的可摘局部义齿支架CAD奠定技术基础。
结项摘要
随着数字化技术的发展,口腔CAD/CAM系统在固定修复方面已经得到非常成熟的应用,然而可摘局部义齿的CAD技术并没有得到突破性的进展。近年来虽然出现了一些专用的可摘局部义齿支架设计软件,但其智能化和自动化程度低,设计过程需要大量的人机交互,各个组件的位置、轮廓、形态几乎都需要操作者通过鼠标点击来确认和调整,设计过程非常耗时,极大影响了软件的临床应用。为解决上述问题,有必要研究可摘局部义齿支架智能化和自动化的CAD技术,其中牙颌解剖特征自动提取是实现这一目标的关键。本项目对可摘局部义齿支架CAD涉及的牙颌模型关键几何特征的自动提取技术进行深入研究,进行牙颌解剖特征的三维几何分析,发现牙颌模型三维点云存在顶点数据量大,局部三角形差异大,三角剖分结果较差等特点,根据这些特点,项目后续采用局部最小二乘拟合法计算离散曲率,从而减少模型表面质量对特征识别的干扰。牙颌模型解剖特征曲线多是主观功能性区域的分界线,无法写出准确的显式、隐式及参数方程,考虑到牙颌模型由顶点集与顶点关系集组成。曲线特征必然是模型全体的一个子集。项目中用集合表示这些特征曲线,并充分研究了曲线的曲率特征、形态指数特征、欧拉数特征等几何特征,并进一步提出多种特征提取算法,实现了牙颌模型解剖特征的智能提取。为进一步提升特征提取结果的可靠性,本项目积极探索,将最前沿的人工智能深度学习算法和模式识别技术应用到牙颌模型特征提取中,建立了牙颌三维模型数据集,并由口腔医生进行解剖特征标注。在此基础上,创新性的设计一种适用于三角网格曲面顶点特征提取的底层核心网络结构,突破曲面顶点多层次多维度的特征图提取算法,实现牙齿边界的智能识别,准确率达到87%以上。综上,本项目的实施为智能化、自动化的可摘局部义齿支架CAD奠定了坚实的技术基础。
项目成果
期刊论文数量(6)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(3)
Analysis of potential strategies for cadmium stress tolerance revealed by transcriptome analysis of upland cotton
基于牙根尖膜中对象检测的自动牙齿检测和编号的深度学习方法
- DOI:10.1038/s41598-019-40414-y
- 发表时间:2019-01-14
- 期刊:SCIENTIFIC REPORTS
- 影响因子:4.6
- 作者:Chen, Haodong;Li, Yujun;Zhang, Zhigang
- 通讯作者:Zhang, Zhigang
Adaptation of removable partial denture frameworks fabricated by selective laser melting
采用选择性激光熔化制造的可摘局部义齿框架
- DOI:10.1016/j.prosdent.2018.11.010
- 发表时间:2019-09-01
- 期刊:JOURNAL OF PROSTHETIC DENTISTRY
- 影响因子:4.6
- 作者:Chen, Hu;Li, Hong;Lyu, Peijun
- 通讯作者:Lyu, Peijun
基于形态学方法的牙颌模型自动分割算法
- DOI:--
- 发表时间:--
- 期刊:计算机应用与软件
- 影响因子:--
- 作者:陈虎;马柯楠;胡毕富
- 通讯作者:胡毕富
The Effect of Residual Dentition on the Dynamic Adjustment of Wear Facet Morphology on a Mandibular First Molar Crown
残牙列对下颌第一磨牙冠磨损面形态动态调整的影响。
- DOI:10.1111/jopr.13290
- 发表时间:2020-12-11
- 期刊:JOURNAL OF PROSTHODONTICS-IMPLANT ESTHETIC AND RECONSTRUCTIVE DENTISTRY
- 影响因子:4
- 作者:Li, Linlin;Chen, Hu;Sun, Yuchun
- 通讯作者:Sun, Yuchun
Clinical evaluation of tissue stops on 3D-printed custom trays
3D 打印定制托盘上的组织停止件的临床评估
- DOI:10.1038/s41598-018-37826-7
- 发表时间:2019-02
- 期刊:Scientific Reports
- 影响因子:4.6
- 作者:Deng Kehui;Chen Hu;Li Rong;Li Linlin;Wang Yong;Zhou Yongsheng;Sun Yuchun
- 通讯作者:Sun Yuchun
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- 通讯作者:陈虎
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