[发明专利]基于标志球内部多层球面生成点的牙颌空间配准方法

说明书

本发明公开了一种基于标志球内部多层球面生成点的牙颌空间配准方法，包括获取牙颌CBCT数据和激光扫描数据并进行预处理；计算每个标志球的质心并匹配关键点；将匹配后的质心进行奇异值分解得到旋转矩阵和平移矩阵，应用于激光扫描牙颌数据完成粗配准变换；在激光扫描标志球内部生成呈球面状分布的点集并赋予主观权重；进行加权迭代最近点配准；将旋转矩阵和平移矩阵应用到激光扫描牙颌上，完成牙颌空间的细配准。本发明方法能够打破CBCT数据具有的金属伪影冗杂项、低像素，以及激光扫描数据具有一定程度残缺度的局限性，有效提高牙颌CBCT数据和激光扫描数据的配准精度，具有较好的精确性和通用性，而且准确率高，快速稳定。

技术领域

本发明属于空间配准技术领域，具体涉及一种基于标志球内部多层球面生成点的牙颌空间配准方法。

背景技术

随着经济技术的发展，人们对于口腔健康的关注度也越来越高。基于标志球的多模态图像数据的空间配准，在口腔检查等相关领域应用广泛，具有极高的应用价值和极大的应用范围。

空间配准是一种可将多模态数据进行融合的技术，其将两个或两个以上坐标系中的点，采用空间配准算法，计算出这些点间的相互变换关系，从而实现它们之间的对应统一。

根据实际的应用场合和所使用的兴趣点的类型，配准可分为两类：无标记点的配准(Marker-free)和基于标记点的配准(Marker-based)。无标记点的配准是利用患者本身的解剖标志作为标记点来完成的，基于标记点的配准是将标记物通过一定方式固定于目标区域周围来实现的。经过配准后，可实时显示经三维重建后的区域结构，以及手术器械所在位置，从而辅助调整手术器械方向及位置，进行器械的导航。

根据是否形变，空间配准又可分为非刚性和刚性两大类，目前常用的是刚性配准，即空间之间只有旋转和平移变换。目前刚性的空间配准还可根据特征点的对应状况分为基于成对标志点的空间配准和基于非成对点的空间配准。前者主要有三点法、四元数法和SVD分解法等，后者主要有Mckay和Besl的最近点迭代算法(Iterative Closest Point，ICP)，以及在其上的一些改进算法，如PLICP与NICP等等。但不论何种配准算法，都需要在设计上保证配准的精度和效率，使空间之间配准的误差尽可能的小。

针对牙颌CBCT(锥形束CT，Cone beam CT)数据和激光扫描数据之间的空间配准问题，介于标志球CBCT数据所具有的金属伪影冗杂项、低像素等特点，以及激光扫描标志球表面的残缺性，使得常规空间配准算法的使用受到了限制，并且其配准精度难以满足需求。

发明内容

本发明的目的在于提供一种准确率高，而且快速稳定的基于标志球内部多层球面生成点的牙颌空间配准方法。

本发明提供的这种基于标志球内部多层球面生成点的牙颌空间配准方法，包括如下步骤：

S1.获取牙颌CBCT数据和激光扫描数据并进行预处理，从而获取牙颌上所固定的标志球部分的数据；

S2.针对步骤S1获取的标志球部分的数据，采用连通域分析计算得到每个标志球的质心，并对质心进行关键点匹配；

S3.将步骤S2匹配后的质心进行奇异值分解，计算得到旋转矩阵和平移矩阵并应用于激光扫描牙颌数据，从而完成粗配准变换；

S4.在激光扫描标志球内部，生成若干层呈球面状分布的点集，并为每一层中通过内部检测的点集赋予主观权重；

S5.将步骤S4生成的点集和对应的权重，与标志球CBCT数据中的所有体素中心点所组成的点集，进行加权迭代最近点配准(加权ICP配准)；

S6.将步骤S5进行加权迭代最近点配准过程中得到的旋转矩阵和平移矩阵，应用到激光扫描牙颌过程，从而完成牙颌空间的细配准。