正畸侧貌的预测方法和装置与流程

本发明涉及正畸侧貌预测，具体涉及一种正畸侧貌的预测方法和一种正畸侧貌的预测装置。

背景技术：

1、随着社会经济的发展，人们对于容貌的追求也越来越高，而软组织协调美观也成为了正畸治疗的首要目标，因此，如何在治疗前预测不同的治疗方案带来的容貌的改变从而帮助医生和患者选择合适的治疗方案成为了正畸医学研究的热点。

2、holdaway在1971年提出了以软组织面型为导向的可视化治疗目标分析法，倡导首先为患者建立一个理想的颜面部侧貌，以h线等软组织美学指标定义新的上下唇位置，再定义上下切牙的位置，目前在国外已应用了数十年，为是正畸治疗提供了非常优秀的临床指导。目前国内外基于vto(visual treatment objecetive，可视化治疗目标)理念开发的软件装置种类繁多，操作复杂，学习成本较高，并且存在着很多差异与分歧，在侧貌预测的准确度上难以满足临床需求。

技术实现思路

1、本发明为解决上述技术问题，提供了一种正畸侧貌的预测方法和装置，能够直观地预测不同治疗方案带来的侧貌的改变，且操作简单，成本较低。

2、本发明采用的技术方案如下：

3、一种正畸侧貌的预测方法，包括以下步骤：获取患者x射线头颅的第一侧位片和侧貌照；识别所述第一侧位片上的软组织轮廓、上下颌骨和上下切牙的位置；识别所述侧貌照上的所述软组织轮廓；对所述侧貌照进行图像处理，并将处理后的侧貌照叠加到所述第一侧位片以得到第二侧位片；调整所述第二侧位片上的上下颌骨和上下切牙的位置，以预测所述软组织轮廓的变化，并根据所述软组织轮廓的变化预测所述正畸侧貌。

4、在本发明的一个实施例中，所述的识别所述第一侧位片上的软组织轮廓、上下颌骨和上下切牙的位置，具体包括以下步骤：获取所述患者x射线头颅的侧位片数据集，并对所述侧位片数据集进行标注；构建关键标志点识别模型，通过所述侧位片数据集对所述关键标志点识别模型进行训练以得到第一识别模型；根据所述第一识别模型预测所述第一侧位片上的软组织轮廓、上下颌骨和上下切牙的关键标志点；根据所述第一侧位片上的软组织轮廓、上下颌骨和上下切牙的关键标志点识别所述第一侧位片上的软组织轮廓、上下颌骨和上下切牙的位置。

5、在本发明的一个实施例中，所述的识别所述侧貌照上的所述软组织轮廓，具体包括以下步骤：将所述第一侧位片上的软组织轮廓的关键标志点作为所述侧貌照上的软组织轮廓的关键标志点；获取所述患者x射线头颅的侧貌照数据集，并对所述侧貌照数据集进行标注；通过所述侧貌照数据集对所述关键标志点识别模型进行训练以得到第二识别模型；根据所述第二识别模型预测所述侧貌照上的软组织轮廓的关键标志点；根据所述侧貌照上的软组织轮廓的关键标志点识别所述侧貌照上的软组织轮廓的位置。

6、在本发明的一个实施例中，所述的对所述侧貌照进行图像处理，并将处理后的侧貌照叠加到所述第一侧位片以得到第二侧位片，具体包括以下步骤：计算出使所述第一侧位片上的软组织轮廓的关键标志点和所述侧貌照上的软组织轮廓的关键标志点的坐标位置的误差达到最小的放大倍数、旋转矩阵和平移矩阵；根据所述放大倍数、旋转矩阵和平移矩阵将所述侧貌照进行放缩、旋转和平移，并叠加到所述第一侧位片上。

7、在本发明的一个实施例中，所述的调整所述第二侧位片上的上下颌骨和上下切牙的位置，以预测所述软组织轮廓的变化，具体包括以下步骤：对第二侧位片上的上下切牙进行放缩、平移和旋转，并计算所述上下切牙的缩进或突出量；对第二侧位片上的上下颌骨的轮廓位置进行调整，并计算所述上下颌骨的缩进或突出量；根据所述上下切牙和所述上下颌骨的缩进或突出量计算所述软组织轮廓的关键标志点的改变量；根据所述软组织轮廓的关键标志点的改变量预测所述软组织轮廓的变化；根据所述软组织轮廓的变化计算出所述侧貌照中软组织的各变形中心、变形方向、变形半径和变形强度；根据所述侧貌照中软组织的各变形中心、变形方向、变形半径和变形强度获取变形后的图像，以预测所述正畸侧貌。

8、一种正畸侧貌的预测装置，包括：获取模块，所述获取模块用于获取患者x射线头颅的第一侧位片和侧貌照；第一识别模块，所述第一识别模块用于根据所述第一侧位片识别患者的软组织轮廓、上下颌骨和上下切牙的位置；第二识别模块，所述第二识别模块用于根据所述侧貌照识别患者的所述软组织轮廓；图像处理模块，所述图像处理模块用于对所述侧貌照进行图像处理，并将处理后的侧貌照叠加到所述第一侧位片以得到第二侧位片；预测模块，所述预测模块用于调整所述第二侧位片上的上下颌骨和上下切牙的位置，以预测所述软组织轮廓的变化，并根据所述软组织轮廓的变化预测所述正畸侧貌。

9、在本发明的一个实施例中，所述第一识别模块用于识别所述第一侧位片上的软组织轮廓、上下颌骨和上下切牙的位置，具体包括：获取所述患者x射线头颅的侧位片数据集，并对所述侧位片数据集进行标注；构建关键标志点识别模型，通过所述侧位片数据集对所述关键标志点识别模型进行训练以得到第一识别模型；根据所述第一识别模型预测所述第一侧位片上的软组织轮廓、上下颌骨和上下切牙的关键标志点；根据所述第一侧位片上的软组织轮廓、上下颌骨和上下切牙的关键标志点识别所述第一侧位片上的软组织轮廓、上下颌骨和上下切牙的位置。

10、在本发明的一个实施例中，所述第二识别模块用于识别所述侧貌照上的所述软组织轮廓，具体包括：将所述第一侧位片上的软组织轮廓的关键标志点作为所述侧貌照上的软组织轮廓的关键标志点；获取所述患者x射线头颅的侧貌照数据集，并对所述侧貌照数据集进行标注；通过所述侧貌照数据集对所述关键标志点识别模型进行训练以得到第二识别模型；根据所述第二识别模型预测所述侧貌照上的软组织轮廓的关键标志点；根据所述侧貌照上的软组织轮廓的关键标志点识别所述侧貌照上的软组织轮廓的位置。

11、在本发明的一个实施例中，所述图像处理模块用于对所述侧貌照进行图像处理，并将处理后的侧貌照叠加到所述第一侧位片以得到第二侧位片，具体包括：计算出使所述第一侧位片上的软组织轮廓的关键标志点和所述侧貌照上的软组织轮廓的关键标志点的坐标位置的误差达到最小的放大倍数、旋转矩阵和平移矩阵；根据所述放大倍数、旋转矩阵和平移矩阵将所述侧貌照进行放缩、旋转和平移，并叠加到所述第一侧位片上。

12、在本发明的一个实施例中，所述预测模块用于调整所述第二侧位片上的上下颌骨和上下切牙的位置，以预测所述软组织轮廓的变化，具体包括：对第二侧位片上的上下切牙进行放缩、平移和旋转，并计算所述上下切牙的缩进或突出量；对第二侧位片上的上下颌骨的轮廓位置进行调整，并计算所述上下颌骨的缩进或突出量；根据所述上下切牙和所述上下颌骨的缩进或突出量计算所述软组织轮廓的关键标志点的改变量根据所述软组织轮廓的关键标志点的改变量预测所述软组织轮廓的变化；根据所述软组织轮廓的变化计算出所述侧貌照中软组织的各变形中心、变形方向、变形半径和变形强度；根据所述侧貌照中软组织的各变形中心、变形方向、变形半径和变形强度获取变形后的图像，以预测所述正畸侧貌。

13、本发明的有益效果：

14、本发明通过获取患者x射线头颅的第一侧位片和侧貌照，识别第一侧位片上的软组织轮廓、上下颌骨和上下切牙的位置和侧貌照上的软组织轮廓，并对侧貌照进行图像处理，将处理后的侧貌照叠加到第一侧位片上以得到第二侧位片，以及调整第二侧位片上的上下颌骨和上下切牙的位置，以预测软组织轮廓的变化，并根据软组织轮廓的变化预测正畸侧貌，由此，能够直观地预测不同治疗方案带来的侧貌的改变，且操作简单，成本较低。