口腔3D建模綜述

1、口腔3D建模一、基于CBCT與三維掃描的數(shù)字化建模1.1數(shù)據(jù)采集：3維數(shù)據(jù)的采集是模型制作的重要一步。目前常用方式有CT技術(shù)和光學(xué)掃描技術(shù)。在口腔醫(yī)學(xué)中，其研究的對(duì)象一牙齒的大部分都在骨骼里面，無(wú)法從體外直接觀察到，要了解牙根的信息，必須借助于X光與CT等醫(yī)學(xué)成像技術(shù)。CT成像能夠提供骨骼乃至牙齒內(nèi)部的細(xì)節(jié)，為診斷與治療提供大量的信息，然而由于其成像的特點(diǎn)與技術(shù)的限制，其輸出的數(shù)據(jù)形式是一層層的斷層圖像，不夠直觀.這就要求有一種技術(shù)能夠?qū)T體數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為目前已在工程領(lǐng)域發(fā)展較為完善的各種三維模型處理方法所能夠識(shí)別的模型，以利用現(xiàn)有的計(jì)算機(jī)模型處理與設(shè)計(jì)技術(shù)，進(jìn)行譬如輔助義齒設(shè)計(jì)、輔助義齒制造等

2、等應(yīng)用。除CT技術(shù)外，三維掃描技術(shù)也為口腔數(shù)據(jù)采集做出了巨大的貢獻(xiàn)。技術(shù)即是采用機(jī)械或光學(xué)方法，而獲取物體的三維計(jì)算機(jī)模型。采集三維物體表面的形狀、顏色等信息。目前的三維掃描技術(shù)可以達(dá)到微米級(jí)的精度，可以提供牙齒可見部分表面的細(xì)節(jié)但無(wú)法獲取牙齒的完整體信息，而齒科常用的CBCT（ConeBeamCT，錐形束計(jì)算機(jī)斷層成像術(shù)）雖能獲取牙齒的體數(shù)據(jù)，其精度卻僅為毫米級(jí)。如能將兩種采集技術(shù)的數(shù)據(jù)結(jié)合到一起，則可以獲得一個(gè)既能滿足獲取牙齒完整結(jié)構(gòu)信息的要求又能保證領(lǐng)面精度用于輔助設(shè)計(jì)的三維模型。醫(yī)學(xué)圖像普遍存在邊緣模糊、噪聲等缺陷，這些缺陷將對(duì)基于圖像信息的算法產(chǎn)生不利影響，為降低這些缺陷對(duì)于三維重建

3、的影響，研究平面圖像的處理技術(shù)，找到不同處理方法的一個(gè)有效組合，以濾去圖像中的噪聲，增強(qiáng)圖像邊緣。1.3基于CBCT體數(shù)據(jù)的三維重建：CBCT設(shè)備輸出的斷層圖像序列是人體被采集區(qū)域內(nèi)空間的三個(gè)方向上均勻分布的采樣點(diǎn)，這種掃描實(shí)際上是一種空間上的數(shù)據(jù)采集，包含了人體一定體積內(nèi)的信息，每個(gè)采樣點(diǎn)（稱為體素）的位置需要用三個(gè)坐標(biāo)來(lái)描述，因此稱為體數(shù)據(jù)。體數(shù)據(jù)為離散的數(shù)據(jù)，體素之間除了與相鄰體素的鄰接關(guān)系外，不存在其他的聯(lián)系，無(wú)法從中區(qū)分哪些體素屬于特定的組織和器官，為利用采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行有意義的工作，首先需要將屬于不同組織與器官的體素區(qū)別開來(lái)，即圖像的分割。屬于同一組織的體素構(gòu)成一個(gè)連通區(qū)域，對(duì)這一連

4、通區(qū)域進(jìn)行建模，得到組織的三維模型，稱為體數(shù)據(jù)的三維重建。進(jìn)行體數(shù)據(jù)的三維重建首先遇到的問題是應(yīng)該以何種方式表達(dá)組織的三維模型。自從計(jì)算機(jī)輔助技術(shù)出現(xiàn)以來(lái)，廣大的學(xué)者設(shè)計(jì)了各種三維模型在計(jì)算機(jī)內(nèi)的表示方法，按照模型的幾何特點(diǎn)，可以分為表面模型和實(shí)體模型;表面模型又可以分為多邊形網(wǎng)格和參數(shù)曲面等形式。這些方法各有優(yōu)勢(shì)和不足，人體的結(jié)構(gòu)如牙齒等幾何形狀往往非常復(fù)雜，要使用數(shù)學(xué)表達(dá)式表達(dá)的連續(xù)曲面來(lái)描述是不現(xiàn)實(shí)的，而且其各項(xiàng)屬性的計(jì)算在數(shù)學(xué)上也可能無(wú)法找到解析解。多邊形網(wǎng)格能夠以任意精度逼近任何復(fù)雜幾何體的形狀，而且在數(shù)值計(jì)算上具有簡(jiǎn)單性，因而在計(jì)算機(jī)圖形學(xué)以及計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)與制造領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)

5、用，多種數(shù)控機(jī)床也支持三角網(wǎng)格模型的直接加工。三角網(wǎng)格模型是多邊形網(wǎng)格中最簡(jiǎn)單的一種形式，對(duì)三角網(wǎng)格模型的處理技術(shù)研究也較為成熟。圖像分割與三維重建算法的主要過程是:首先，在體數(shù)據(jù)中放置一個(gè)初始的三角網(wǎng)格模型，根據(jù)圖像信息與網(wǎng)格屬性計(jì)算模型中每個(gè)頂點(diǎn)的“受力”，以及在力作用下的位移，然后每個(gè)頂點(diǎn)按照計(jì)算出的位移變動(dòng)其位置，當(dāng)所有頂點(diǎn)處理完畢后即完成一次迭代。經(jīng)過多次的迭代之后，初始網(wǎng)格模型就會(huì)逐漸接近體數(shù)據(jù)中目標(biāo)物體的形狀，同時(shí)完成分割與三維重建工作。為保證模型網(wǎng)格的均勻性，在經(jīng)過若干次迭代后需進(jìn)行一次重新參數(shù)化。模型融合：CBCT圖像由于目前技術(shù)水平的限制其分辨率較低,像素間距的數(shù)量級(jí)在10

6、-lmm,從而導(dǎo)致重建出的三維模型也無(wú)法達(dá)到很高的精度，無(wú)法準(zhǔn)確描述牙冠部分的精細(xì)結(jié)構(gòu)。為獲取牙冠表面的精確形狀，目前多采用三維掃描技術(shù)，即是利用機(jī)械或光學(xué)的方法獲取被測(cè)物體表面的形狀、顏色等信息,其掃描的結(jié)果一般輸出為點(diǎn)云或STL等三角網(wǎng)格模型。用于齒科的掃描多采用光學(xué)方法如結(jié)構(gòu)光或激光,掃描精度可以達(dá)到微米級(jí),但其獲取的僅是表面信息,無(wú)法得到牙齒的體信息。因此,為了綜合兩種方法各自的優(yōu)點(diǎn),得到更為精確的牙齒模型,需將三維掃描的高精度表面信息和CT掃描的體信息結(jié)合起來(lái)，將三維掃描模型與CBCT重建模型融合在一起形成一個(gè)三角網(wǎng)格模型。模型融合的總體流程為：步驟1.牙列配準(zhǔn)在進(jìn)行融合之前,首先需

7、要將不同來(lái)源的模型對(duì)齊,使兩模型中的相同部分在空間上的位置也相同;步驟2.牙列分割在對(duì)牙列進(jìn)行配準(zhǔn)之后,利用CT重建模型的信息對(duì)掃描模型進(jìn)行分割,分離出獨(dú)立的牙齒;步驟3.牙冠配準(zhǔn)對(duì)獨(dú)立牙齒的掃描模型的牙冠部分與重建模型再次進(jìn)行精配準(zhǔn),以確保牙冠部分重合;步驟4.模型融合對(duì)掃描模型與重建模型進(jìn)行預(yù)處理,然后應(yīng)用融合算法合并為一個(gè)模型?；贏CID柵格的三角網(wǎng)格模型融合算法：ACID柵格能夠自動(dòng)適應(yīng)模型拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的變化,因此只需將待融合的兩個(gè)三角網(wǎng)格模型在數(shù)據(jù)表示上合并為一個(gè)模型，使用ACID柵格合并后的模型進(jìn)行重新參數(shù)化，即可完成兩個(gè)模型的融合。掃描模型分割得到的單顆牙齒包括牙冠與牙齦等部分,我

8、們只需要其中的牙冠部分;此外，ACID柵格僅能處理封閉的模型，基于以上的原因，在進(jìn)行融合之前，需要進(jìn)行一些準(zhǔn)備工作，包括牙冠的分離、偏置以及CT重建模型牙冠部分的修整。重建結(jié)果的可視化：三維重建結(jié)果的形式為三角網(wǎng)格模型，該模型可以通過三維繪圖的方式呈現(xiàn)在計(jì)算機(jī)上，供用戶觀察。然而僅繪制出三角網(wǎng)格模型無(wú)法與原始的CT數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比，無(wú)法了解重建出的模型與原始數(shù)據(jù)的差別以及重建的模型在體數(shù)據(jù)中的位置。因此，有必要設(shè)計(jì)一種可視化的方式，將模型與CT數(shù)據(jù)同時(shí)呈現(xiàn)在計(jì)算機(jī)屏幕上，一方面方便用戶使用，另一方面也為重建效果的定性評(píng)價(jià)提供了一種方法。由于CT體數(shù)據(jù)是由一系列的斷層平面圖像堆疊而成的，CT數(shù)據(jù)在計(jì)

9、算機(jī)上通用的顯示方法也是顯示其中的一個(gè)斷層，通過鼠標(biāo)或鍵盤操作切換當(dāng)前的斷層，因此我們采用將三維網(wǎng)格投影到圖像上的方法，即在一個(gè)斷層圖像上疊加三維網(wǎng)格在該斷層的切片的圖像。二、基于多目立體視覺的牙模三維數(shù)字化采集與重建采用2臺(tái)高像素CMOS數(shù)字相機(jī)，從不同的角度采集牙模圖像來(lái)分析獲取數(shù)字化的三維牙領(lǐng)模型。在具體的研究中，圖像的采集模塊，主要是設(shè)計(jì)成像模型并搭建視覺環(huán)境，用軟件同步驅(qū)動(dòng)2臺(tái)相機(jī)從不同角度獲取高質(zhì)量的牙模圖像。相機(jī)的標(biāo)定模塊，提出了一種基于角點(diǎn)引導(dǎo)的改進(jìn)型自標(biāo)定方法，不依靠標(biāo)定板直接獲取相機(jī)的內(nèi)外參數(shù)，把圖像坐標(biāo)、相機(jī)坐標(biāo)與真實(shí)世界坐標(biāo)對(duì)應(yīng)起來(lái)，并用極線約束理論校正了牙模圖像。圖像

10、的立體匹配模塊，提出一種改進(jìn)型的基于邊緣特征區(qū)域的置信傳播立體匹配算法，得到稠密的視差圖。三維配準(zhǔn)及顯示模塊，主要是把不同角度的點(diǎn)云數(shù)據(jù)拼接成一個(gè)完整的牙模型并三維重建顯示。2.13維數(shù)據(jù)獲取2.2系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)系統(tǒng)硬件部分主要包括相機(jī)、相機(jī)支架、轉(zhuǎn)臺(tái)、機(jī)器照明系統(tǒng)。采用2個(gè)相機(jī)，從一個(gè)角度拍攝牙模型的照片后，通過按一定的角度轉(zhuǎn)動(dòng)牙模型再進(jìn)行拍照，從而實(shí)現(xiàn)整個(gè)牙領(lǐng)表面的覆蓋。機(jī)器照明系統(tǒng)通過照明方式設(shè)計(jì)和光照條件來(lái)突出牙模的輪廓和紋理信息，得到高質(zhì)量的圖像，具體采用的是兩個(gè)環(huán)形LED光源，采用的是低角度暗場(chǎng)照明方式。2.3圖像采集研究基于牙領(lǐng)模型的三維數(shù)字化采集與重建系統(tǒng)，在標(biāo)定和匹配環(huán)節(jié)都需要

11、有高質(zhì)量的圖像。同時(shí)，相機(jī)成像模型也具有非常重要的作用，所以需要設(shè)計(jì)并搭建硬件平臺(tái)來(lái)采集圖像，主要包括相機(jī)擺放、相機(jī)觸發(fā)控制、機(jī)器視覺照明設(shè)計(jì)等。2.4相機(jī)標(biāo)定相機(jī)標(biāo)定的主要目的是把圖像中的點(diǎn)與真實(shí)的物理世界聯(lián)系起來(lái)，從而來(lái)反應(yīng)真實(shí)場(chǎng)景，即求解相機(jī)的內(nèi)、外參數(shù)。相機(jī)內(nèi)參數(shù)指焦距、畸變系數(shù)。相機(jī)外參數(shù)主要表示相機(jī)之間的相對(duì)位置，用一個(gè)平移量和一個(gè)旋轉(zhuǎn)量來(lái)表示。相機(jī)標(biāo)定研究經(jīng)過一系列的發(fā)展，目前己經(jīng)取得了很大的進(jìn)展?，F(xiàn)有的相機(jī)標(biāo)定方法一般可歸結(jié)為兩類:傳統(tǒng)相機(jī)標(biāo)定和相機(jī)自標(biāo)定方法。其中，傳統(tǒng)標(biāo)定方式是需要借助形狀、尺寸己知的參照物來(lái)進(jìn)行取景，對(duì)拍攝到的圖像進(jìn)行處理，通過相關(guān)的數(shù)學(xué)計(jì)算出透射矩陣和基

12、礎(chǔ)變換矩陣，從而得到相機(jī)模型的內(nèi)部參數(shù)和外部參數(shù)。傳統(tǒng)相機(jī)標(biāo)定方法一般分為三類:線性方法、非線性優(yōu)化方法、Tsai兩步法。自標(biāo)定方法是不需要標(biāo)定板，而直接通過分析圖像之間共有的特征信息，建模計(jì)算得到相機(jī)參數(shù)。相機(jī)自標(biāo)定方法主要有:利用基本矩陣和本質(zhì)矩陣的相機(jī)自標(biāo)定法、利用絕對(duì)二次曲線和極限變換性質(zhì)的相機(jī)自標(biāo)定方法、利用主動(dòng)視覺系統(tǒng)的相機(jī)自標(biāo)定方法。立體匹配立體匹配，就是從兩幅圖中找到正確的對(duì)應(yīng)點(diǎn)。以某副圖像中的點(diǎn)為參考，從另一幅圖像搜索其對(duì)應(yīng)的點(diǎn)。通過這兩個(gè)點(diǎn)分別在圖像中的像素坐標(biāo)，構(gòu)建模型來(lái)逆向計(jì)算出空間中某點(diǎn)的真實(shí)坐標(biāo)。然而，由于圖像中存在噪聲、大小差異、畸變等，故要精確的找到圖像中每個(gè)點(diǎn)的對(duì)應(yīng)點(diǎn)是一個(gè)比較困難的求