一种对术前鼻-牙槽突矫治器数字模型的特征点自动提取方法与流程

本发明涉及医学图像处理领域，尤其涉及一种对术前鼻-牙槽突矫治器数字模型的特征点自动提取方法。

背景技术：

术前鼻-牙槽突矫治器(pnam)数字模型是在婴幼儿时期对唇腭裂患者的矫治模型，有助于降低唇腭裂手术的难度，提高手术的效果，减少手术的次数。pnam模型使用后缀为.stl的三维文件存储的，其中包含有限个三角形面片。

pnam数字模型的特征点是指为了评价pnam数字模型矫治效果标记的特征点，分别为双侧牙槽嵴最后点t和t’，健侧颊系带c，患侧颊系带c’和唇系带i。矫治的最后阶段应当让特征点呈对称关系。

现有的对数字模型的处理方法为用工程软件在三维模型上手动标点，严重依赖于医生的经验水平，自动化程度低，准确性差，不能实现自动提取。为了提高特征点的标记准确性，实现特征点的坐标自动提取，遂提出此特征点提取方法。

技术实现要素：

本发明要解决的技术问题在于针对现有技术中的缺陷，提供一种对术前鼻-牙槽突矫治器数字模型的特征点自动提取方法，用于对pnam矫治器的矫治效果进行客观性评价。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：

本发明提供一种对术前鼻-牙槽突矫治器数字模型的特征点自动提取方法，该方法包括以下步骤：

s1、获取口腔印模型文件并对其进行预处理，口腔模型为包含多个三角形面片的数字模型；

s2、对预处理后的口腔印模型进行坐标系变换，消除底平面的偏移角度；

s3、对坐标系变换后的口腔印模型进行分割处理，去掉多余的部分，仅保留待处理的健侧和患侧牙槽骨部分的数字模型；

s4、对两侧牙槽骨的数字模型进行二维平面的投影，对投影后的两侧牙槽骨图像进行图像拟合，得到拟合图；

s5、根据拟合图对健侧和患侧牙槽骨做侧平面投影，根据侧平面投影分割出脊线，根据脊线的走势提取得到特征点坐标。

进一步地，本发明的步骤s1中对口腔印模型进行预处理的方法为：

获取口腔印模型的.stl文件，该文件中存储的是三角形面片数据，利用有限元使用有限个三角平面来逼近三维的数字模型；利用数学软件matlab对口腔印模型进行解析，分离出三角形面片各顶点坐标，并利用patch函数绘制在软件中。

进一步地，本发明的步骤s2中进行坐标系变换的方法为：

计算底平面偏移角度，取底平面任意两个y坐标相同的点p1(x1，y0，z1)，p2(x2，y0，z2)，计算xoz方向的偏角θ1＝arctan((z2-z1)/(x2-x1))；遍历口腔印模型上所有的三角形顶点p(x，y，z0)，修改点的z坐标让p点的z坐标为z0-(x-x1)*tanθ1，转换之后的点坐标为p3(x，y，z3)；

取底平面任意两个x坐标相同的点p1(x，y1，z1)，p2(x，y2，z2)，计算yoz方向的偏角θ2＝arctan((z2-z1)/(y2-y1))；遍历口腔印模型上所有的三角形顶点p3(x，y，z3)，修改点的z坐标让p3点的z坐标为z3-(y-y1)*tanθ2，转换之后的点坐标为p4(x，y，z4)。

进一步地，本发明的步骤s3中进行口腔印模型分割的方法为：

使用matlab标记底平面上三个点，根据此三个点确定一个平面ax+by+cz＝1。截取此平面上方部分，即然后根据坐标值的分界线把数字模型分为健侧和患侧，对模型进行分割。

进一步地，本发明的步骤s4中进行图像拟合的方法为：

s41、对分割后的健侧和患侧牙槽骨数字模型进行二维平面的投影；

s42、对投影图像进行二值化处理；

s43、遍历二值化图像的每个像素，寻找图像的边缘像素点，用顺序表存储此边缘点集；

s44、对两侧图像分别进行椭圆拟合，根据最小二乘法，优化目标为各数据点误差平方和最小，确定拟合的椭圆位置，把两个椭圆还原到原来的三维数字模型中，得到拟合图。

进一步地，本发明的步骤s5中进行特征点提取的方法为：

s51、对拟合后的健侧和患侧牙槽骨做侧平面投影，对投影进行二值化；

s52、分离投影的边界线的下边界线，得到健侧的脊线和患侧的脊线；

s53、对脊线的梯度进行分析，根据其走势判断得到特征点坐标。

进一步地，本发明的步骤s41中对模型进行二维平面投影的具体方法为：读取模型的全部顶点坐标存储到数组中，遍历数组中的点(x,y,z)并对坐标点进行变换生成新坐标：

此时点集构成的平面是模型对xoy的平面投影h1；

步骤s42中对投影图像进行二值化处理的具体方法是：对图片h1像素点遍历，对像素点(x，y)的值p进行转换生成二值化图像h2；

步骤s43中对二值化图像的的边界点获取的具体方法是：对二值化图像进行逐行扫描，每一行扫描到的第一个像素值为255的点为边界点，边界点存储成点集ω(x,y)；

步骤s44对图像进行椭圆拟合的具体方法是：设平面任意位置的椭圆方程为x^2+axy+by^2+cx+dy+e＝0，对于点集ω(x,y)内的所有点，需要拟合的目标函数为欲使f最小则需要满足据此求出参数a、b、c、d、e得到椭圆方程；将椭圆还原到三维模型中找出两个顶点坐标即为两个特征点t和t’。

进一步地，本发明的步骤s51中对健侧患侧做侧平面投影并二值化的具体方法为：存储健侧所有点到数组中，遍历数组做如下的坐标变换得到模型对xoz平面的投影；

遍历数组做如下坐标变换得到模型对yoz平面的投影。

然后对上述两个投影平面做二值化处理，二值化方法与步骤s41中相同；二值化后的投影图像分别称为p1，即对xoz投影，p2，即对yoz投影；

步骤s52中对健侧患侧脊线获取的具体方法是：对二值化图像p1和p2从下到上逐列扫描，每一列扫描到的第一个像素值为255的点为边界点，边界点存储成点集ω1(x,z)和ω2(y,z)，点集构成的线即是脊线；

步骤s53中对脊线梯度分析的具体方法是：使用matlab数学软件输入点集ω1(x,z)使用ployfit函数进行多项式拟合，然后使用ployder函数对曲线求导；得到导数为0的点p1_1(x1，z1)，p1_2(x2，z2)；对点集ω2做相同操作，得到导数为0点p2_1(y1，z1)，p2_2(y2，z2)；因此提取出坐标(x1，y1，z1)和(x2，y2，z2)为两个特征点c和i的坐标；

对患侧执行步骤s51-步骤s53相同操作得到特征点c’的坐标。

本发明产生的有益效果是：本发明的对术前鼻-牙槽突矫治器数字模型的特征点自动提取方法，通过对三维数字模型的处理、二维图像的分割、拟合技术整合在一起，实现了对pnam数字模型特征点的提取工作，并可用于口腔正畸的效果测试。有助于降低唇腭裂手术的难度，降低手术风险，减少手术的次数，提高矫治成功率。

附图说明

下面将结合附图及实施例对本发明作进一步说明，附图中：

图1为本发明实施例的健侧和患侧模型投影结果。

图2为本发明实施例的两侧牙槽骨做椭圆拟合之后结果。

图3为本发明实施例的二维图像还原到三维的特征点位置。

图4为本发明实施例的健侧脊线图。

图5为本发明实施例的健侧脊线获取之后得到的特征点i，c。

图6为本发明实施例的患侧脊线获取之后得到的特征点c’。

图7为本发明实施例的方法流程图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。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。

本发明实施例的对术前鼻-牙槽突矫治器数字模型的特征点自动提取方法，该方法包括以下步骤：

s1、获取口腔印模型文件并对其进行预处理，口腔模型为包含多个三角形面片的数字模型；

s2、对预处理后的口腔印模型进行坐标系变换，消除底平面的偏移角度；

s3、对坐标系变换后的口腔印模型进行分割处理，去掉多余的部分，仅保留待处理的健侧和患侧牙槽骨部分的数字模型；

s4、对两侧牙槽骨的数字模型进行二维平面的投影，对投影后的两侧牙槽骨图像进行图像拟合，得到拟合图；

s5、根据拟合图对健侧和患侧牙槽骨做侧平面投影，根据侧平面投影分割出脊线，根据脊线的走势提取得到特征点坐标。

对术前鼻-牙槽突矫治器(pnam)数字模型的特征点自动提取方法，该方法包括口腔印模预处理、模型坐标系变换、对模型健侧和患侧进行分割、两侧牙槽骨图像拟合、特征点提取五个部分。

s1、对口腔印模预处理。

从口腔医院获取的口腔印模文件格式是.stl文件，存储的内容是三角形面片，利用有限元使用有限个三角平面来逼近三维的数字模型，三角面片越多，模型越细腻，文件大小也就越大。为了操作文件中各个点的位置坐标，可以利用数学软件matlab对数字模型文件进行解析，分离出文件中三角形各顶点坐标，然后利用patch函数再次绘制在软件中。

s2、进行坐标系变换。

由于印模是由人工制成，所以底平面会存在一定的偏移角度。

计算底平面偏移角度，取底平面任意两个y坐标相同的点p1(x1，y0，z1)，p2(x2，y0，z2)，计算xoz方向的偏角θ1＝arctan((z2-z1)/(x2-x1))。遍历模型上所有的三角形顶点p(x，y，z0)，修改点的z坐标让p点的z坐标为z0-(x-x1)*tanθ1，转换之后的点坐标为p3(x，y，z3)；

取底平面任意两个x坐标相同的点p1(x，y1，z1)，p2(x，y2，z2)，计算yoz方向的偏角θ2＝arctan((z2-z1)/(y2-y1))。遍历模型上所有的三角形顶点p3(x，y，z3)，修改点的z坐标让p3点的z坐标为z3-(y-y1)*tanθ2，转换之后的点坐标为p4(x，y，z4)；

s3、对模型健侧和患侧进行分割。

术前鼻-牙槽突矫治器(pnam)数字模型一般用来做口腔唇腭裂的术前正畸中，因此对模型的感兴趣区域是两个牙槽骨的印模部分，这两部分决定了唇腭裂术前修复的结果好坏。使用matlab标记底平面上三个点(半圆的两边顶点和圆弧的中心点)，根据此三个点确定一个平面ax+by+cz＝1。截取此平面上方部分，即称模型为m2。然后根据坐标值的分界线把数字模型分为健侧和患侧，对模型进行分割，健侧命名为m2_0,患侧命名为m2_1。

s4、两侧牙槽骨图像拟合。

对模型m2进行二维平面的投影，二值化后背景色为黑色，投影为白色。对m2中的点集进行坐标变换，图片命名为h1。

对图片二值化：对图片h1像素点遍历，对像素点(x，y)的值p进行转换生成二值化图像(h2)。

投影结果如图1所示。

观察两侧牙槽骨部分决定用椭圆进行拟合。分割两侧图形分别进行椭圆拟合，椭圆拟合采用基于最小二乘法为优化目标的拟合方案。对二值化图像h2进行逐行扫描，每一行扫描到的第一个像素值为255的点为边界点，边界点存储成点集ω(x,y)。根据最小二乘法，优化目标为各数据点误差平方和最小。

设平面任意位置的椭圆方程为x^2+axy+by^2+cx+dy+e＝0，对于点集ω(x,y)内的所有点，需要拟合的目标函数为欲使f最小则需要满足

据此可以求出参数a、b、c、d、e得到椭圆方程。确定拟合的椭圆位置之后，用黑色椭圆叠加在原图中，如图2所示。把两个椭圆还原到原来的三维数字模型中，如图3所示。根据此拟合图，两个椭圆的长轴下顶点认为是两个特征点(健侧牙槽嵴最后点t和患侧牙槽嵴最后点t’)。

s5、特征点提取。

把健侧模型所有点存储健到数组中，遍历数组做如下的坐标变换得到模型对xoz平面的投影；

遍历数组做如下坐标变换得到模型对yoz平面的投影。

二值化后的投影图像分别称为p1(对xoz投影)和p2(对yoz投影)。对二值化图像p1和p2从下到上逐列扫描，每一列扫描到的第一个像素值为255的点为边界点，边界点存储成点集ω1(x,z)和ω2(y,z)，点集构成的线即是脊线，如图4。使用matlab数学软件输入点集ω1(x,z)使用ployfit函数进行多项式拟合，然后使用ployder函数对曲线求导。可以得到导数为0的点p1_1(x1，z1)，p1_2(x2，z2)。对点集ω2做相同操作，得到导数为0点p2_1(y1，z1)，p2_2(y2，z2)。因此提取出坐标(x1，y1，z1)和(x2，y2，z2)为两个特征点c(健侧颊系带)和i(唇系带)的坐标，如图5。

对分离之后的患侧模型做如上相同的操作，可以提取出特征点c’(患侧颊系带)的坐标，如图6。

应当理解的是，对本领域普通技术人员来说，可以根据上述说明加以改进或变换，而所有这些改进和变换都应属于本发明所附权利要求的保护范围。