公开(公告)号：CN116153530A

公开(公告)日：2023-05-23

申请号：CN202310146845.0

申请日：2023-02-22

Applicant: 浙江工商大学

Inventor： 田彦 ,  简国堂 ,  王昊 ,  徐永川 ,  林毅龙

IPC: G16H80/00 ,  A61C7/00 ,  G06V20/40 ,  G06V20/52 ,  G06V10/26 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06T7/33 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于口腔扫描视频的正畸治疗监测方法及装置，该方法设计了一个基于深度学习的框架来测量正畸治疗的矫正程度，它可以重建、分割和估计单个牙齿的姿态。本发明首先构建牙齿实例分割模型，在该模型中构建了一个新的异质特征交互模块，它扩展了图的注意力，通过在不同的图中传播信息来有效融合异质数据。然后构建牙齿点云注册模型，并在点云注册过程中设计了一种挖掘结构信息的四元损失函数，通过测量负例样本中的多样性来探索不匹配的点之间的关系。最后，将预测的牙齿姿态与目标牙齿姿态进行比较，以检查正畸治疗结果是否与计划一致。

公开(公告)号：CN116071552A

公开(公告)日：2023-05-05

申请号：CN202310142947.5

申请日：2023-02-21

Applicant: 浙江工商大学

Inventor： 田彦 ,  来锴楠 ,  王昊 ,  徐永川

IPC: G06V10/26 ,  G06V10/28 ,  G06V10/762 ,  G06T7/12 ,  G06T7/00 ,  G06T17/00 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于环境信息挖掘和尺度感知的牙齿实例分割方法，该方法训练牙齿实例分割模型，在骨干网络的编码器前两层分别嵌入一个轻量级的transformer，以增强编码器的非局部信息挖掘能力，根据点云空间几何信息自适应地确定空间编码方式，提升了体素特征的辨别力。本发明通过使用尺度预测网络和团块分割网络，动态预测点云团块大小，降低牙齿实例分割错误的概率，改进牙齿间和牙齿牙龈边界区域的分割结果。与其他先进方法相比，本发明提取出足够有辨识性的3D牙齿数据特征，能应对牙齿数据样本的复杂性，具有可观的竞争力。

公开(公告)号：CN116309738A

公开(公告)日：2023-06-23

申请号：CN202310277474.X

申请日：2023-03-21

Applicant: 浙江工商大学

Inventor： 田彦 ,  付汉侍 ,  徐永川 ,  王昊 ,  林毅龙 ,  朱云芳 ,  江照意

IPC: G06T7/30 ,  A61C7/00 ,  G06T7/11 ,  G06T7/194 ,  G06T7/80 ,  G06T7/70 ,  G06T7/00 ,  G06V20/40 ,  G06N3/084 ,  G06N3/048 ,  G06N3/044

Abstract: 本发明公开了一种基于多视图颌姿态估计的正畸治疗监测方法及装置。给定正畸前3D颌模型和正畸后RGB口腔扫描视频，首先训练牙齿视频实例分割模型，得到每个牙齿的实例分割掩码，其中设计了实例传播模块，只需要使用框位置、类分数和语义分割掩码就可以构造时域中的实例关系；本发明设计了时间一致性损失，用来学习相同实例在帧之间保持高度相似性的特征编码；然后利用数据驱动的方法结合多视图几何关系优化估计固定牙齿框架的颌姿态，通过双向约束的姿态跟踪推断不包含固定牙齿的帧中的颌姿态；最后利用基于迭代的方法估计每个正畸牙齿的相对位姿变化。本发明方法能够在未获取正畸后3D颌模型时准确估计正畸牙齿的姿态变化，实现正畸治疗的有效监测。

公开(公告)号：CN117853748A

公开(公告)日：2024-04-09

申请号：CN202410075232.7

申请日：2024-01-18

Applicant: 浙江工商大学

Inventor： 田彦 ,  王昊 ,  许嘉辉 ,  薛鹏程 ,  沈晨辉 ,  蔡文杰

IPC: G06V10/44 ,  G06V10/80 ,  G06V10/10

Abstract: 本发明公开了一种基于局部重要性先验的多轴Transformer点云注册方法、设备及介质，该方法通过在骨干网络的编码器后嵌入一个基于局部重要性先验知识的多轴Transformer，来训练点云注册模型。这种方法能够提高模型训练效率，增强模型对于点云细节和整体几何信息的感知能力，从而提高提取到的点云特征的几何辨识度，最终提升点云注册的精度。本发明通过设计窗口权重先验模块，突出注册有效区域，并利用多轴Transformer以分而治之的方式感知局部和全局的几何信息。与其他先进方法相比，本发明能够提取具有辨识度的点云特征，能够应对低重叠场景下的点云配准问题，具有可观的竞争力。

公开(公告)号：CN115761125A

公开(公告)日：2023-03-07

申请号：CN202211429540.2

申请日：2022-11-15

Applicant: 浙江工商大学

Inventor： 田彦 ,  付汉侍 ,  简国堂 ,  王昊

IPC: G06T17/00 ,  G06T7/73 ,  G06T7/10 ,  G06V10/82 ,  G06V10/42 ,  G06V10/44 ,  G06V10/80 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/048 ,  G06N3/084 ,  A61C7/00

Abstract: 本发明公开了一种基于点云注意力和齿间碰撞损失的齿科数字化正畸方法，该方法首先搭建齿科数字化正畸网络，在该网络中建立基于点云注意力的全局特征提取模块以及针对单个牙齿的局部特征提取模块，并将两者进行融合，提升了环境特征的鲁棒性，改善了正畸网络的辨识能力，同时设计了齿间碰撞损失函数，对正畸后不同牙齿位置之间的相对关系进行了约束，从而解决了正畸后牙齿之间可能存在的碰撞问题；与其他先进方法相比，本发明方法具有可观的竞争力。