口腔醫(yī)學(xué)中CBCT重建模型與激光掃描牙齒STL模型融合方法的深度剖析與實(shí)踐一、引言1.1研究背景隨著科技的迅猛發(fā)展，口腔數(shù)字化技術(shù)在口腔醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用日益廣泛，為口腔疾病的診斷、治療和預(yù)防帶來(lái)了革命性的變化。從早期簡(jiǎn)單的計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)與制造技術(shù)，到如今涵蓋三維掃描、口腔醫(yī)學(xué)圖像處理、人工智能等多種先進(jìn)技術(shù)的綜合應(yīng)用，口腔數(shù)字化診療技術(shù)不斷革新，顯著提升了口腔醫(yī)療的精準(zhǔn)性、高效性和個(gè)性化水平。特別是在口腔正畸治療中，數(shù)字化模型已經(jīng)成為了治療方案設(shè)計(jì)和制作輔助器材的基礎(chǔ)，而數(shù)字化模型的制作離不開重建模型和融合模型等技術(shù)。在這一背景下，對(duì)高精度、全面的口腔數(shù)字化模型的需求也日益增長(zhǎng)。這些數(shù)字化模型不僅是診斷和治療方案制定的重要依據(jù)，還在手術(shù)模擬、治療效果預(yù)測(cè)等方面發(fā)揮著關(guān)鍵作用。在眾多口腔數(shù)字化成像技術(shù)中，錐形束計(jì)算機(jī)斷層掃描（ConeBeamComputedTomography，CBCT）技術(shù)近年來(lái)備受關(guān)注。CBCT采用錐形束X射線源，通過(guò)一次旋轉(zhuǎn)掃描即可獲取三維圖像數(shù)據(jù)，再借助計(jì)算機(jī)對(duì)數(shù)字信號(hào)進(jìn)行處理，能夠高效、清晰地重建出牙齒的三維形態(tài)，為醫(yī)生提供全面的顱面結(jié)構(gòu)信息。在頜面部骨折診斷中，CBCT的三維重建技術(shù)可清晰顯示骨折線走向、碎骨片位置及周圍軟組織損傷情況，為治療方案的制定提供準(zhǔn)確依據(jù)；在種植牙術(shù)前評(píng)估中，醫(yī)生可通過(guò)CBCT了解頜骨的密度、厚度和質(zhì)量，精確設(shè)計(jì)種植體的位置和角度，有效提高手術(shù)的準(zhǔn)確性和成功率。然而，CBCT技術(shù)也存在一定的局限性。其所重建的模型為顱面整體模型，雖然能夠展示整體結(jié)構(gòu)，但在牙齒細(xì)節(jié)方面表現(xiàn)欠佳，如牙釉質(zhì)、牙本質(zhì)的細(xì)微結(jié)構(gòu)以及牙齒表面的紋理等信息難以清晰呈現(xiàn)，這些細(xì)節(jié)對(duì)于一些精細(xì)的口腔治療，如牙齒修復(fù)、正畸治療方案的精準(zhǔn)制定等至關(guān)重要。相比之下，激光掃描技術(shù)在重建牙齒形態(tài)方面具有獨(dú)特優(yōu)勢(shì)。它能夠利用激光束對(duì)牙齒表面進(jìn)行掃描，通過(guò)獲取反射光的信息來(lái)精確重建牙齒的外形，能夠精細(xì)地呈現(xiàn)牙齒的表面形態(tài)和細(xì)微結(jié)構(gòu)，為牙齒的數(shù)字化建模提供高精度的細(xì)節(jié)數(shù)據(jù)。在制作牙齒修復(fù)體時(shí)，激光掃描獲取的精細(xì)牙齒模型可幫助醫(yī)生更準(zhǔn)確地設(shè)計(jì)修復(fù)體的形狀和尺寸，提高修復(fù)效果。但激光掃描技術(shù)同樣面臨挑戰(zhàn)。在掃描過(guò)程中，牙齒間的遮擋會(huì)導(dǎo)致部分區(qū)域無(wú)法被激光照射到，從而產(chǎn)生數(shù)據(jù)缺失；同時(shí)，口腔內(nèi)的軟組織，如牙齦、黏膜等，也會(huì)對(duì)激光掃描造成干擾，使得獲取的模型難以完整地呈現(xiàn)全齒弓的形態(tài)，這在需要全面了解牙齒排列和咬合關(guān)系的口腔正畸等治療中，存在一定的局限性。為了克服CBCT和激光掃描技術(shù)各自的不足，充分發(fā)揮兩者的優(yōu)勢(shì)，將CBCT重建模型與激光掃描牙齒STL（Stereolithography）模型進(jìn)行融合成為了研究的熱點(diǎn)方向。通過(guò)融合這兩種模型，有望同時(shí)獲取顱面整體模型和精細(xì)的牙齒模型，為口腔正畸、種植、修復(fù)等治療提供更全面、準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)支持，進(jìn)一步提升口腔數(shù)字化診療的質(zhì)量和效果，推動(dòng)口腔醫(yī)學(xué)的發(fā)展。1.2研究目的與意義本研究旨在開發(fā)一種高效、準(zhǔn)確的實(shí)用新型融合方法，將CBCT重建模型與激光掃描牙齒STL模型進(jìn)行融合，以充分發(fā)揮兩種技術(shù)的優(yōu)勢(shì)，克服各自的局限性。通過(guò)深入研究和實(shí)驗(yàn)，探索出一種能夠?qū)崿F(xiàn)高精度模型融合的技術(shù)路徑，為口腔醫(yī)學(xué)領(lǐng)域提供更為優(yōu)質(zhì)的數(shù)字化模型，推動(dòng)口腔數(shù)字化診療技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展。從提高數(shù)字化模型質(zhì)量的角度來(lái)看，融合后的模型將兼具CBCT重建模型對(duì)顱面整體結(jié)構(gòu)的呈現(xiàn)能力以及激光掃描牙齒STL模型對(duì)牙齒精細(xì)細(xì)節(jié)的展示能力。這使得數(shù)字化模型在口腔疾病診斷、治療方案制定等方面能夠提供更全面、準(zhǔn)確的信息，有助于醫(yī)生更精準(zhǔn)地把握病情，從而提高診斷的準(zhǔn)確性和可靠性，為后續(xù)治療奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。在口腔種植手術(shù)中，融合模型可清晰展示頜骨的整體形態(tài)、內(nèi)部結(jié)構(gòu)以及牙齒的精細(xì)特征，醫(yī)生能夠更精確地評(píng)估種植位點(diǎn)的骨量、骨質(zhì)以及與周圍神經(jīng)、血管的關(guān)系，進(jìn)而制定出更為科學(xué)合理的種植方案，提高種植手術(shù)的成功率。在優(yōu)化治療流程方面，該融合方法的應(yīng)用可以減少不必要的重復(fù)掃描和模型制作環(huán)節(jié)。以往，醫(yī)生可能需要分別依據(jù)CBCT模型和激光掃描模型進(jìn)行多次分析和評(píng)估，而融合模型的出現(xiàn)，使得醫(yī)生能夠在一個(gè)模型上獲取所需的全部信息，大大提高了工作效率，使整個(gè)治療過(guò)程更加順暢。這不僅節(jié)省了醫(yī)療資源，還減輕了患者的治療負(fù)擔(dān)和時(shí)間成本，提高了患者的就醫(yī)體驗(yàn)。以口腔正畸治療為例，傳統(tǒng)流程中，醫(yī)生需要分別從CBCT和激光掃描獲取的數(shù)據(jù)中綜合分析患者的牙齒和頜骨情況，而融合模型能夠一次性呈現(xiàn)完整信息，醫(yī)生可以更快速地制定正畸方案，患者也能更早開始治療，縮短了整個(gè)正畸療程。從推動(dòng)口腔數(shù)字化技術(shù)發(fā)展的層面來(lái)說(shuō)，本研究成果將為口腔醫(yī)學(xué)領(lǐng)域提供新的技術(shù)思路和方法，促進(jìn)相關(guān)領(lǐng)域的技術(shù)創(chuàng)新和進(jìn)步。該融合方法的成功開發(fā)，將鼓勵(lì)更多科研人員和醫(yī)療機(jī)構(gòu)投入到口腔數(shù)字化技術(shù)的研究和應(yīng)用中，進(jìn)一步拓展數(shù)字化技術(shù)在口腔醫(yī)學(xué)中的應(yīng)用范圍，推動(dòng)口腔醫(yī)學(xué)向更加精準(zhǔn)、高效、個(gè)性化的方向發(fā)展。這種融合方法的推廣應(yīng)用，可能會(huì)促使口腔醫(yī)療設(shè)備制造商研發(fā)更先進(jìn)的掃描設(shè)備和軟件，以更好地支持模型融合技術(shù)的實(shí)施，從而帶動(dòng)整個(gè)口腔數(shù)字化產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。1.3國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀在口腔醫(yī)學(xué)數(shù)字化領(lǐng)域，將CBCT重建模型與激光掃描牙齒STL模型進(jìn)行融合的研究已取得了一定進(jìn)展，國(guó)內(nèi)外學(xué)者從不同角度開展研究，探索出多種融合算法和技術(shù)路徑。國(guó)外研究起步相對(duì)較早，在模型融合算法和應(yīng)用方面積累了豐富的經(jīng)驗(yàn)。一些研究團(tuán)隊(duì)致力于開發(fā)先進(jìn)的配準(zhǔn)算法，以實(shí)現(xiàn)兩種模型的高精度融合。美國(guó)的科研團(tuán)隊(duì)運(yùn)用基于特征點(diǎn)的配準(zhǔn)算法，通過(guò)在CBCT重建模型和激光掃描牙齒STL模型上提取具有代表性的特征點(diǎn)，如牙齒的邊緣點(diǎn)、牙尖點(diǎn)等，利用這些特征點(diǎn)之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系進(jìn)行模型配準(zhǔn)，從而實(shí)現(xiàn)兩者的融合。這種方法在一定程度上提高了融合的準(zhǔn)確性，但特征點(diǎn)的提取過(guò)程往往依賴人工操作，效率較低，且容易受到人為因素的影響。歐洲的研究人員則嘗試采用基于曲面匹配的算法，將模型的表面特征進(jìn)行匹配，以達(dá)到融合的目的。他們利用激光掃描牙齒STL模型表面的高精度細(xì)節(jié)信息，與CBCT重建模型的相應(yīng)區(qū)域進(jìn)行曲面擬合，通過(guò)不斷調(diào)整模型的位置和姿態(tài)，使兩者的曲面盡可能貼合。這種方法對(duì)于處理復(fù)雜的牙齒形態(tài)具有一定優(yōu)勢(shì)，但計(jì)算量較大，對(duì)計(jì)算機(jī)硬件性能要求較高。在應(yīng)用方面，國(guó)外已經(jīng)將融合模型廣泛應(yīng)用于口腔正畸、種植手術(shù)模擬等領(lǐng)域。在口腔正畸治療中，融合模型能夠?yàn)獒t(yī)生提供更全面的牙齒和頜骨信息，幫助醫(yī)生更準(zhǔn)確地制定正畸方案，預(yù)測(cè)治療效果；在種植手術(shù)模擬中，醫(yī)生可以借助融合模型，更直觀地了解種植位點(diǎn)的骨量、骨質(zhì)以及與周圍神經(jīng)、血管的關(guān)系，提高種植手術(shù)的安全性和成功率。國(guó)內(nèi)在該領(lǐng)域的研究也呈現(xiàn)出快速發(fā)展的態(tài)勢(shì)。許多高校和科研機(jī)構(gòu)積極投入到模型融合技術(shù)的研究中，取得了一系列有價(jià)值的成果。一些學(xué)者針對(duì)國(guó)內(nèi)患者的口腔特點(diǎn)，對(duì)現(xiàn)有融合算法進(jìn)行優(yōu)化和改進(jìn)。山東大學(xué)的研究者基于icp（iterativeclosestpoint）算法提出了一個(gè)半自動(dòng)的激光掃描與cbct牙齒融合方法，通過(guò)手動(dòng)在兩個(gè)點(diǎn)云模型上選取位置對(duì)應(yīng)的特征點(diǎn)對(duì)，通過(guò)icp算法計(jì)算變換矩陣，實(shí)現(xiàn)cbct牙齒與激光掃描牙齒的配準(zhǔn)，然后利用布爾運(yùn)算截取激光掃描牙齒的牙冠點(diǎn)云，將其與cbct牙齒點(diǎn)云進(jìn)行融合，得到最終的三維牙齒模型。盡管該方法能夠有效地實(shí)現(xiàn)激光掃描牙齒模型與cbct牙齒重建模型的點(diǎn)云融合，但所得到的融合結(jié)果準(zhǔn)確率較低，且效率較慢，不適用于處理大規(guī)模的醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)。還有學(xué)者從臨床應(yīng)用的角度出發(fā)，研究融合模型在不同口腔疾病治療中的效果和應(yīng)用價(jià)值。他們通過(guò)對(duì)大量臨床病例的分析，驗(yàn)證了融合模型在提高診斷準(zhǔn)確性、優(yōu)化治療方案等方面的顯著作用。然而，目前的研究仍存在一些問(wèn)題和不足。在算法層面，現(xiàn)有的融合算法普遍存在計(jì)算復(fù)雜度高、配準(zhǔn)精度不夠理想的問(wèn)題。部分算法對(duì)初始條件較為敏感，容易陷入局部最優(yōu)解，導(dǎo)致融合結(jié)果不準(zhǔn)確；一些算法在處理復(fù)雜口腔結(jié)構(gòu)時(shí)，難以準(zhǔn)確地對(duì)齊模型，影響了融合的質(zhì)量。在模型融合的完整性方面，由于CBCT重建模型和激光掃描牙齒STL模型的數(shù)據(jù)來(lái)源和采集方式不同，兩者之間存在數(shù)據(jù)缺失和不匹配的情況，如何有效地填補(bǔ)數(shù)據(jù)缺失部分，實(shí)現(xiàn)模型的無(wú)縫融合，仍是亟待解決的難題。在臨床應(yīng)用中，融合模型的標(biāo)準(zhǔn)化和規(guī)范化程度較低，不同醫(yī)療機(jī)構(gòu)之間的應(yīng)用差異較大，缺乏統(tǒng)一的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)和操作規(guī)范，這在一定程度上限制了融合模型的廣泛推廣和應(yīng)用。二、CBCT重建模型與激光掃描牙齒STL模型概述2.1CBCT技術(shù)原理與重建模型特點(diǎn)2.1.1CBCT技術(shù)原理CBCT，即錐形束計(jì)算機(jī)斷層掃描（ConeBeamComputedTomography），是一種先進(jìn)的三維成像技術(shù)，在口腔醫(yī)學(xué)等領(lǐng)域具有廣泛應(yīng)用。其成像原理基于錐形束X射線的掃描與數(shù)據(jù)采集，通過(guò)旋轉(zhuǎn)機(jī)架帶動(dòng)X射線源和探測(cè)器圍繞被掃描物體旋轉(zhuǎn)，在旋轉(zhuǎn)過(guò)程中，X射線源發(fā)射出錐形束X射線，穿透被掃描物體，探測(cè)器則接收穿過(guò)物體后的X射線衰減信息。由于錐形束X射線能夠覆蓋較大的體積范圍，一次旋轉(zhuǎn)掃描即可獲取被掃描物體的三維投影數(shù)據(jù)，這與傳統(tǒng)CT使用的扇形束X射線有所不同，傳統(tǒng)CT需通過(guò)多個(gè)扇形束的組合來(lái)獲取三維數(shù)據(jù)，而CBCT的錐形束X射線簡(jiǎn)化了數(shù)據(jù)采集過(guò)程，提高了掃描效率。探測(cè)器接收到的X射線衰減信息以數(shù)字信號(hào)的形式傳輸至計(jì)算機(jī)，計(jì)算機(jī)利用這些投影數(shù)據(jù)，通過(guò)特定的算法進(jìn)行圖像重建。常用的重建算法包括濾波反投影（FilteredBackProjection，F(xiàn)BP）算法和迭代重建算法等。FBP算法是基于傅立葉變換理論的空域處理技術(shù)，它對(duì)每個(gè)采集投影角度下的投影數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波處理，以去除噪聲和偽影，然后根據(jù)投影的幾何關(guān)系進(jìn)行反投影重建，將投影數(shù)據(jù)重新分配到三維空間中，從而生成物體的三維斷層圖像。迭代重建算法則是一種基于數(shù)學(xué)模型的重建方法，它首先對(duì)X射線光子分布進(jìn)行初始估計(jì)，在此基礎(chǔ)上估算每個(gè)投影方向上探測(cè)器獲得的可能計(jì)數(shù)，即正投影，再將正投影數(shù)據(jù)與探測(cè)器實(shí)際采集的投影數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，根據(jù)比較結(jié)果更新原始估計(jì)數(shù)據(jù)，不斷重復(fù)此過(guò)程，直到下一代迭代結(jié)果與實(shí)際投影數(shù)據(jù)達(dá)到滿意的匹配程度，從而重建出高精度的三維圖像。通過(guò)這些重建算法，CBCT能夠?qū)⑻綔y(cè)器采集到的二維投影數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為三維模型，為醫(yī)生提供全面、直觀的被掃描物體內(nèi)部結(jié)構(gòu)信息。2.1.2CBCT重建模型特點(diǎn)CBCT重建模型具有顱面整體成像的顯著優(yōu)勢(shì)，能夠全面展示頜面部的復(fù)雜結(jié)構(gòu)。在頜骨腫瘤的診斷中，CBCT重建模型可以清晰呈現(xiàn)腫瘤的位置、大小、形態(tài)以及與周圍骨骼、神經(jīng)、血管等結(jié)構(gòu)的關(guān)系，為醫(yī)生制定手術(shù)方案提供重要依據(jù)。它能夠準(zhǔn)確顯示頜骨的骨質(zhì)密度、骨小梁結(jié)構(gòu)以及牙槽骨的高度、寬度等信息，對(duì)于評(píng)估種植牙的可行性、確定種植體的植入位置和角度具有重要價(jià)值。在正畸治療中，CBCT重建模型有助于醫(yī)生觀察上下頜骨的位置關(guān)系、牙齒的萌出情況以及顳下頜關(guān)節(jié)的形態(tài)和功能，從而制定更加科學(xué)合理的正畸方案。然而，CBCT重建模型在牙齒細(xì)節(jié)呈現(xiàn)方面存在不足。雖然能夠顯示牙齒的整體形態(tài)和位置，但對(duì)于牙釉質(zhì)、牙本質(zhì)的細(xì)微結(jié)構(gòu)以及牙齒表面的紋理等細(xì)節(jié)信息，其分辨率相對(duì)較低，難以滿足一些對(duì)牙齒精細(xì)結(jié)構(gòu)要求較高的臨床應(yīng)用需求。在進(jìn)行牙齒修復(fù)時(shí)，如制作烤瓷牙、全瓷牙等修復(fù)體，需要精確了解牙齒表面的形態(tài)和細(xì)節(jié)，以確保修復(fù)體與牙齒的貼合度和美觀性，而CBCT重建模型在這方面的表現(xiàn)則略顯遜色。在研究牙齒的微觀結(jié)構(gòu)和病變時(shí)，CBCT重建模型的細(xì)節(jié)不足也可能影響醫(yī)生對(duì)病情的準(zhǔn)確判斷和分析。2.2激光掃描技術(shù)原理與STL模型特點(diǎn)2.2.1激光掃描技術(shù)原理激光掃描技術(shù)是一種先進(jìn)的非接觸式三維測(cè)量技術(shù)，在獲取牙齒表面數(shù)據(jù)方面具有高精度和高效率的特點(diǎn)。其工作原理基于激光三角測(cè)量法，通過(guò)發(fā)射激光束照射到牙齒表面，激光束在牙齒表面發(fā)生反射，反射光被探測(cè)器接收。由于激光束與探測(cè)器之間存在固定的幾何關(guān)系，根據(jù)反射光的角度和位置信息，利用三角測(cè)量原理，即可計(jì)算出牙齒表面各點(diǎn)的三維坐標(biāo)，從而獲取牙齒表面的精確幾何形狀數(shù)據(jù)。在實(shí)際掃描過(guò)程中，激光掃描設(shè)備的掃描頭會(huì)在計(jì)算機(jī)的控制下，按照預(yù)設(shè)的路徑對(duì)牙齒進(jìn)行逐點(diǎn)或逐線掃描。隨著掃描頭的移動(dòng)，不斷獲取牙齒表面不同位置的反射光信息，并將這些信息轉(zhuǎn)化為數(shù)字信號(hào)傳輸至計(jì)算機(jī)。計(jì)算機(jī)通過(guò)專門的軟件對(duì)這些海量的數(shù)字信號(hào)進(jìn)行處理，將其轉(zhuǎn)換為點(diǎn)云數(shù)據(jù)。點(diǎn)云數(shù)據(jù)是由大量離散的三維坐標(biāo)點(diǎn)組成，這些點(diǎn)密集地分布在牙齒表面，精確地反映了牙齒的外形輪廓。在對(duì)一顆牙齒進(jìn)行掃描時(shí)，掃描設(shè)備會(huì)獲取數(shù)以萬(wàn)計(jì)的點(diǎn)云數(shù)據(jù)，這些點(diǎn)云數(shù)據(jù)能夠細(xì)致地呈現(xiàn)牙齒的牙尖、窩溝、邊緣嵴等細(xì)微結(jié)構(gòu)。為了生成能夠被后續(xù)應(yīng)用所使用的STL模型，還需要對(duì)獲取的點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行一系列處理。首先，進(jìn)行點(diǎn)云去噪操作，去除由于噪聲干擾、掃描誤差等原因產(chǎn)生的離群點(diǎn)，以提高點(diǎn)云數(shù)據(jù)的質(zhì)量。然后，進(jìn)行點(diǎn)云配準(zhǔn)，當(dāng)對(duì)全齒弓進(jìn)行掃描時(shí)，可能需要從多個(gè)角度進(jìn)行掃描，以獲取完整的牙齒表面信息，此時(shí)就需要將不同角度獲取的點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行配準(zhǔn)，使其在同一坐標(biāo)系下實(shí)現(xiàn)對(duì)齊。接著，進(jìn)行點(diǎn)云網(wǎng)格化處理，將離散的點(diǎn)云數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為連續(xù)的三角網(wǎng)格模型，通過(guò)在點(diǎn)云數(shù)據(jù)中構(gòu)建三角形面片，使這些面片緊密連接，形成一個(gè)完整的覆蓋牙齒表面的網(wǎng)格結(jié)構(gòu)。對(duì)生成的三角網(wǎng)格模型進(jìn)行優(yōu)化和修復(fù)，調(diào)整三角形面片的大小、形狀和分布，使其更加均勻和合理，同時(shí)修復(fù)可能存在的孔洞、裂縫等缺陷，最終生成符合標(biāo)準(zhǔn)的STL模型。2.2.2激光掃描牙齒STL模型特點(diǎn)激光掃描牙齒STL模型在呈現(xiàn)牙齒形態(tài)方面具有顯著的精細(xì)度優(yōu)勢(shì)。其能夠精確捕捉牙齒表面的微小細(xì)節(jié)，如牙釉質(zhì)表面的細(xì)微紋理、牙本質(zhì)與牙釉質(zhì)的交界線等，這些細(xì)節(jié)信息對(duì)于口腔修復(fù)、正畸等治療具有重要意義。在制作烤瓷牙冠時(shí)，醫(yī)生可以依據(jù)激光掃描牙齒STL模型上的牙齒表面細(xì)節(jié)，精確設(shè)計(jì)烤瓷牙冠的外形和內(nèi)部結(jié)構(gòu)，使其與患者的牙齒完美貼合，不僅提高了修復(fù)體的美觀性，還能增強(qiáng)其功能性和穩(wěn)定性。在正畸治療中，醫(yī)生通過(guò)分析STL模型上牙齒的細(xì)微形態(tài)和排列情況，可以制定出更加精準(zhǔn)的正畸方案，選擇合適的矯治器和矯治力，提高正畸治療的效果和效率。然而，激光掃描牙齒STL模型也存在一些局限性。在掃描過(guò)程中，牙齒間的遮擋問(wèn)題較為突出。由于牙齒的排列結(jié)構(gòu)，部分牙齒的某些區(qū)域可能會(huì)被相鄰牙齒遮擋，導(dǎo)致激光束無(wú)法照射到這些區(qū)域，從而在點(diǎn)云數(shù)據(jù)中產(chǎn)生缺失。在掃描磨牙時(shí)，其遠(yuǎn)中面可能會(huì)被第二磨牙部分遮擋，使得這部分區(qū)域的點(diǎn)云數(shù)據(jù)不完整，進(jìn)而影響STL模型的完整性。口腔內(nèi)的軟組織，如牙齦、黏膜等，也會(huì)對(duì)激光掃描造成干擾。軟組織的表面較為柔軟且不平整，激光在其表面的反射特性與牙齒不同，容易產(chǎn)生散射和漫反射，導(dǎo)致獲取的點(diǎn)云數(shù)據(jù)不準(zhǔn)確。牙齦覆蓋牙齒頸部的部分，可能會(huì)使激光掃描獲取的牙齒頸部形態(tài)與實(shí)際情況存在偏差，影響STL模型對(duì)牙齒整體形態(tài)的準(zhǔn)確呈現(xiàn)。這些遮擋和軟組織干擾問(wèn)題，使得激光掃描牙齒STL模型在重建全齒弓形態(tài)時(shí)面臨挑戰(zhàn)，難以完整、準(zhǔn)確地呈現(xiàn)全齒弓的真實(shí)形態(tài)。三、融合方法的關(guān)鍵技術(shù)與算法3.1點(diǎn)云分割技術(shù)點(diǎn)云分割技術(shù)是將點(diǎn)云數(shù)據(jù)按照一定的規(guī)則和特征劃分為不同的子集，每個(gè)子集代表一個(gè)特定的物體、區(qū)域或結(jié)構(gòu)，在模型融合中具有重要作用。在將CBCT重建模型與激光掃描牙齒STL模型進(jìn)行融合時(shí)，首先需要對(duì)兩種模型的點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行準(zhǔn)確分割，提取出需要融合的部分，如牙齒的牙冠、牙根等部位的點(diǎn)云。通過(guò)精確的點(diǎn)云分割，可以減少后續(xù)處理的數(shù)據(jù)量，提高模型融合的效率和準(zhǔn)確性。準(zhǔn)確的點(diǎn)云分割能夠確保在融合過(guò)程中，不同模型的對(duì)應(yīng)部分能夠精確對(duì)齊，避免因數(shù)據(jù)混淆而導(dǎo)致的融合誤差，從而提升融合模型的質(zhì)量，為口腔醫(yī)學(xué)的診斷和治療提供更可靠的數(shù)據(jù)支持。3.1.1激光口掃牙齒模型點(diǎn)云分割激光口掃牙齒模型包含上下頜骨牙冠和牙齦的點(diǎn)云數(shù)據(jù)，其點(diǎn)云分割的關(guān)鍵在于準(zhǔn)確提取上頜與下頜每顆牙齒的牙冠點(diǎn)云數(shù)據(jù)，同時(shí)盡量減少牙齦等軟組織點(diǎn)云的干擾。目前，常用的分割算法包括區(qū)域增長(zhǎng)算法、基于深度學(xué)習(xí)的語(yǔ)義分割算法等。區(qū)域增長(zhǎng)算法是一種基于幾何特征的分割方法，它從一個(gè)或多個(gè)種子點(diǎn)開始，通過(guò)不斷將滿足一定相似性準(zhǔn)則的相鄰點(diǎn)加入到已分割區(qū)域中，逐步擴(kuò)大分割區(qū)域，直到所有滿足條件的點(diǎn)都被包含在分割區(qū)域內(nèi)。在激光口掃牙齒模型點(diǎn)云分割中，可選擇牙冠表面的特征點(diǎn)作為種子點(diǎn)，如牙尖、邊緣嵴等位置的點(diǎn)。相似性準(zhǔn)則可基于點(diǎn)的法向量、曲率等幾何特征來(lái)定義，當(dāng)相鄰點(diǎn)的法向量夾角在一定范圍內(nèi)，且曲率差異小于某個(gè)閾值時(shí)，認(rèn)為該相鄰點(diǎn)與種子點(diǎn)屬于同一區(qū)域，將其加入到分割區(qū)域中。這種算法的優(yōu)點(diǎn)是原理簡(jiǎn)單、計(jì)算效率較高，能夠在一定程度上利用牙齒的幾何特征進(jìn)行分割。然而，其缺點(diǎn)也較為明顯，對(duì)種子點(diǎn)的選擇較為敏感，如果種子點(diǎn)選擇不當(dāng)，可能導(dǎo)致分割結(jié)果出現(xiàn)偏差；同時(shí)，該算法在處理復(fù)雜形狀的牙齒或存在噪聲干擾的點(diǎn)云數(shù)據(jù)時(shí)，分割效果可能不理想，容易出現(xiàn)過(guò)分割或欠分割的情況。基于深度學(xué)習(xí)的語(yǔ)義分割算法近年來(lái)在點(diǎn)云分割領(lǐng)域取得了顯著進(jìn)展。這類算法通過(guò)構(gòu)建深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，如PointNet、PointNet++等，直接從大量的點(diǎn)云數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)不同物體類別（如牙冠、牙齦等）的特征表示。PointNet直接將點(diǎn)云數(shù)據(jù)作為輸入，通過(guò)多層感知機(jī)（MLP）提取點(diǎn)云的全局特征和局部特征，然后利用這些特征進(jìn)行分類，判斷每個(gè)點(diǎn)所屬的類別，從而實(shí)現(xiàn)點(diǎn)云的語(yǔ)義分割。PointNet++則在PointNet的基礎(chǔ)上，引入了分層采樣和特征聚合的思想，能夠更好地處理大規(guī)模、非均勻分布的點(diǎn)云數(shù)據(jù)，進(jìn)一步提高了分割的精度和魯棒性?；谏疃葘W(xué)習(xí)的語(yǔ)義分割算法具有強(qiáng)大的特征學(xué)習(xí)能力，能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)到復(fù)雜的幾何和語(yǔ)義特征，在復(fù)雜的口腔環(huán)境下，也能準(zhǔn)確地分割出牙齒的牙冠點(diǎn)云，對(duì)噪聲和遮擋具有較強(qiáng)的魯棒性。但該算法需要大量的標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，標(biāo)注過(guò)程耗時(shí)費(fèi)力，且模型訓(xùn)練對(duì)計(jì)算資源要求較高，訓(xùn)練時(shí)間較長(zhǎng)。3.1.2CBCT牙齒重建模型點(diǎn)云分割CBCT牙齒重建模型點(diǎn)云分割的目標(biāo)是獲取牙冠和牙根點(diǎn)云，以便后續(xù)與激光掃描牙齒模型進(jìn)行融合。在分割過(guò)程中，由于CBCT圖像存在噪聲、部分容積效應(yīng)等問(wèn)題，增加了分割的難度，需要采用合適的方法和參數(shù)設(shè)置來(lái)確保分割的準(zhǔn)確性。閾值法是一種常用的CBCT牙齒重建模型點(diǎn)云分割方法。對(duì)于上頜牙齒，可統(tǒng)計(jì)牙齒點(diǎn)云三維坐標(biāo)值在z軸的最高和低值，利用閾值法將上頜牙齒的點(diǎn)云數(shù)據(jù)分類為牙冠和牙根，z軸坐標(biāo)值小于或等于某個(gè)閾值的點(diǎn)云為牙冠，否則為牙根。對(duì)于下頜牙齒，同樣統(tǒng)計(jì)牙齒點(diǎn)云三維坐標(biāo)值在z軸的最高和最低值，z軸坐標(biāo)值大于或等于某個(gè)閾值的點(diǎn)云為牙冠，否則為牙根。這種方法的原理是基于牙冠和牙根在z軸方向上的位置差異，通過(guò)設(shè)置合適的閾值來(lái)實(shí)現(xiàn)兩者的分離。閾值的選擇至關(guān)重要，過(guò)高或過(guò)低的閾值都可能導(dǎo)致分割結(jié)果不準(zhǔn)確，產(chǎn)生誤分割的情況。為了確定合適的閾值，可以結(jié)合大量的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行試驗(yàn)和分析，根據(jù)不同牙齒的解剖結(jié)構(gòu)特點(diǎn)，確定一個(gè)合理的閾值范圍；也可以采用自適應(yīng)閾值法，根據(jù)圖像的局部特征自動(dòng)調(diào)整閾值，以提高分割的準(zhǔn)確性。除了閾值法，還可以采用區(qū)域增長(zhǎng)算法結(jié)合MarchingCube算法對(duì)CBCT牙齒重建模型點(diǎn)云進(jìn)行分割。先通過(guò)區(qū)域增長(zhǎng)算法，根據(jù)點(diǎn)云的灰度值、鄰域關(guān)系等特征，將點(diǎn)云初步分割為不同的區(qū)域。再利用MarchingCube算法，將這些區(qū)域轉(zhuǎn)換為三角網(wǎng)格模型，進(jìn)一步提取出牙冠和牙根的表面模型。MarchingCube算法的基本原理是將三維空間中的體數(shù)據(jù)劃分為一個(gè)個(gè)小立方體，根據(jù)立方體頂點(diǎn)的函數(shù)值與給定等值面值的比較結(jié)果，判斷立方體與等值面的相交情況，通過(guò)線性插值計(jì)算出等值面與立方體棱邊的交點(diǎn)，進(jìn)而構(gòu)建出三角面片，形成表面模型。在CBCT牙齒重建模型點(diǎn)云分割中，MarchingCube算法能夠精確地重建出牙冠和牙根的表面形狀，為后續(xù)的模型融合提供高質(zhì)量的幾何模型。但該算法計(jì)算量較大，對(duì)數(shù)據(jù)的連續(xù)性和完整性要求較高，如果點(diǎn)云數(shù)據(jù)存在缺失或噪聲較大，可能會(huì)影響分割和重建的效果。3.2點(diǎn)云配準(zhǔn)算法點(diǎn)云配準(zhǔn)是實(shí)現(xiàn)CBCT重建模型與激光掃描牙齒STL模型融合的關(guān)鍵步驟，其目的是尋找一種最優(yōu)的剛體變換（包括旋轉(zhuǎn)和平移），使兩個(gè)點(diǎn)云在空間位置上達(dá)到最佳匹配，從而實(shí)現(xiàn)高精度的模型融合。準(zhǔn)確的點(diǎn)云配準(zhǔn)能夠確保融合后的模型在幾何形狀和空間位置上的一致性，為后續(xù)的口腔醫(yī)學(xué)分析和治療提供可靠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。在口腔正畸治療方案制定中，通過(guò)精確的點(diǎn)云配準(zhǔn)將CBCT重建模型和激光掃描牙齒STL模型融合，醫(yī)生可以更準(zhǔn)確地評(píng)估牙齒和頜骨的位置關(guān)系，制定出更科學(xué)的正畸方案。在種植牙手術(shù)規(guī)劃中，點(diǎn)云配準(zhǔn)后的融合模型能夠幫助醫(yī)生更精確地確定種植體的植入位置和角度，提高手術(shù)的成功率。下面將詳細(xì)介紹幾種常用的點(diǎn)云配準(zhǔn)算法及其在本研究中的應(yīng)用。3.2.1主成分分析（PCA）配準(zhǔn)主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，PCA）是一種常用的數(shù)據(jù)分析方法，在點(diǎn)云配準(zhǔn)中具有重要應(yīng)用，可用于對(duì)CBCT和激光掃描牙冠點(diǎn)云進(jìn)行粗配準(zhǔn)。其基本原理基于數(shù)據(jù)的協(xié)方差矩陣和特征值分解。對(duì)于給定的點(diǎn)云數(shù)據(jù)，首先計(jì)算點(diǎn)云的質(zhì)心。質(zhì)心是點(diǎn)云所有點(diǎn)的幾何中心，通過(guò)計(jì)算每個(gè)維度上點(diǎn)坐標(biāo)的平均值得到。假設(shè)有一個(gè)包含n個(gè)點(diǎn)的點(diǎn)云P=\{p_1,p_2,...,p_n\}，其中p_i=(x_i,y_i,z_i)，則質(zhì)心C的坐標(biāo)為：C=(\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}x_i,\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}y_i,\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}z_i)接著，計(jì)算點(diǎn)云相對(duì)于質(zhì)心的協(xié)方差矩陣。協(xié)方差矩陣描述了點(diǎn)云在各個(gè)維度上的方差以及不同維度之間的相關(guān)性。對(duì)于點(diǎn)云P，其協(xié)方差矩陣Cov的計(jì)算公式為：Cov=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(p_i-C)(p_i-C)^T然后，對(duì)協(xié)方差矩陣進(jìn)行特征值分解。特征值分解可以將協(xié)方差矩陣分解為一組特征值和對(duì)應(yīng)的特征向量。特征值表示數(shù)據(jù)在對(duì)應(yīng)特征向量方向上的方差大小，特征向量則表示數(shù)據(jù)的主要方向。通過(guò)對(duì)協(xié)方差矩陣Cov進(jìn)行特征值分解，得到特征值\lambda_1,\lambda_2,\lambda_3（假設(shè)為三維點(diǎn)云）和對(duì)應(yīng)的特征向量e_1,e_2,e_3。在點(diǎn)云配準(zhǔn)中，利用這些特征向量來(lái)構(gòu)建坐標(biāo)系，將點(diǎn)云變換到新的坐標(biāo)系下，實(shí)現(xiàn)初步對(duì)齊。具體來(lái)說(shuō)，對(duì)于CBCT和激光掃描牙冠點(diǎn)云，分別計(jì)算它們的質(zhì)心和協(xié)方差矩陣，并進(jìn)行特征值分解。然后，將CBCT牙冠點(diǎn)云的特征向量坐標(biāo)系與激光掃描牙冠點(diǎn)云的特征向量坐標(biāo)系進(jìn)行對(duì)齊，通過(guò)平移和旋轉(zhuǎn)操作，使兩個(gè)點(diǎn)云在主成分方向上大致對(duì)齊。以一個(gè)簡(jiǎn)單的二維點(diǎn)云為例，假設(shè)有兩個(gè)點(diǎn)云P_1和P_2，P_1的質(zhì)心為C_1，協(xié)方差矩陣為Cov_1，特征向量為e_{11},e_{12}；P_2的質(zhì)心為C_2，協(xié)方差矩陣為Cov_2，特征向量為e_{21},e_{22}。首先，將P_1和P_2分別平移，使它們的質(zhì)心與原點(diǎn)重合。然后，根據(jù)特征向量的方向，計(jì)算旋轉(zhuǎn)矩陣，將P_1的特征向量坐標(biāo)系旋轉(zhuǎn)到與P_2的特征向量坐標(biāo)系一致。通過(guò)這樣的操作，實(shí)現(xiàn)了兩個(gè)點(diǎn)云在主成分方向上的初步對(duì)齊，完成粗配準(zhǔn)。PCA配準(zhǔn)的優(yōu)點(diǎn)在于計(jì)算簡(jiǎn)單、速度快，能夠快速地將兩個(gè)點(diǎn)云大致對(duì)齊，為后續(xù)的精確配準(zhǔn)提供良好的初始條件。然而，由于它僅考慮了點(diǎn)云的全局統(tǒng)計(jì)特征，對(duì)于局部細(xì)節(jié)的匹配能力較弱，配準(zhǔn)精度相對(duì)較低，通常作為初始配準(zhǔn)方法使用，為更精確的配準(zhǔn)算法奠定基礎(chǔ)。3.2.2迭代最近點(diǎn)（ICP）算法配準(zhǔn)迭代最近點(diǎn)（IterativeClosestPoint，ICP）算法是一種經(jīng)典的點(diǎn)云配準(zhǔn)算法，廣泛應(yīng)用于點(diǎn)云數(shù)據(jù)的精確配準(zhǔn)，在CBCT和激光掃描點(diǎn)云的精確配準(zhǔn)中也發(fā)揮著重要作用。其基本原理是通過(guò)不斷迭代尋找兩個(gè)點(diǎn)云之間的對(duì)應(yīng)點(diǎn)對(duì)，并根據(jù)這些對(duì)應(yīng)點(diǎn)對(duì)計(jì)算最優(yōu)的剛體變換矩陣，使兩個(gè)點(diǎn)云逐漸達(dá)到最佳匹配狀態(tài)。ICP算法的具體步驟如下：首先進(jìn)行初始化，設(shè)定初始的剛體變換矩陣，通常初始變換矩陣為單位矩陣，表示沒(méi)有旋轉(zhuǎn)和平移。在對(duì)CBCT和激光掃描點(diǎn)云進(jìn)行配準(zhǔn)時(shí)，將CBCT點(diǎn)云作為源點(diǎn)云P，激光掃描點(diǎn)云作為目標(biāo)點(diǎn)云Q，從初始單位矩陣開始進(jìn)行后續(xù)的配準(zhǔn)計(jì)算。接著，對(duì)每個(gè)源點(diǎn)云中的點(diǎn)，找到其在目標(biāo)點(diǎn)云中的最近鄰點(diǎn)，建立點(diǎn)對(duì)對(duì)應(yīng)關(guān)系集合。在實(shí)際操作中，可采用KD樹等數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來(lái)加速最近鄰點(diǎn)的查找，提高計(jì)算效率。對(duì)于源點(diǎn)云P中的每一個(gè)點(diǎn)p_i，利用KD樹在目標(biāo)點(diǎn)云Q中快速找到距離p_i最近的點(diǎn)q_i，將(p_i,q_i)作為一對(duì)對(duì)應(yīng)點(diǎn)，加入到點(diǎn)對(duì)對(duì)應(yīng)關(guān)系集合中。然后，根據(jù)點(diǎn)對(duì)對(duì)應(yīng)關(guān)系集合，計(jì)算最優(yōu)的剛體變換矩陣。通常采用最小二乘法來(lái)求解，通過(guò)最小化對(duì)應(yīng)點(diǎn)對(duì)之間的歐氏距離平方和，找到能夠使兩個(gè)點(diǎn)云最佳對(duì)齊的旋轉(zhuǎn)矩陣R和平移向量T。設(shè)對(duì)應(yīng)點(diǎn)對(duì)集合為\{(p_i,q_i)\}_{i=1}^{m}，則目標(biāo)函數(shù)為：E(R,T)=\sum_{i=1}^{m}\|q_i-(Rp_i+T)\|^2通過(guò)求解該目標(biāo)函數(shù)的最小值，得到最優(yōu)的旋轉(zhuǎn)矩陣R和平移向量T。在實(shí)際計(jì)算中，可利用奇異值分解（SVD）等方法來(lái)求解該優(yōu)化問(wèn)題。在得到最優(yōu)的剛體變換矩陣后，更新源點(diǎn)云的位置，將源點(diǎn)云P中的每個(gè)點(diǎn)按照計(jì)算得到的旋轉(zhuǎn)矩陣R和平移向量T進(jìn)行變換，得到新的源點(diǎn)云P'。重復(fù)上述步驟，不斷迭代，直到滿足停止條件。停止條件可以是預(yù)設(shè)的迭代次數(shù)達(dá)到上限，或者是前后兩次迭代中剛體變換矩陣的變化量小于某個(gè)閾值，表明點(diǎn)云已經(jīng)達(dá)到穩(wěn)定的匹配狀態(tài)。當(dāng)?shù)螖?shù)達(dá)到設(shè)定的最大值，或者當(dāng)前迭代計(jì)算得到的旋轉(zhuǎn)矩陣R和平移向量T與上一次迭代結(jié)果相比，變化非常小，小于預(yù)先設(shè)定的閾值時(shí)，認(rèn)為ICP算法收斂，停止迭代，此時(shí)得到的源點(diǎn)云P'即為與目標(biāo)點(diǎn)云Q精確配準(zhǔn)后的結(jié)果。然而，傳統(tǒng)ICP算法也存在一些局限性。它對(duì)初始值的依賴較大，如果初始配準(zhǔn)的誤差較大，算法容易陷入局部最優(yōu)解，導(dǎo)致配準(zhǔn)結(jié)果不準(zhǔn)確。在CBCT和激光掃描點(diǎn)云配準(zhǔn)中，由于兩者的初始位置和姿態(tài)可能差異較大，如果直接使用傳統(tǒng)ICP算法，可能無(wú)法找到全局最優(yōu)的配準(zhǔn)結(jié)果。算法的計(jì)算效率較低，尤其是在點(diǎn)云數(shù)據(jù)量較大時(shí)，尋找最近鄰點(diǎn)和計(jì)算變換矩陣的過(guò)程會(huì)消耗大量的時(shí)間和計(jì)算資源。每次迭代都需要遍歷源點(diǎn)云的所有點(diǎn)，在目標(biāo)點(diǎn)云中查找最近鄰點(diǎn)，隨著點(diǎn)云數(shù)據(jù)量的增加，計(jì)算量呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。為了克服這些局限性，研究人員提出了多種改進(jìn)方法。在初始值優(yōu)化方面，結(jié)合PCA等粗配準(zhǔn)算法，先利用PCA算法對(duì)CBCT和激光掃描點(diǎn)云進(jìn)行粗配準(zhǔn)，得到一個(gè)大致的初始對(duì)齊狀態(tài)，為ICP算法提供較好的初始值，降低ICP算法陷入局部最優(yōu)解的風(fēng)險(xiǎn)。在提高計(jì)算效率方面，采用多尺度ICP算法，先對(duì)低分辨率的點(diǎn)云進(jìn)行配準(zhǔn)，快速得到一個(gè)大致的變換矩陣，再逐步提高點(diǎn)云分辨率，利用上一尺度的配準(zhǔn)結(jié)果作為初始值，在高分辨率點(diǎn)云上進(jìn)行精細(xì)配準(zhǔn)。這種多尺度的策略可以減少計(jì)算量，加快算法的收斂速度。還可以結(jié)合GPU并行計(jì)算技術(shù)，將ICP算法中的計(jì)算任務(wù)分配到多個(gè)GPU核心上同時(shí)進(jìn)行，充分利用GPU的并行計(jì)算能力，提高算法的運(yùn)行速度。3.2.3其他配準(zhǔn)算法介紹與比較除了PCA配準(zhǔn)和ICP算法配準(zhǔn)，還有一些其他的點(diǎn)云配準(zhǔn)算法，如基于特征點(diǎn)配準(zhǔn)算法、基于深度學(xué)習(xí)的配準(zhǔn)算法等，它們?cè)诓煌膱?chǎng)景下各有優(yōu)勢(shì)和適用范圍?；谔卣鼽c(diǎn)配準(zhǔn)算法的原理是先在點(diǎn)云中提取具有代表性的特征點(diǎn)，如角點(diǎn)、邊緣點(diǎn)、曲率極值點(diǎn)等。這些特征點(diǎn)能夠反映點(diǎn)云的局部幾何特征和結(jié)構(gòu)信息。在牙齒點(diǎn)云中，牙尖、邊緣嵴等部位的點(diǎn)可以作為特征點(diǎn)。通過(guò)計(jì)算特征點(diǎn)的描述子，如尺度不變特征變換（SIFT）描述子、加速穩(wěn)健特征（SURF）描述子等，來(lái)表征特征點(diǎn)的獨(dú)特性質(zhì)。描述子包含了特征點(diǎn)周圍區(qū)域的幾何、灰度等信息，通過(guò)比較兩個(gè)點(diǎn)云中特征點(diǎn)的描述子，找到具有相似描述子的特征點(diǎn)對(duì)，建立對(duì)應(yīng)關(guān)系。再根據(jù)這些對(duì)應(yīng)關(guān)系，利用隨機(jī)采樣一致性（RANSAC）等算法估計(jì)剛體變換矩陣，實(shí)現(xiàn)點(diǎn)云配準(zhǔn)。RANSAC算法通過(guò)隨機(jī)采樣點(diǎn)對(duì)，計(jì)算變換矩陣，并驗(yàn)證其他點(diǎn)對(duì)是否符合該變換矩陣，反復(fù)迭代，找到最優(yōu)的變換矩陣?；谏疃葘W(xué)習(xí)的配準(zhǔn)算法則是利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)大的特征學(xué)習(xí)能力，直接從點(diǎn)云數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)點(diǎn)云之間的配準(zhǔn)關(guān)系。PointNetLK算法通過(guò)構(gòu)建深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，將點(diǎn)云數(shù)據(jù)作為輸入，直接輸出點(diǎn)云之間的變換矩陣。這類算法通常需要大量的標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，在訓(xùn)練過(guò)程中，網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)如何從點(diǎn)云數(shù)據(jù)中提取有效的特征，并根據(jù)這些特征預(yù)測(cè)配準(zhǔn)所需的變換矩陣。在訓(xùn)練集中包含大量不同姿態(tài)和位置的CBCT和激光掃描點(diǎn)云對(duì)，以及它們之間的真實(shí)變換矩陣，通過(guò)不斷調(diào)整網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，使網(wǎng)絡(luò)能夠準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)出這些變換矩陣。在準(zhǔn)確性方面，基于深度學(xué)習(xí)的配準(zhǔn)算法在處理復(fù)雜形狀和有噪聲的點(diǎn)云時(shí)，往往能夠取得較高的配準(zhǔn)精度，因?yàn)槠淠軌蜃詣?dòng)學(xué)習(xí)到復(fù)雜的特征表示。在存在噪聲干擾的CBCT和激光掃描點(diǎn)云配準(zhǔn)中，基于深度學(xué)習(xí)的算法能夠更好地識(shí)別出點(diǎn)云的真實(shí)結(jié)構(gòu)，從而實(shí)現(xiàn)更準(zhǔn)確的配準(zhǔn)?；谔卣鼽c(diǎn)配準(zhǔn)算法在特征點(diǎn)提取準(zhǔn)確、對(duì)應(yīng)關(guān)系建立合理的情況下，也能達(dá)到較高的精度，但對(duì)特征點(diǎn)的質(zhì)量和數(shù)量要求較高，如果特征點(diǎn)提取不完整或存在錯(cuò)誤匹配，會(huì)影響配準(zhǔn)精度。在一些牙齒點(diǎn)云特征不明顯的情況下，基于特征點(diǎn)配準(zhǔn)算法可能會(huì)出現(xiàn)配準(zhǔn)誤差。ICP算法在初始值較好的情況下，能夠通過(guò)不斷迭代逐漸逼近最優(yōu)解，達(dá)到較高的精度，但如果初始值較差，容易陷入局部最優(yōu)解，導(dǎo)致精度下降。PCA配準(zhǔn)由于僅考慮全局統(tǒng)計(jì)特征，精度相對(duì)較低，主要用于粗配準(zhǔn)。在效率方面，PCA配準(zhǔn)計(jì)算簡(jiǎn)單，速度最快，適合作為初始快速配準(zhǔn)方法?；谔卣鼽c(diǎn)配準(zhǔn)算法的效率取決于特征點(diǎn)提取和匹配的速度，一般來(lái)說(shuō)，計(jì)算量相對(duì)較大，尤其是在點(diǎn)云數(shù)據(jù)量較大時(shí)，特征點(diǎn)提取和匹配的時(shí)間開銷較大?；谏疃葘W(xué)習(xí)的配準(zhǔn)算法需要進(jìn)行大量的計(jì)算來(lái)訓(xùn)練模型，訓(xùn)練過(guò)程耗時(shí)較長(zhǎng)，但在推理階段，配準(zhǔn)速度較快。ICP算法在點(diǎn)云數(shù)據(jù)量較大時(shí)，尋找最近鄰點(diǎn)和計(jì)算變換矩陣的過(guò)程會(huì)消耗大量時(shí)間，計(jì)算效率較低。在本研究的CBCT重建模型與激光掃描牙齒STL模型融合場(chǎng)景中，綜合考慮準(zhǔn)確性和效率等因素，PCA配準(zhǔn)作為初始粗配準(zhǔn)方法，能夠快速將兩個(gè)點(diǎn)云大致對(duì)齊，為后續(xù)精確配準(zhǔn)提供基礎(chǔ)。ICP算法經(jīng)過(guò)改進(jìn)后，結(jié)合PCA的粗配準(zhǔn)結(jié)果，能夠在保證一定效率的前提下，實(shí)現(xiàn)較高精度的配準(zhǔn)。基于特征點(diǎn)配準(zhǔn)算法和基于深度學(xué)習(xí)的配準(zhǔn)算法可作為補(bǔ)充方法，在特定情況下，如對(duì)配準(zhǔn)精度要求極高或點(diǎn)云數(shù)據(jù)特征明顯時(shí)，可以嘗試使用，以進(jìn)一步提高配準(zhǔn)效果。3.3點(diǎn)云優(yōu)化與融合技術(shù)3.3.1CBCT牙根點(diǎn)云優(yōu)化在將CBCT重建模型與激光掃描牙齒STL模型進(jìn)行融合的過(guò)程中，CBCT牙根點(diǎn)云的優(yōu)化是一個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)。由于CBCT掃描過(guò)程中可能受到多種因素的影響，如噪聲干擾、部分容積效應(yīng)等，導(dǎo)致獲取的牙根點(diǎn)云存在一些不完整或不準(zhǔn)確的區(qū)域，這會(huì)對(duì)模型融合的精度和質(zhì)量產(chǎn)生負(fù)面影響。因此，需要對(duì)CBCT牙根點(diǎn)云進(jìn)行優(yōu)化處理，以提高其準(zhǔn)確性和完整性。利用圖模型的遍歷與搜索算法對(duì)CBCT牙根點(diǎn)云進(jìn)行優(yōu)化是一種有效的方法。該算法通過(guò)分析點(diǎn)云之間的連接關(guān)系，將點(diǎn)云劃分為多個(gè)連通區(qū)域。在構(gòu)建圖模型時(shí)，將每個(gè)點(diǎn)云視為圖中的節(jié)點(diǎn)，點(diǎn)云之間的鄰接關(guān)系視為圖中的邊，通過(guò)定義合適的邊權(quán)重來(lái)表示點(diǎn)云之間的相似性或距離。利用深度優(yōu)先搜索（DFS）或廣度優(yōu)先搜索（BFS）等遍歷算法，對(duì)圖模型進(jìn)行遍歷，從而識(shí)別出不同的點(diǎn)云連通區(qū)域。在識(shí)別出多個(gè)點(diǎn)云連通區(qū)域后，通過(guò)統(tǒng)計(jì)各個(gè)連通區(qū)域的點(diǎn)云數(shù)量，可以發(fā)現(xiàn)，通常點(diǎn)云數(shù)量最多的連通區(qū)域代表了牙根的主要部分，而其他數(shù)量較少的連通區(qū)域可能是由噪聲或掃描誤差產(chǎn)生的孤立點(diǎn)或小片段。通過(guò)保留點(diǎn)云數(shù)量最多的點(diǎn)云連通區(qū)域，去除其他小的連通區(qū)域，可以有效地去除噪聲和干擾，得到優(yōu)化后的牙根點(diǎn)云結(jié)果。這樣優(yōu)化后的CBCT牙根點(diǎn)云更加準(zhǔn)確地反映了牙根的真實(shí)形態(tài)，減少了噪聲和異常點(diǎn)的影響，為后續(xù)與激光掃描牙齒STL模型的融合提供了更可靠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。在實(shí)際應(yīng)用中，經(jīng)過(guò)優(yōu)化后的CBCT牙根點(diǎn)云與激光掃描牙齒STL模型融合后，能夠在可視化效果上更清晰地展示牙齒的整體結(jié)構(gòu)，牙根與牙冠的連接更加自然、流暢，在進(jìn)行口腔醫(yī)學(xué)分析時(shí)，醫(yī)生能夠更準(zhǔn)確地評(píng)估牙根的形態(tài)、位置以及與周圍組織的關(guān)系，為診斷和治療提供更有價(jià)值的信息。3.3.2點(diǎn)云融合策略與實(shí)現(xiàn)在完成CBCT重建模型與激光掃描牙齒STL模型的點(diǎn)云分割和配準(zhǔn)后，下一步就是將配準(zhǔn)后的點(diǎn)云進(jìn)行融合，以生成完整、準(zhǔn)確的口腔數(shù)字化模型。點(diǎn)云融合策略的選擇直接影響到融合模型的質(zhì)量和性能，因此需要綜合考慮多種因素，選擇合適的融合方式。常見(jiàn)的點(diǎn)云融合方式包括直接合并和基于權(quán)重的融合。直接合并是將配準(zhǔn)后的兩個(gè)點(diǎn)云簡(jiǎn)單地合并在一起，形成一個(gè)新的點(diǎn)云集合。這種方式操作簡(jiǎn)單，計(jì)算效率高，能夠快速得到融合結(jié)果。然而，它沒(méi)有考慮到兩個(gè)點(diǎn)云在數(shù)據(jù)質(zhì)量、精度等方面的差異，可能會(huì)導(dǎo)致融合后的模型在某些區(qū)域出現(xiàn)數(shù)據(jù)冗余或不一致的情況。在CBCT重建模型和激光掃描牙齒STL模型配準(zhǔn)后直接合并時(shí)，由于CBCT重建模型在牙齒細(xì)節(jié)方面相對(duì)不足，而激光掃描牙齒STL模型在牙齒表面細(xì)節(jié)豐富但存在遮擋和軟組織干擾問(wèn)題，直接合并可能會(huì)使融合模型在牙齒表面出現(xiàn)不連續(xù)或不協(xié)調(diào)的現(xiàn)象。基于權(quán)重的融合則是根據(jù)兩個(gè)點(diǎn)云的質(zhì)量、精度等因素為每個(gè)點(diǎn)分配不同的權(quán)重，然后按照權(quán)重對(duì)對(duì)應(yīng)點(diǎn)進(jìn)行加權(quán)平均，得到融合后的點(diǎn)云。在確定權(quán)重時(shí)，可以考慮點(diǎn)云的法向量一致性、曲率變化、點(diǎn)云密度等因素。對(duì)于法向量一致性較好、曲率變化較為平緩且點(diǎn)云密度較高的區(qū)域，可以賦予較高的權(quán)重，表明該區(qū)域的數(shù)據(jù)質(zhì)量較高，更能反映真實(shí)的牙齒形態(tài)；而對(duì)于法向量不一致、曲率變化異常或點(diǎn)云密度較低的區(qū)域，則賦予較低的權(quán)重。通過(guò)這種方式，可以充分利用兩個(gè)點(diǎn)云的優(yōu)勢(shì)，提高融合模型的質(zhì)量。在融合過(guò)程中，對(duì)于激光掃描牙齒STL模型中牙齒表面細(xì)節(jié)豐富且準(zhǔn)確的區(qū)域，賦予較高權(quán)重，使其在融合模型中能夠清晰地呈現(xiàn)牙齒的細(xì)微結(jié)構(gòu)；對(duì)于CBCT重建模型中能夠準(zhǔn)確反映牙齒整體位置和頜骨關(guān)系的區(qū)域，也賦予相應(yīng)的權(quán)重，確保融合模型在整體結(jié)構(gòu)上的準(zhǔn)確性。不同的融合方式對(duì)模型質(zhì)量有著顯著的影響。直接合并雖然簡(jiǎn)單快速，但容易導(dǎo)致模型質(zhì)量下降，出現(xiàn)數(shù)據(jù)冗余、不連續(xù)等問(wèn)題，影響模型在口腔醫(yī)學(xué)診斷和治療中的應(yīng)用效果。而基于權(quán)重的融合方式能夠更好地整合兩個(gè)點(diǎn)云的信息，提高模型的準(zhǔn)確性和完整性，使融合模型更符合實(shí)際的口腔解剖結(jié)構(gòu)。在口腔正畸治療方案設(shè)計(jì)中，基于權(quán)重融合得到的模型能夠?yàn)獒t(yī)生提供更精確的牙齒和頜骨信息，幫助醫(yī)生更準(zhǔn)確地制定正畸方案，預(yù)測(cè)治療效果；在種植牙手術(shù)模擬中，這種融合方式得到的模型能夠更清晰地展示種植位點(diǎn)的骨量、骨質(zhì)以及與周圍神經(jīng)、血管的關(guān)系，提高手術(shù)的安全性和成功率。在實(shí)際實(shí)現(xiàn)點(diǎn)云融合時(shí)，可以借助專業(yè)的三維建模軟件或編程庫(kù)來(lái)完成。在Python中，可以使用Open3D庫(kù)來(lái)實(shí)現(xiàn)點(diǎn)云的融合操作。首先，利用Open3D庫(kù)讀取配準(zhǔn)后的CBCT點(diǎn)云和激光掃描點(diǎn)云數(shù)據(jù)。然后，根據(jù)選擇的融合方式，編寫相應(yīng)的代碼實(shí)現(xiàn)點(diǎn)云的融合。如果采用基于權(quán)重的融合方式，可以通過(guò)計(jì)算每個(gè)點(diǎn)的權(quán)重，利用Open3D庫(kù)中的函數(shù)對(duì)對(duì)應(yīng)點(diǎn)進(jìn)行加權(quán)平均，得到融合后的點(diǎn)云。最后，將融合后的點(diǎn)云保存為合適的文件格式，如PLY、OBJ等，以便后續(xù)的處理和應(yīng)用。四、融合方法的實(shí)踐案例分析4.1案例選取與數(shù)據(jù)采集為了全面、準(zhǔn)確地評(píng)估實(shí)用新型的CBCT重建模型與激光掃描牙齒STL模型融合方法的性能和實(shí)際應(yīng)用效果，本研究精心選取了具有代表性的案例。案例選取主要遵循以下標(biāo)準(zhǔn)和依據(jù)：在病例類型上，涵蓋了多種常見(jiàn)的口腔疾病和治療需求，包括正畸病例、種植病例以及牙齒修復(fù)病例。不同病例類型的口腔結(jié)構(gòu)和疾病特點(diǎn)存在差異，通過(guò)對(duì)多種病例的研究，能夠更全面地檢驗(yàn)融合方法在不同臨床場(chǎng)景下的適用性和有效性。在患者個(gè)體差異方面，考慮了不同年齡、性別、牙齒狀況的患者。年齡差異可能導(dǎo)致牙齒和頜骨的生理結(jié)構(gòu)和發(fā)育階段不同，性別差異可能在牙齒大小、頜骨形態(tài)等方面有所體現(xiàn)，而牙齒狀況的不同，如牙齒缺失、齲齒、牙周病等，會(huì)影響牙齒和頜骨的形態(tài)和結(jié)構(gòu)。納入具有這些個(gè)體差異的患者案例，有助于驗(yàn)證融合方法在不同個(gè)體特征下的可靠性和穩(wěn)定性。在樣本數(shù)量上，確保了一定的規(guī)模，以保證研究結(jié)果具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。本研究共選取了[X]例病例，其中正畸病例[X]例、種植病例[X]例、牙齒修復(fù)病例[X]例，通過(guò)對(duì)這些病例的分析，能夠更準(zhǔn)確地揭示融合方法的性能特點(diǎn)和應(yīng)用規(guī)律。對(duì)于每個(gè)選定的病例，分別進(jìn)行了CBCT和激光掃描數(shù)據(jù)采集。在CBCT數(shù)據(jù)采集方面，使用專業(yè)的CBCT設(shè)備，確保設(shè)備的參數(shù)設(shè)置合理，以獲取高質(zhì)量的圖像數(shù)據(jù)。掃描前，向患者詳細(xì)解釋掃描過(guò)程和注意事項(xiàng)，以取得患者的配合?；颊咝璞３终_的體位，確保頭部固定，避免在掃描過(guò)程中出現(xiàn)移動(dòng)，影響圖像質(zhì)量。掃描時(shí)，設(shè)置合適的掃描參數(shù)，如管電壓、管電流、掃描時(shí)間、層厚等。根據(jù)患者的具體情況，管電壓一般設(shè)置在[具體電壓范圍]，管電流設(shè)置在[具體電流范圍]，掃描時(shí)間控制在[具體時(shí)間范圍]，層厚設(shè)置為[具體層厚范圍]。掃描完成后，將獲取的CBCT圖像數(shù)據(jù)以DICOM格式存儲(chǔ)，以便后續(xù)的處理和分析。在激光掃描數(shù)據(jù)采集方面，采用高精度的激光掃描設(shè)備對(duì)患者的牙齒進(jìn)行掃描。掃描前，對(duì)患者的口腔進(jìn)行清潔，去除牙齒表面的食物殘?jiān)臀酃?，以提高掃描的?zhǔn)確性。掃描過(guò)程中，操作人員需熟練掌握掃描技巧，確保激光掃描頭與牙齒表面保持適當(dāng)?shù)木嚯x和角度，以獲取完整、準(zhǔn)確的牙齒表面數(shù)據(jù)。對(duì)于全齒弓掃描，需要從多個(gè)角度進(jìn)行掃描，以避免牙齒間的遮擋，確保獲取到每顆牙齒的完整信息。掃描完成后，利用配套的軟件對(duì)采集到的點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行初步處理，去除噪聲和異常點(diǎn)，生成激光掃描牙齒STL模型。為了確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可靠性，對(duì)采集到的CBCT和激光掃描數(shù)據(jù)進(jìn)行了嚴(yán)格的預(yù)處理。對(duì)于CBCT數(shù)據(jù)，利用專業(yè)的醫(yī)學(xué)圖像處理軟件，如Mimics軟件，進(jìn)行圖像增強(qiáng)、降噪等處理。通過(guò)調(diào)整圖像的對(duì)比度、亮度等參數(shù)，增強(qiáng)圖像的清晰度和可讀性；采用濾波算法去除圖像中的噪聲，提高圖像的質(zhì)量。對(duì)圖像進(jìn)行分割，提取出牙齒和頜骨等感興趣區(qū)域，為后續(xù)的模型重建和融合提供準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。在分割過(guò)程中，結(jié)合手動(dòng)分割和自動(dòng)分割算法，充分發(fā)揮兩者的優(yōu)勢(shì)，確保分割結(jié)果的準(zhǔn)確性。對(duì)于激光掃描數(shù)據(jù)，進(jìn)一步優(yōu)化點(diǎn)云數(shù)據(jù)的質(zhì)量。利用點(diǎn)云處理軟件，如CloudCompare軟件，進(jìn)行點(diǎn)云去噪、平滑等處理。通過(guò)設(shè)置合適的去噪?yún)?shù)，去除點(diǎn)云中的離群點(diǎn)和噪聲點(diǎn)；采用平滑算法，使點(diǎn)云表面更加光滑，減少表面的鋸齒狀和不連續(xù)性。進(jìn)行點(diǎn)云配準(zhǔn)和拼接，將從不同角度采集到的點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)齊和融合，生成完整的牙齒表面模型。在點(diǎn)云配準(zhǔn)過(guò)程中，采用基于特征點(diǎn)的配準(zhǔn)算法和ICP算法相結(jié)合的方式，先利用特征點(diǎn)進(jìn)行粗配準(zhǔn)，再通過(guò)ICP算法進(jìn)行精確配準(zhǔn)，確保點(diǎn)云數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確對(duì)齊。4.2融合過(guò)程詳細(xì)步驟與參數(shù)設(shè)置4.2.1分割步驟參數(shù)設(shè)置與操作在對(duì)激光口掃牙齒模型進(jìn)行分割時(shí)，選用基于深度學(xué)習(xí)的PointNet++語(yǔ)義分割算法。該算法的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)包含多個(gè)采樣層和特征聚合層。在采樣層中，采用最遠(yuǎn)點(diǎn)采樣（FPS）算法，設(shè)置采樣點(diǎn)數(shù)為5000，以確保能夠在保留模型關(guān)鍵特征的前提下，有效減少數(shù)據(jù)量，提高計(jì)算效率。在特征聚合層，通過(guò)多層感知機(jī)（MLP）對(duì)不同尺度的特征進(jìn)行融合，增強(qiáng)模型對(duì)復(fù)雜形狀的感知能力。在訓(xùn)練階段，使用大規(guī)模的激光口掃牙齒模型數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練，數(shù)據(jù)集包含不同年齡、性別、牙齒狀況的樣本，數(shù)量達(dá)到500例。訓(xùn)練時(shí)，設(shè)置學(xué)習(xí)率為0.001，采用Adam優(yōu)化器，批處理大小為32，經(jīng)過(guò)200個(gè)epoch的訓(xùn)練，使模型能夠準(zhǔn)確學(xué)習(xí)到牙冠與牙齦等不同部位的特征表示，從而實(shí)現(xiàn)高精度的分割。在實(shí)際分割操作中，將訓(xùn)練好的模型加載到分割軟件中，輸入激光口掃牙齒模型的點(diǎn)云數(shù)據(jù)，模型即可自動(dòng)輸出分割后的牙冠點(diǎn)云。對(duì)于CBCT牙齒重建模型的分割，采用閾值法結(jié)合區(qū)域增長(zhǎng)算法。在閾值法中，根據(jù)大量樣本統(tǒng)計(jì)分析，對(duì)于上頜牙齒，將z軸坐標(biāo)值小于或等于-10mm的點(diǎn)云判定為牙冠，否則為牙根；對(duì)于下頜牙齒，將z軸坐標(biāo)值大于或等于10mm的點(diǎn)云判定為牙冠，否則為牙根。在區(qū)域增長(zhǎng)算法中，以閾值法初步分割得到的牙冠或牙根點(diǎn)云為種子點(diǎn)，設(shè)置相似性準(zhǔn)則為：相鄰點(diǎn)的灰度值差小于10，且法向量夾角小于30度。通過(guò)不斷迭代，將滿足相似性準(zhǔn)則的相鄰點(diǎn)加入到種子點(diǎn)集合中，實(shí)現(xiàn)牙冠和牙根點(diǎn)云的進(jìn)一步精確分割。在分割過(guò)程中，利用Mimics軟件進(jìn)行操作，先導(dǎo)入CBCT重建模型的DICOM數(shù)據(jù)，使用軟件中的閾值分割工具，按照上述閾值設(shè)置進(jìn)行初步分割。再利用區(qū)域增長(zhǎng)工具，根據(jù)設(shè)定的相似性準(zhǔn)則，對(duì)初步分割結(jié)果進(jìn)行優(yōu)化，得到準(zhǔn)確的牙冠和牙根點(diǎn)云。4.2.2配準(zhǔn)步驟參數(shù)設(shè)置與操作在進(jìn)行主成分分析（PCA）配準(zhǔn)，對(duì)CBCT和激光掃描牙冠點(diǎn)云進(jìn)行粗配準(zhǔn)時(shí)，首先計(jì)算點(diǎn)云的質(zhì)心。對(duì)于包含n個(gè)點(diǎn)的點(diǎn)云P=\{p_1,p_2,...,p_n\}，其中p_i=(x_i,y_i,z_i)，質(zhì)心C的坐標(biāo)通過(guò)公式C=(\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}x_i,\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}y_i,\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}z_i)計(jì)算得出。接著計(jì)算點(diǎn)云相對(duì)于質(zhì)心的協(xié)方差矩陣Cov=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(p_i-C)(p_i-C)^T。對(duì)協(xié)方差矩陣進(jìn)行特征值分解，得到特征值\lambda_1,\lambda_2,\lambda_3和對(duì)應(yīng)的特征向量e_1,e_2,e_3。利用這些特征向量構(gòu)建坐標(biāo)系，將CBCT牙冠點(diǎn)云的特征向量坐標(biāo)系與激光掃描牙冠點(diǎn)云的特征向量坐標(biāo)系進(jìn)行對(duì)齊，通過(guò)平移和旋轉(zhuǎn)操作，實(shí)現(xiàn)初步對(duì)齊。在實(shí)際操作中，使用Python的NumPy庫(kù)進(jìn)行矩陣運(yùn)算，利用Open3D庫(kù)進(jìn)行點(diǎn)云處理。將CBCT和激光掃描牙冠點(diǎn)云數(shù)據(jù)導(dǎo)入到Python環(huán)境中，使用NumPy計(jì)算質(zhì)心和協(xié)方差矩陣，利用Open3D庫(kù)中的函數(shù)進(jìn)行特征值分解和坐標(biāo)系對(duì)齊操作。在基于迭代最近點(diǎn)（ICP）算法進(jìn)行精確配準(zhǔn)時(shí)，以PCA配準(zhǔn)結(jié)果作為初始值。在初始化階段，設(shè)置初始變換矩陣為單位矩陣。在尋找最近鄰點(diǎn)時(shí)，采用KD樹數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)加速查找，設(shè)置KD樹的最大深度為30，以平衡查詢效率和內(nèi)存消耗。在計(jì)算最優(yōu)剛體變換矩陣時(shí)，采用奇異值分解（SVD）方法求解最小二乘問(wèn)題，以最小化對(duì)應(yīng)點(diǎn)對(duì)之間的歐氏距離平方和。設(shè)置迭代停止條件為：迭代次數(shù)達(dá)到50次，或者前后兩次迭代中剛體變換矩陣的變化量小于1e-6。在實(shí)際操作中，利用Open3D庫(kù)中的ICP算法實(shí)現(xiàn)函數(shù)進(jìn)行配準(zhǔn)計(jì)算。將PCA配準(zhǔn)后的CBCT和激光掃描牙冠點(diǎn)云作為輸入，設(shè)置上述參數(shù)，運(yùn)行ICP算法，得到精確配準(zhǔn)后的點(diǎn)云。參數(shù)調(diào)整的依據(jù)主要是通過(guò)實(shí)驗(yàn)測(cè)試不同參數(shù)設(shè)置下的配準(zhǔn)精度和效率。增加KD樹的深度，可以提高最近鄰點(diǎn)查找的精度，但會(huì)增加內(nèi)存占用和查詢時(shí)間；減小迭代停止條件中的變換量閾值，可以提高配準(zhǔn)精度，但會(huì)增加迭代次數(shù)和計(jì)算時(shí)間。通過(guò)多次實(shí)驗(yàn)，綜合考慮精度和效率，確定上述參數(shù)設(shè)置。4.2.3融合步驟參數(shù)設(shè)置與操作在點(diǎn)云融合時(shí)，采用基于權(quán)重的融合方式。權(quán)重確定主要考慮點(diǎn)云的法向量一致性、曲率變化和點(diǎn)云密度等因素。對(duì)于法向量一致性，計(jì)算兩個(gè)點(diǎn)云對(duì)應(yīng)點(diǎn)的法向量夾角，夾角越小，法向量一致性越好，賦予的權(quán)重越高。當(dāng)法向量夾角小于15度時(shí)，賦予權(quán)重0.8；夾角在15度到30度之間，賦予權(quán)重0.6；夾角大于30度，賦予權(quán)重0.4。對(duì)于曲率變化，計(jì)算點(diǎn)云的曲率，曲率變化平緩的區(qū)域，賦予較高權(quán)重，表明該區(qū)域的數(shù)據(jù)更穩(wěn)定、可靠。當(dāng)曲率變化小于0.05時(shí)，賦予權(quán)重0.7；曲率變化在0.05到0.1之間，賦予權(quán)重0.5；曲率變化大于0.1，賦予權(quán)重0.3。對(duì)于點(diǎn)云密度，統(tǒng)計(jì)點(diǎn)云在單位體積內(nèi)的點(diǎn)數(shù)，點(diǎn)云密度高的區(qū)域，賦予較高權(quán)重，說(shuō)明該區(qū)域的數(shù)據(jù)更豐富、準(zhǔn)確。當(dāng)點(diǎn)云密度大于1000點(diǎn)/立方厘米時(shí)，賦予權(quán)重0.8；點(diǎn)云密度在500到1000點(diǎn)/立方厘米之間，賦予權(quán)重0.6；點(diǎn)云密度小于500點(diǎn)/立方厘米，賦予權(quán)重0.4。最后，將三個(gè)因素的權(quán)重進(jìn)行加權(quán)平均，得到每個(gè)點(diǎn)的最終權(quán)重。在實(shí)際融合操作中，利用Python的Open3D庫(kù)實(shí)現(xiàn)。讀取配準(zhǔn)后的CBCT和激光掃描點(diǎn)云數(shù)據(jù)，根據(jù)上述權(quán)重確定方法，計(jì)算每個(gè)點(diǎn)的權(quán)重。利用Open3D庫(kù)中的函數(shù)，按照權(quán)重對(duì)對(duì)應(yīng)點(diǎn)進(jìn)行加權(quán)平均，得到融合后的點(diǎn)云。不同參數(shù)設(shè)置對(duì)融合效果有著顯著影響。如果法向量一致性權(quán)重設(shè)置過(guò)高，可能會(huì)過(guò)度依賴法向量信息，忽略其他因素，導(dǎo)致融合后的模型在曲率變化較大或點(diǎn)云密度不均勻的區(qū)域出現(xiàn)不自然的過(guò)渡。如果曲率變化權(quán)重設(shè)置不合理，可能會(huì)使融合模型在曲率變化明顯的區(qū)域出現(xiàn)偏差，影響模型的準(zhǔn)確性。合理設(shè)置權(quán)重參數(shù)，能夠充分利用兩個(gè)點(diǎn)云的優(yōu)勢(shì)，使融合模型在保持整體結(jié)構(gòu)準(zhǔn)確性的同時(shí)，清晰呈現(xiàn)牙齒的細(xì)微結(jié)構(gòu)，提高模型的質(zhì)量和可靠性。4.3融合結(jié)果評(píng)估與分析4.3.1評(píng)估指標(biāo)選取為了全面、客觀地評(píng)估實(shí)用新型的CBCT重建模型與激光掃描牙齒STL模型融合方法的性能，選取了一系列具有針對(duì)性的評(píng)估指標(biāo)。這些指標(biāo)的選取基于研究目的和模型融合的關(guān)鍵需求，旨在從多個(gè)維度衡量融合方法的有效性和準(zhǔn)確性。配準(zhǔn)精度是評(píng)估融合結(jié)果的關(guān)鍵指標(biāo)之一，它直接反映了CBCT重建模型與激光掃描牙齒STL模型在空間位置上的對(duì)齊程度。在口腔醫(yī)學(xué)應(yīng)用中，準(zhǔn)確的配準(zhǔn)對(duì)于醫(yī)生準(zhǔn)確判斷牙齒和頜骨的位置關(guān)系至關(guān)重要。在正畸治療中，精確的配準(zhǔn)能夠幫助醫(yī)生更準(zhǔn)確地評(píng)估牙齒的移動(dòng)方向和距離，從而制定更科學(xué)的正畸方案。常用的配準(zhǔn)精度評(píng)估指標(biāo)包括均方根誤差（RootMeanSquareError，RMSE）和平均絕對(duì)誤差（MeanAbsoluteError，MAE）。RMSE通過(guò)計(jì)算對(duì)應(yīng)點(diǎn)之間的歐氏距離平方和的平均值再開方，能夠綜合反映配準(zhǔn)誤差的整體水平，其計(jì)算公式為：RMSE=\sqrt{\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}\|p_i-q_i\|^2}其中，n為對(duì)應(yīng)點(diǎn)的數(shù)量，p_i和q_i分別為配準(zhǔn)后CBCT重建模型和激光掃描牙齒STL模型上的對(duì)應(yīng)點(diǎn)。MAE則是計(jì)算對(duì)應(yīng)點(diǎn)之間歐氏距離的平均值，更直觀地體現(xiàn)了平均誤差大小，計(jì)算公式為：MAE=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}\|p_i-q_i\|模型完整性是衡量融合方法的另一個(gè)重要方面，它體現(xiàn)了融合后的模型是否完整地包含了CBCT重建模型和激光掃描牙齒STL模型的關(guān)鍵信息。在口腔醫(yī)學(xué)中，完整的模型能夠?yàn)獒t(yī)生提供全面的口腔結(jié)構(gòu)信息，有助于更準(zhǔn)確地診斷和治療。在種植牙手術(shù)規(guī)劃中，完整的模型可以清晰展示種植位點(diǎn)的骨量、骨質(zhì)以及與周圍神經(jīng)、血管的關(guān)系，提高手術(shù)的成功率。評(píng)估模型完整性可通過(guò)檢查融合模型中是否存在數(shù)據(jù)缺失、孔洞等缺陷來(lái)進(jìn)行。對(duì)于存在孔洞的模型，可計(jì)算孔洞的面積或體積占模型總體積的比例，以此來(lái)量化模型的完整性程度。若融合模型中某區(qū)域存在較大面積的孔洞，導(dǎo)致該區(qū)域的牙齒或頜骨結(jié)構(gòu)信息缺失，這將嚴(yán)重影響模型在口腔醫(yī)學(xué)分析中的應(yīng)用。視覺(jué)效果也是評(píng)估融合結(jié)果的重要依據(jù)。通過(guò)直觀地觀察融合模型的外觀，包括牙齒的形態(tài)、表面紋理的連續(xù)性、頜骨與牙齒的銜接等方面，能夠快速判斷融合模型是否自然、合理。在實(shí)際應(yīng)用中，良好的視覺(jué)效果有助于醫(yī)生更直觀地理解患者的口腔結(jié)構(gòu)，提高診斷和治療的效率。在口腔修復(fù)中，醫(yī)生通過(guò)觀察融合模型的視覺(jué)效果，可以更好地設(shè)計(jì)修復(fù)體的外形和顏色，使其與患者的口腔整體形態(tài)和顏色相協(xié)調(diào)。可采用主觀評(píng)價(jià)的方法，邀請(qǐng)多位專業(yè)的口腔醫(yī)生對(duì)融合模型的視覺(jué)效果進(jìn)行評(píng)分，評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)可包括模型的清晰度、自然度、細(xì)節(jié)呈現(xiàn)等方面。這些評(píng)估指標(biāo)相互關(guān)聯(lián)、相互補(bǔ)充，從不同角度全面地評(píng)估了融合方法的性能。配準(zhǔn)精度反映了模型在空間位置上的對(duì)齊準(zhǔn)確性，模型完整性體現(xiàn)了模型信息的全面性，而視覺(jué)效果則從直觀感受上評(píng)估了融合模型的質(zhì)量。通過(guò)綜合分析這些指標(biāo)，可以更準(zhǔn)確地判斷融合方法的優(yōu)劣，為進(jìn)一步改進(jìn)和優(yōu)化融合方法提供依據(jù)。4.3.2結(jié)果對(duì)比分析為了深入了解實(shí)用新型融合方法的性能和優(yōu)勢(shì)，將融合后的模型與融合前的CBCT重建模型和激光掃描牙齒STL模型進(jìn)行了全面的對(duì)比分析。在配準(zhǔn)精度方面，通過(guò)計(jì)算融合前后模型的均方根誤差（RMSE）和平均絕對(duì)誤差（MAE），結(jié)果顯示融合后的模型在配準(zhǔn)精度上有顯著提升。在某一具體病例中，融合前CBCT重建模型與激光掃描牙齒STL模型的RMSE值為[X1]mm，MAE值為[X2]mm；而融合后，RMSE值降低至[X3]mm，MAE值降低至[X4]mm。這表明融合方法能夠有效地實(shí)現(xiàn)兩個(gè)模型在空間位置上的精確對(duì)齊，減少了模型之間的誤差，為后續(xù)的口腔醫(yī)學(xué)分析提供了更準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。在正畸治療方案制定中，融合模型的高精度配準(zhǔn)使得醫(yī)生能夠更精確地測(cè)量牙齒的位置和角度，從而更準(zhǔn)確地設(shè)計(jì)正畸矯治器的參數(shù)，提高正畸治療的效果。在模型完整性方面，融合后的模型克服了融合前單一模型的局限性。CBCT重建模型雖然能夠展示顱面整體結(jié)構(gòu)，但在牙齒細(xì)節(jié)方面存在不足；激光掃描牙齒STL模型雖然在牙齒表面細(xì)節(jié)呈現(xiàn)上具有優(yōu)勢(shì)，但容易受到牙齒間遮擋和軟組織干擾，導(dǎo)致模型不完整。融合后的模型結(jié)合了兩者的優(yōu)點(diǎn)，既完整地呈現(xiàn)了顱面整體結(jié)構(gòu)，又清晰地展示了牙齒的精細(xì)細(xì)節(jié)。在觀察融合模型時(shí)，可以看到牙齒的牙釉質(zhì)、牙本質(zhì)等細(xì)微結(jié)構(gòu)清晰可見(jiàn)，同時(shí)頜骨的形態(tài)和位置也準(zhǔn)確無(wú)誤，不存在數(shù)據(jù)缺失或不連續(xù)的情況。在種植牙手術(shù)模擬中，融合模型能夠?yàn)獒t(yī)生提供全面的頜骨和牙齒信息，幫助醫(yī)生更準(zhǔn)確地評(píng)估種植位點(diǎn)的可行性，確定種植體的最佳植入位置和角度。從視覺(jué)效果上看，融合后的模型更加自然、逼真。牙齒的形態(tài)和表面紋理過(guò)渡自然，頜骨與牙齒的銜接流暢，沒(méi)有明顯的拼接痕跡。相比之下，融合前的模型在視覺(jué)效果上存在一定的瑕疵，如CBCT重建模型的牙齒表面較為粗糙，缺乏細(xì)節(jié)；激光掃描牙齒STL模型在牙齒間的過(guò)渡區(qū)域可能存在不自然的情況。融合模型的良好視覺(jué)效果使得醫(yī)生能夠更直觀地了解患者的口腔結(jié)構(gòu)，在診斷和治療過(guò)程中能夠更準(zhǔn)確地把握病情，做出更合理的決策。在口腔修復(fù)設(shè)計(jì)中，醫(yī)生可以根據(jù)融合模型的視覺(jué)效果，更好地選擇修復(fù)材料和設(shè)計(jì)修復(fù)體的外形，提高修復(fù)體的美觀性和功能性。綜合以上對(duì)比分析，可以得出結(jié)論：實(shí)用新型的CBCT重建模型與激光掃描牙齒STL模型融合方法能夠顯著提高模型的質(zhì)量和精度，有效克服了融合前單一模型的不足，為口腔醫(yī)學(xué)領(lǐng)域提供了更優(yōu)質(zhì)的數(shù)字化模型，在口腔正畸、種植、修復(fù)等臨床應(yīng)用中具有重要的價(jià)值和廣闊的應(yīng)用前景。五、融合方法的優(yōu)勢(shì)與挑戰(zhàn)5.1優(yōu)勢(shì)分析本實(shí)用新型的CBCT重建模型與激光掃描牙齒STL模型融合方法在口腔醫(yī)學(xué)領(lǐng)域展現(xiàn)出多方面的顯著優(yōu)勢(shì)，對(duì)提高數(shù)字化模型質(zhì)量、優(yōu)化治療流程以及推動(dòng)口腔醫(yī)學(xué)發(fā)展具有重要意義。從提高數(shù)字化模型質(zhì)量的角度來(lái)看，該融合方法的優(yōu)勢(shì)十分突出。CBCT重建模型雖能呈現(xiàn)顱面整體結(jié)構(gòu)，但在牙齒細(xì)節(jié)展示上存在欠缺；激光掃描牙齒STL模型雖在牙齒表面細(xì)節(jié)呈現(xiàn)方面表現(xiàn)出色，卻因牙齒間遮擋和軟組織干擾難以完整重建全齒弓模型。而本融合方法將兩者有機(jī)結(jié)合，實(shí)現(xiàn)了優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)。通過(guò)點(diǎn)云分割技術(shù)準(zhǔn)確提取CBCT重建模型中的牙根點(diǎn)云以及激光掃描牙齒STL模型中的牙冠點(diǎn)云，再利用點(diǎn)云配準(zhǔn)算法實(shí)現(xiàn)高精度對(duì)齊，最后采用基于權(quán)重的融合方式，充分考慮點(diǎn)云的法向量一致性、曲率變化和點(diǎn)云密度等因素，使融合后的模型既完整地保留了顱面整體結(jié)構(gòu)信息，又清晰地呈現(xiàn)了牙齒的精細(xì)細(xì)節(jié)。在觀察融合模型時(shí)，不僅能夠清晰看到頜骨的形態(tài)、密度以及與周圍組織的關(guān)系，還能精確分辨出牙釉質(zhì)表面的細(xì)微紋理、牙本質(zhì)與牙釉質(zhì)的交界線等牙齒微觀結(jié)構(gòu)。這種高質(zhì)量的數(shù)字化模型為口腔醫(yī)學(xué)診斷提供了更全面、準(zhǔn)確的信息，醫(yī)生能夠更清晰地觀察到牙齒和頜骨的細(xì)微病變，如早期齲齒、牙槽骨的微小吸收等，從而提高診斷的準(zhǔn)確性，為后續(xù)治療方案的制定提供堅(jiān)實(shí)可靠的依據(jù)。在制定口腔種植手術(shù)方案時(shí)，醫(yī)生可以借助融合模型，精確評(píng)估種植位點(diǎn)的骨量、骨質(zhì)以及與周圍神經(jīng)、血管的關(guān)系，確保種植體的精準(zhǔn)植入，提高手術(shù)的成功率。在優(yōu)化治療流程方面，該融合方法也發(fā)揮了重要作用。以往在口腔治療中，醫(yī)生需要分別依據(jù)CBCT模型和激光掃描模型進(jìn)行多次分析和評(píng)估，這不僅耗費(fèi)時(shí)間和精力，還可能因不同模型之間的信息轉(zhuǎn)換而出現(xiàn)誤差。而融合模型的出現(xiàn)，將所有關(guān)鍵信息整合在一個(gè)模型中，醫(yī)生只需對(duì)融合模型進(jìn)行分析，即可獲取所需的全部信息。在口腔正畸治療中，醫(yī)生可以在融合模型上全面觀察患者牙齒的排列、咬合關(guān)系以及頜骨的位置和形態(tài)，快速制定出科學(xué)合理的正畸方案。這大大提高了工作效率，減少了不必要的重復(fù)操作，使整個(gè)治療過(guò)程更加順暢。融合模型還可以直接用于制作各種口腔醫(yī)療輔助器材，如正畸矯治器、種植牙導(dǎo)板等，減少了模型轉(zhuǎn)換和數(shù)據(jù)傳遞過(guò)程中的誤差，提高了輔助器材的制作精度和適配性。這不僅節(jié)省了醫(yī)療資源，還減輕了患者的治療負(fù)擔(dān)和時(shí)間成本，提高了患者的就醫(yī)體驗(yàn)。從推動(dòng)口腔醫(yī)學(xué)發(fā)展的層面來(lái)說(shuō)，本融合方法具有重要的創(chuàng)新價(jià)值和引領(lǐng)作用。它為口腔醫(yī)學(xué)領(lǐng)域提供了新的技術(shù)思路和方法，打破了傳統(tǒng)單一模型的局限性，促進(jìn)了口腔數(shù)字化技術(shù)的創(chuàng)新和進(jìn)步。這種融合方法的成功開發(fā)，將吸引更多科研人員和醫(yī)療機(jī)構(gòu)投入到口腔數(shù)字化技術(shù)的研究和應(yīng)用中，推動(dòng)相關(guān)領(lǐng)域的技術(shù)創(chuàng)新和發(fā)展。該融合方法還為口腔醫(yī)學(xué)與其他學(xué)科的交叉融合提供了可能，如與人工智能、大數(shù)據(jù)等技術(shù)的結(jié)合。通過(guò)將融合模型與人工智能算法相結(jié)合，可以實(shí)現(xiàn)口腔疾病的自動(dòng)診斷和治療方案的智能推薦；利用大數(shù)據(jù)分析融合模型中的大量病例數(shù)據(jù)，可以深入研究口腔疾病的發(fā)病機(jī)制和治療效果，為口腔醫(yī)學(xué)的發(fā)展提供更有力的理論支持。這種技術(shù)的創(chuàng)新和發(fā)展將進(jìn)一步拓展口腔數(shù)字化技術(shù)在口腔醫(yī)學(xué)中的應(yīng)用范圍，推動(dòng)口腔醫(yī)學(xué)向更加精準(zhǔn)、高效、個(gè)性化的方向發(fā)展。5.2挑戰(zhàn)分析在將CBCT重建模型與激光掃描牙齒STL模型進(jìn)行融合的過(guò)程中，盡管本實(shí)用新型的融合方法取得了一定的成果，但仍面臨著諸多技術(shù)挑戰(zhàn)，這些挑戰(zhàn)對(duì)融合的準(zhǔn)確性、效率以及臨床應(yīng)用的推廣都產(chǎn)生了重要影響。算法魯棒性是融合過(guò)程中面臨的關(guān)鍵挑戰(zhàn)之一。由于CBCT重建模型和激光掃描牙齒STL模型的數(shù)據(jù)來(lái)源和采集方式不同，它們?cè)跀?shù)據(jù)質(zhì)量、噪聲水平、點(diǎn)云密度等方面存在較大差異。CBCT重建模型可能受到X射線散射、部分容積效應(yīng)等因素的影響，導(dǎo)致圖像存在噪聲、偽影以及分辨率不均勻等問(wèn)題，使得模型的點(diǎn)云數(shù)據(jù)存在一定的誤差和不確定性。激光掃描牙齒STL模型在掃描過(guò)程中，由于牙齒間的遮擋和軟組織的干擾，可能會(huì)出現(xiàn)點(diǎn)云數(shù)據(jù)缺失、不完整的情況，且激光掃描設(shè)備本身的精度限制也會(huì)引入一定的噪聲。這些數(shù)據(jù)差異和不確定性給融合算法帶來(lái)了巨大挑戰(zhàn)，使得算法在處理不同來(lái)源的數(shù)據(jù)時(shí)，難以保持穩(wěn)定的性能和準(zhǔn)確性。在點(diǎn)云配準(zhǔn)過(guò)程中，傳統(tǒng)的ICP算法對(duì)初始值較為敏感，當(dāng)CBCT重建模型和激光掃描牙齒STL模型的初始位置和姿態(tài)差異較大時(shí)，算法容易陷入局部最優(yōu)解，導(dǎo)致配準(zhǔn)失敗或配準(zhǔn)精度較低。一些基于特征點(diǎn)的配準(zhǔn)算法，在面對(duì)噪聲干擾和數(shù)據(jù)缺失的情況時(shí)，特征點(diǎn)的提取和匹配難度增加，容易出現(xiàn)誤匹配的情況，從而影響配準(zhǔn)的準(zhǔn)確性。為了提高算法的魯棒性，需要進(jìn)一步研究和改進(jìn)算法，使其能夠更好地適應(yīng)不同來(lái)源數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，減少噪聲和數(shù)據(jù)缺失對(duì)融合結(jié)果的影響。數(shù)據(jù)處理效率也是一個(gè)不容忽視的問(wèn)題。在融合過(guò)程中，需要對(duì)大量的點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行分割、配準(zhǔn)和融合等操作，這些操作計(jì)算量巨大，對(duì)計(jì)算機(jī)硬件性能要求較高。隨著口腔醫(yī)學(xué)數(shù)字化的發(fā)展，臨床應(yīng)用中對(duì)模型融合的實(shí)時(shí)性要求越來(lái)越高，例如在手術(shù)導(dǎo)航系統(tǒng)中，需要快速生成融合模型，為醫(yī)生提供實(shí)時(shí)的手術(shù)指導(dǎo)。然而，目前的融合方法在處理大規(guī)模點(diǎn)云數(shù)據(jù)時(shí)，往往需要較長(zhǎng)的時(shí)間，難以滿足實(shí)時(shí)性的需求。在點(diǎn)云分割過(guò)程中，基于深度學(xué)習(xí)的語(yǔ)義分割算法雖然能夠取得較高的分割精度，但模型訓(xùn)練和推理過(guò)程需要大量的計(jì)算資源和時(shí)間。在點(diǎn)云配準(zhǔn)過(guò)程中，ICP算法在處理大數(shù)據(jù)量時(shí)，尋找最近鄰點(diǎn)和計(jì)算變換矩陣的過(guò)程會(huì)消耗大量的時(shí)間，導(dǎo)致配準(zhǔn)效率低下。為了提高數(shù)據(jù)處理效率，一方面需要優(yōu)化算法，采用更高效的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和計(jì)算方法，減少計(jì)算量；另一方面，可以借助硬件加速技術(shù)，如GPU并行計(jì)算、云計(jì)算等，提高數(shù)據(jù)處理的速度。軟組織干擾同樣給模型融合帶來(lái)了困難。在激光掃描過(guò)程中，口腔內(nèi)的軟組織，如牙齦、黏膜等，會(huì)對(duì)激光的反射和散射產(chǎn)生影響，導(dǎo)致獲取的點(diǎn)云數(shù)據(jù)包含大量的軟組織信息，這些軟組織信息與牙齒的點(diǎn)云數(shù)據(jù)相互混雜，增加了點(diǎn)云分割和配準(zhǔn)的難度。牙齦組織覆蓋在牙齒頸部，使得激光掃描獲取的牙齒頸部點(diǎn)云數(shù)據(jù)不準(zhǔn)確，難以準(zhǔn)確區(qū)分牙冠和牙根。在CBCT重建模型中，雖然能夠通過(guò)閾值法等手段初步分割出牙冠和牙根，但由于軟組織與牙齒在密度和灰度值上存在一定的重疊，容易導(dǎo)致分割不準(zhǔn)確，出現(xiàn)誤分割的情況。為了減少軟組織干擾，需要在數(shù)據(jù)采集階段采取有效的措施，如使用口腔內(nèi)軟組織遮擋裝置，減少軟組織對(duì)激光掃描的影響；在數(shù)據(jù)處理階段，開發(fā)更有效的軟組織去除算