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公开(公告)号：CN114004940B
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN202111664939.4
申请日：2021-12-31
IPC: G06T17/00
Abstract: 本发明涉及面部数据识别领域，其实施方式提供了一种面部缺损参照数据的非刚性生成方法、装置及设备。方法包括：获取正常状态的面部形态数据，所述面部形态数据包括标志点信息；根据所述正常状态的面部形态数据构建面部统计形状模型；采用不同参数组的非刚性配准算法，得到与参数组对应的面部统计形状模型与面部缺损数据之间的参考模型；计算所述面部缺损数据和参考模型之间的误差数据；根据所述误差数据在所述参考模型中确定出一个参考模型作为所述面部缺损数据的参照数据。本发明提供的实施方式减少了数据录入的压力，避免了由于特征点过少的问题，减少了手工选点的误差。
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公开(公告)号：CN112150569A
公开(公告)日：2020-12-29
申请号：CN202011016725.1
申请日：2020-09-24
Applicant: 北京羽医甘蓝信息技术有限公司 , 北京大学口腔医学院
Abstract: 本发明涉及图像处理领域，其实施方式提供了一种将CBCT图像生成为CT图像的方法，所述方法包括：将待转化的CBCT图像输入训练好的CycleGAN模型，生成对应的CT图像；所述训练好的CycleGAN模型采用以下步骤获得：选择或构建CycleGAN模型；采用CBCT图像和CT图像组成的训练样本对所述CycleGAN模型进行训练。同时还提供了对应的将CBCT图像生成为CT图像的装置，以及一种终端设备。本发明提供的实施方式适用于医学图像中的CBCT图像与CT图像的相互转化。
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公开(公告)号：CN111334466A
公开(公告)日：2020-06-26
申请号：CN202010166926.3
申请日：2020-03-11
Applicant: 北京大学口腔医学院
IPC: C12N5/0775 , C12N5/073 , C12Q1/02
Abstract: 本发明涉及细胞培养领域，公开了一种间充质干细胞球及其制备方法和应用以及成球培养基在制备间充质干细胞球中的应用。该方法包括将间充质干细胞接种至成球培养基中进行培养，得到间充质干细胞球；其中，所述成球培养基包括基础培养基和添加物，所述基础培养基为DMEM/F12培养基；所述添加物为抗坏血酸-2-磷酸镁、亚硒酸钠、碱性成纤维细胞生长因子(bFGF)、胰岛素、碳酸氢钠、转铁蛋白和转化生长因子；其中，所述转化生长因子为转化生长因子TGFβ1或转化生长因子Nodal。按照该方法对间充质干细胞进行成球培养，细胞能在3-5天内由贴壁状态自发聚集形成球，并维持较好的活性和功能，不需要使用特殊材料及容器设备。
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公开(公告)号：CN118717195A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202411083086.9
申请日：2024-08-08
Applicant: 北京大学口腔医学院 , 北京瑞医博科技有限公司 , 北京柏惠维康科技股份有限公司
IPC: A61B17/02
Abstract: 本发明提供一种辅助颏成形术的牵开装置，包括：基杆、第一连接杆、第一撑开部件、第二连接杆和第二撑开部件；第一连接杆和第二连接杆均连接在基杆上，并且二者能够沿基杆的轴线延伸方向在相互靠近的第一相对位置和相互远离的第二相对位置之间转换运动；第一撑开部件和第二撑开部件分别固定在第一连接杆和第二连接杆上，并且第一撑开部件和第二撑开部件均能够伸入到人的嘴中，当第一连接杆和第二连接杆从第一相对位置朝向第二相对位置运动时，第一连接杆和第二连接杆分别带动第一撑开部件和第二撑开部件将人的两侧嘴角撑开。其能够在经口入路的颏成形手术机器人工作过程中将人的口腔进行撑开，同时具有便捷性，安全性和有效性的优点。
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公开(公告)号：CN117814959A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202311788511.X
申请日：2023-12-25
Applicant: 北京大学口腔医学院
IPC: A61F2/28
Abstract: 本发明公开了一种口腔软组织移植用数字化保持器及其制作方法，属于口腔医学技术领域，所述口腔软组织移植用数字化保持器包括相互连接的工作区段和固定区段。工作区段外形设计以牙槽骨外形为基础，以适应前庭沟成形术及腭黏膜移植术后的软组织外形，同时工作区段上还设置有供种植体愈合基台穿出的孔洞。固定区段设置在工作区段一侧或两侧，以牙齿外形高点固位，避免对种植体产生不良应力，同时具有摘戴操作简单，患者易于进行口腔卫生维护的特点。本发明通过设计可以贴合前庭沟成形术联合腭黏膜移植术后的软组织形态的数字化保持器，以维持种植体周围软组织移植后的临床疗效。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111334466B
公开(公告)日：2022-04-01
申请号：CN202010166926.3
申请日：2020-03-11
Applicant: 北京大学口腔医学院
IPC: C12N5/0775 , C12N5/073 , C12Q1/02
Abstract: 本发明涉及细胞培养领域，公开了一种间充质干细胞球及其制备方法和应用以及成球培养基在制备间充质干细胞球中的应用。该方法包括将间充质干细胞接种至成球培养基中进行培养，得到间充质干细胞球；其中，所述成球培养基包括基础培养基和添加物，所述基础培养基为DMEM/F12培养基；所述添加物为抗坏血酸‑2‑磷酸镁、亚硒酸钠、碱性成纤维细胞生长因子(bFGF)、胰岛素、碳酸氢钠、转铁蛋白和转化生长因子；其中，所述转化生长因子为转化生长因子TGFβ1或转化生长因子Nodal。按照该方法对间充质干细胞进行成球培养，细胞能在3‑5天内由贴壁状态自发聚集形成球，并维持较好的活性和功能，不需要使用特殊材料及容器设备。
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公开(公告)号：CN111967540B
公开(公告)日：2021-06-08
申请号：CN202011046297.7
申请日：2020-09-29
Applicant: 北京大学口腔医学院 , 北京羽医甘蓝信息技术有限公司
Abstract: 本发明涉及图像处理领域，其实施方式提供了一种基于CT数据库的颌面部骨折的识别方法，所述方法包括：获取不同骨折类型的颌面部骨折的CT数据样本；对所述CT数据样本进行标注处理和分类处理；采用同一骨折类型的经处理的CT数据样本训练骨折判别模型，训练好的骨折判别模型通过识别输入图像块是否包括某一骨折类型对应的图像特征来确定是否存在对应的骨折类型；将输入的颌面部CT数据输入对应的训练好的骨折判别模型，以确定输入的颌面部CT数据是否存在对应的骨折类型。同时还提供了对应的基于CT数据库的颌面部骨折的识别装置，以及一种终端设备。本发明提供的实施方式适用于医学图像中的CT图像中的骨折识别，提升了识别效率。
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公开(公告)号：CN112150473A
公开(公告)日：2020-12-29
申请号：CN202011018678.4
申请日：2020-09-24
Applicant: 北京羽医甘蓝信息技术有限公司 , 北京大学口腔医学院
Abstract: 本发明涉及图像模型领域，其实施方式提供了一种基于CT的三维颌骨图像分割建模方法，所述方法包括：构建卷积神经网络模型；将已分割标记颌骨的CT图像预处理后，从中提取图像子序列作为训练样本，对所述卷积神经网络模型进行训练，得到训练好的卷积神经网络模型；所述训练好的卷积神经网络模型用于获取从待分割的CT图像提取的图像子序列，处理后得到所述图像子序列对应的分割结果；所述分割结果用于整合后得到所述待分割的CT图像的三维颌骨分割结果。同时还提供了对应的基于CT的三维颌骨图像分割建模装置，以及一种终端设备。本发明提供的实施方式适用于建立一个从CT图像提取出三维颌骨区域的分割模型。
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公开(公告)号：CN112150472A
公开(公告)日：2020-12-29
申请号：CN202011016704.X
申请日：2020-09-24
Applicant: 北京羽医甘蓝信息技术有限公司 , 北京大学口腔医学院
Abstract: 本发明涉及图像处理领域，其实施方式提供了一种基于CBCT的三维颌骨图像分割方法，所述方法包括：从待分割的CBCT图像提取多个图像子序列，输入训练好的卷积神经网络模型，对应得到多个分割结果；将所述分割结果整合得到所述待分割的CBCT图像的三维颌骨分割结果；所述训练好的卷积神经网络模型通过以下步骤得到：构建卷积神经网络模型；将已分割标记颌骨的CBCT图像预处理后，从中提取图像子序列作为训练样本，对所述卷积神经网络模型进行训练。同时还提供了对应的基于CBCT的三维颌骨图像分割装置，以及一种终端设备。本发明提供的实施方式适用于从CBCT图像提取出三维颌骨区域的图像。
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公开(公告)号：CN110378941A
公开(公告)日：2019-10-25
申请号：CN201910642942.2
申请日：2019-07-16
IPC: G06T7/33 , G06F16/583
Abstract: 本发明公开了一种获取面中部缺损目标参照数据的刚性配准方法，其步骤如下：从影像科所有CT数据中，选择共519例满足研究一数据库纳入标准并存在完整颅颌面三维形态数据的正常人颅颌面CT数据作为正常国人颅颌面三维形态数据库，在Matlab R2018中，利用相应功能模块将STL文件转换为PLY格式文件，并存储入数据库内，通过对两个点云文件内所有点的坐标数据进行匹配，从而得到最相似的颅骨，再进行模拟实验。本发明利用了三维模型点云文件内的所有点坐标，利用最近点迭代(ICP)算法与数据库中颅骨的点云坐标进行三维配准，无需进行模型归一化处理及特征点提取，大大减少了数据录入压力，避免了特征点过少和手工选点误差。
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