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公开(公告)号：CN117522795A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311448704.0
申请日：2023-11-02
IPC: G06T7/00 , A61B6/51 , A61B6/00 , A61C8/00 , G06T7/11 , G06T7/60 , G06T7/73 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06T7/13
Abstract: 本发明公开了一种基于三维图像分割技术的种植体种植参数确定方法，采用基于人工智能技术的三维图像分割模型识别并分割出牙齿区域和牙床区域，并利用图像处理技术和空间几何方法确定口腔种植体的牙位及植入点、植入深度、植入轴向和植入半径。上述发明内容包括一个三维图像分割模型、一种牙位及植入点计算方法、一种植入深度计算方法、一种植入轴向计算方法和一种植入半径计算方法。本发明融合了基于深度学习技术的三维图像分割模型和基于图像处理技术的口腔种植体种植参数确定方法，在智能化计算种植参数的同时，保证了准确的参数精度。
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公开(公告)号：CN117495801A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311450735.X
申请日：2023-11-02
IPC: G06T7/00 , A61B6/51 , A61B6/00 , A61C8/00 , G06T7/11 , G06T7/60 , G06T7/73 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06T7/13
Abstract: 本发明公开了一种基于图像分割网络的种植体种植参数确定方法，通过图像分割网络实现对口腔区域牙齿的识别和分割，并利用图像处理技术计算拟植入种植体的牙位及植入点、植入深度、植入轴向和植入半径。上述发明内容包括一个基于深度学习的图像分割网络模型、一种牙位及植入点计算方法、一种植入深度计算方法、一种植入轴向计算方法和一种植入半径计算方法。本发明针对现有技术需要耗费大量的时间和精力成本、依赖医护人员的临床经验以及存在不可避免的人为误差等局限性，将基于深度学习技术的图像分割网络模型和基于图像处理技术的口腔种植体种植参数确定方法相结合，在自动化实现口腔种植体智能定位的同时，保证了准确的定位精度。
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公开(公告)号：CN112022387A
公开(公告)日：2020-12-04
申请号：CN202010891743.8
申请日：2020-08-27
Applicant: 北京大学口腔医学院
Abstract: 本发明涉及一种种植体的定位方法、装置、设备及存储介质。该方法通过步骤一、对种植体的第一三维数据与扫描杆数据进行匹配，得到第二三维数据，其中，扫描杆数据为扫描杆的三维数据；步骤二、在常规植入种植体的手术前，对手术位置进行CBCT拍摄，得到医学图像数据；步骤三、在常规植入种植体后，插入与种植体配套的扫描杆，并进行口腔扫描，得到第三三维数据；步骤四、对第二三维数据与第三三维数据进行配准，得到第四三维数据；步骤五、对医学图像数据及第四三维数据进行配准，以获得所述种植体在颌骨中的位置以及与周围解剖结构的关系，可达到省去术后影像学检查的步骤，减少患者放射线暴露的技术效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119444706A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411509141.6
申请日：2024-10-28
IPC: G06T7/00 , G06T7/10 , G06T7/12 , G06T7/13 , G06T7/33 , G06V10/42 , G06V10/44 , G06V10/46 , G06V10/74 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/042 , G06N3/045 , G06N3/0464 , A61C19/04 , A61B6/51 , A61B6/00
Abstract: 本发明公开了一种基于口扫和CBCT的牙齿三维数字模型配准及牙颈线提取方法，涉及牙齿三维数字模型配准领域。包括：分别获取口扫和CBCT的三维口腔图像，利用预先训练的V‑Net和ToothNet图像分割模型，自动分割出牙冠和牙齿的三维结构。然后通过特征提取网络、信息交换网络和刚性变换网络，实现两种模态图像的对齐和配准。特征提取网络利用远点采样和动态图卷积神经网络提取局部和全局特征，自注意力和交叉注意力模块在同一模态和不同模态间进行特征增强和信息交换，基于此配准结果，进一步提取并优化牙颈线。该方法不仅能够快速、精准地对牙齿三维数字模型进行配准，提供高精度的牙颈线提取结果，还能减少医疗机构的人力与时间成本，提高医疗效率。
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公开(公告)号：CN117122427A
公开(公告)日：2023-11-28
申请号：CN202310999507.1
申请日：2023-08-09
IPC: A61C7/00
Abstract: 本发明涉及牙齿正畸技术领域，提供一种牙列缺损后邻牙倾斜矫治装置及方法。包括第一连接件、驱动组件、传动组件和第二连接件，第一连接件与第一牙齿固定连接；驱动组件包括第一连接部和调节轴，调节轴和第一连接件分别设置在第一连接部相对的两端，调节轴靠近第一连接部的一端设有第一轴段，另一端设有第二轴段，第二轴段的至少部分表面上设置有螺纹结构；传动组件一端设置有螺纹孔，螺纹孔与螺纹结构相配合，另一端可拆卸地连接于第二连接件，第二连接件与第二牙齿固定连接。本发明可以提高倾斜邻牙矫治的矫治效率，且装置便捷安装在牙齿表面。
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公开(公告)号：CN119606573A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202510088570.9
申请日：2025-01-21
Applicant: 北京大学口腔医学院
IPC: A61C8/00
Abstract: 本申请提供了一种口腔种植体周围角化龈移植的个性化固位装置及制作方法，涉及医疗器械技术领域，该个性化固位装置包括组织面，组织面包括角化区、移植物区和根方区，角化区用于与患者的牙槽嵴顶切口的舌侧或者腭侧区域进行贴合，移植物区用于容纳和固定移植的角化龈，根方区用于固定根向复位瓣；角化区还设置有愈合基台固位孔，愈合基台固位孔用于容纳愈合基台；移植物区还设置有观察窗，观察窗用于观察软组织的固定压力和愈合情况；根方区还设置有固位钉固位孔，固位钉固位孔用于容纳固定钉。可实现根向复位瓣及移植软组织精准、高效、稳定的固定，降低手术难度和操作时间，提高角化龈增宽效果。
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公开(公告)号：CN118570523B
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202410608036.1
申请日：2024-05-16
IPC: G06V10/764 , G06V20/70 , G06V10/40 , G06V10/80 , G06V10/74 , G06V10/82 , G06N3/084 , G06N3/0455 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供一种基于文本提示训练的深度学习牙种植体分类方法，涉及牙种植体分类技术领域，包括：融合知识特征和训练集中CBCT图像特征图的图像特征以形成联合特征；将联合特征和特征图拼接后嵌入类别标签特征，并获取标签‑像素相似图；对标签‑像素相似图进行处理以获取类别预测结果，并最小化损失函数以更新模型参数；将待测牙种植体的CBCT图像输入至训练好的牙种植体分类模型中以获取待测牙种植体类别；本发明通过对牙种植体相关的文本信息进行处理以作为知识特征，再融合知识特征和CBCT图像的图像特征以形成联合特征，以此通过牙种植体的文本信息约束牙种植体分类模型的学习训练，提高牙种植体分类模型的学习效率以及预测牙种植体类别的精准性。
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公开(公告)号：CN118570523A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410608036.1
申请日：2024-05-16
IPC: G06V10/764 , G06V20/70 , G06V10/40 , G06V10/80 , G06V10/74 , G06V10/82 , G06N3/084 , G06N3/0455 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供一种基于文本提示训练的深度学习牙种植体分类方法，涉及牙种植体分类技术领域，包括：融合知识特征和训练集中CBCT图像特征图的图像特征以形成联合特征；将联合特征和特征图拼接后嵌入类别标签特征，并获取标签‑像素相似图；对标签‑像素相似图进行处理以获取类别预测结果，并最小化损失函数以更新模型参数；将待测牙种植体的CBCT图像输入至训练好的牙种植体分类模型中以获取待测牙种植体类别；本发明通过对牙种植体相关的文本信息进行处理以作为知识特征，再融合知识特征和CBCT图像的图像特征以形成联合特征，以此通过牙种植体的文本信息约束牙种植体分类模型的学习训练，提高牙种植体分类模型的学习效率以及预测牙种植体类别的精准性。
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