本發(fā)明涉及圖像處理，尤其涉及一種鈦網(wǎng)智能定位方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。

背景技術(shù)：

1、隨著現(xiàn)代醫(yī)療技術(shù)的發(fā)展，牙科修復(fù)工藝日趨精細(xì)化和個(gè)性化。作為一種廣泛應(yīng)用的牙科修復(fù)材料，鈦網(wǎng)支架在修復(fù)牙體缺損、增強(qiáng)牙體力學(xué)性能等方面發(fā)揮著重要作用。然而，傳統(tǒng)的鈦網(wǎng)支架安裝方法依賴于醫(yī)生的手工測(cè)量和經(jīng)驗(yàn)操作，存在精度低、重復(fù)性差的問題，不能滿足日益精細(xì)化的診療需求，因此，需要一種智能化的鈦網(wǎng)定位方法。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明為解決上述技術(shù)問題，提出了一種鈦網(wǎng)智能定位方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，以解決至少一個(gè)上述技術(shù)問題。

2、為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供一種鈦網(wǎng)智能定位方法，包括以下步驟：

3、步驟s1：獲取口腔多方位圖像；基于口腔多方位圖像提取口腔光流特征點(diǎn)；基于口腔光流特征點(diǎn)對(duì)口腔多方位圖像進(jìn)行超分辨率細(xì)微結(jié)構(gòu)還原處理，以構(gòu)建超分辨率口腔圖像；

4、步驟s2：基于口腔光流特征點(diǎn)對(duì)口腔多方位圖像進(jìn)行特征點(diǎn)空間匹配，從而得到特征點(diǎn)空間位置數(shù)據(jù)；對(duì)超分辨率口腔圖像進(jìn)行點(diǎn)云輪廓標(biāo)準(zhǔn)化處理，以得到牙槽點(diǎn)云輪廓圖；通過特征點(diǎn)空間位置數(shù)據(jù)對(duì)牙槽點(diǎn)云輪廓圖進(jìn)行三維結(jié)構(gòu)重構(gòu)，構(gòu)建口腔牙槽三維點(diǎn)云模型；

5、步驟s3：基于預(yù)設(shè)的數(shù)據(jù)庫(kù)獲取口腔鈦網(wǎng)圖像；對(duì)口腔鈦網(wǎng)圖像進(jìn)行視覺定位框選，標(biāo)記鈦網(wǎng)定位點(diǎn)；基于鈦網(wǎng)定位點(diǎn)對(duì)口腔牙槽三維點(diǎn)云模型進(jìn)行多定位點(diǎn)配準(zhǔn)迭代模擬，以生成多個(gè)鈦網(wǎng)定位配準(zhǔn)樣本；

6、步驟s4：對(duì)多個(gè)鈦網(wǎng)定位配準(zhǔn)樣本進(jìn)行逐點(diǎn)定位概率預(yù)測(cè)，生成定位點(diǎn)概率預(yù)測(cè)值；基于定位點(diǎn)概率預(yù)測(cè)值進(jìn)行置信度映射，從而構(gòu)建鈦網(wǎng)定位置信度圖；

7、步驟s5：對(duì)鈦網(wǎng)定位置信度圖進(jìn)行周邊區(qū)域分割，得到多尺度置信度圖像；基于多尺度置信度圖像得到圖像亞像素偏移值；基于圖像亞像素偏移值進(jìn)行亞像素定位微調(diào)，得到亞像素細(xì)嵌定位點(diǎn)；

8、步驟s6：根據(jù)口腔牙槽三維點(diǎn)云模型生成個(gè)性化骨結(jié)構(gòu)特征數(shù)據(jù)；基于亞像素細(xì)嵌定位點(diǎn)對(duì)個(gè)性化骨結(jié)構(gòu)特征數(shù)據(jù)進(jìn)行鈦網(wǎng)誤差重定位，從而得到鈦網(wǎng)最優(yōu)定位結(jié)果。

9、在本說明書中，還提供一種鈦網(wǎng)智能定位裝置，包括：

10、行為序列模塊，用于獲取企業(yè)實(shí)時(shí)支付信息；基于企業(yè)實(shí)時(shí)支付信息生成多維度支付信息；對(duì)多維度支付信息進(jìn)行時(shí)間序列擬合，從而生成支付行為序列；

11、風(fēng)險(xiǎn)行為特征模塊，用于基于支付行為序列得到支付序列局部依賴關(guān)系；利用支付序列局部依賴關(guān)系對(duì)支付行為序列進(jìn)行隱式風(fēng)險(xiǎn)特征分析，以得到隱式支付風(fēng)險(xiǎn)行為特征數(shù)據(jù)；

12、拓?fù)渚W(wǎng)絡(luò)模塊，用于基于支付行為序列得到多個(gè)支付行為節(jié)點(diǎn)；利用隱式支付風(fēng)險(xiǎn)行為特征數(shù)據(jù)對(duì)多個(gè)支付行為節(jié)點(diǎn)進(jìn)行動(dòng)態(tài)拓?fù)渚W(wǎng)絡(luò)連接，構(gòu)建分布式行為節(jié)點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)；

13、風(fēng)險(xiǎn)動(dòng)態(tài)演變模塊，用于對(duì)分布式行為節(jié)點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)概率分布分析，以得到節(jié)點(diǎn)風(fēng)險(xiǎn)概率分布數(shù)據(jù)；根據(jù)節(jié)點(diǎn)風(fēng)險(xiǎn)概率分布數(shù)據(jù)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)傳播動(dòng)態(tài)演變分析，生成風(fēng)險(xiǎn)傳播演化數(shù)據(jù)；

14、風(fēng)險(xiǎn)趨勢(shì)預(yù)測(cè)模塊，用于基于風(fēng)險(xiǎn)傳播演化數(shù)據(jù)進(jìn)行逐個(gè)風(fēng)險(xiǎn)趨勢(shì)量化預(yù)測(cè)，以得到支付節(jié)點(diǎn)風(fēng)險(xiǎn)趨勢(shì)預(yù)測(cè)值；基于支付節(jié)點(diǎn)風(fēng)險(xiǎn)趨勢(shì)預(yù)測(cè)值標(biāo)記高風(fēng)險(xiǎn)支付節(jié)點(diǎn)；對(duì)高風(fēng)險(xiǎn)支付節(jié)點(diǎn)進(jìn)行全局潛在關(guān)聯(lián)路徑重構(gòu)，以得到支付風(fēng)險(xiǎn)演繹鏈；

15、風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)模塊，用于根據(jù)支付風(fēng)險(xiǎn)演繹鏈對(duì)分布式行為節(jié)點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)決策挖掘，構(gòu)建智能支付風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)引擎；基于智能支付風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)引擎執(zhí)行企業(yè)支付作業(yè)。

16、本發(fā)明還提供一種計(jì)算機(jī)設(shè)備，包括存儲(chǔ)器和處理器，所述存儲(chǔ)器中存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，其特征在于，所述處理器執(zhí)行所述計(jì)算機(jī)程序時(shí)實(shí)現(xiàn)上述任一項(xiàng)所述的鈦網(wǎng)智能定位方法的步驟。

17、本發(fā)明還提供一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，其特征在于，所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)上述任一項(xiàng)所述的鈦網(wǎng)智能定位方法的步驟。

18、本發(fā)明提供的鈦網(wǎng)智能精準(zhǔn)定位方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，具有以下有益效果：

19、本發(fā)明通過口腔多方位圖像的獲取提供了口腔內(nèi)部的詳細(xì)表面信息，為后續(xù)鈦網(wǎng)定位提供了基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，口腔光流特征點(diǎn)的提取能夠捕捉到口腔圖像中的移動(dòng)信息，幫助確定牙齒和牙槽骨的位置，超分辨率細(xì)微結(jié)構(gòu)還原處理通過增強(qiáng)圖像的細(xì)節(jié)和清晰度，提高了口腔圖像的分辨率，有助于精確定位鈦網(wǎng)，口腔光流特征點(diǎn)的空間匹配提供了牙齒和牙槽骨之間準(zhǔn)確的對(duì)應(yīng)關(guān)系，為后續(xù)的鈦網(wǎng)定位提供了空間參考，點(diǎn)云輪廓標(biāo)準(zhǔn)化處理能夠提取牙槽的形狀信息，并將其轉(zhuǎn)化為標(biāo)準(zhǔn)化的點(diǎn)云數(shù)據(jù)，為后續(xù)的三維結(jié)構(gòu)重構(gòu)提供了基礎(chǔ)，口腔牙槽三維點(diǎn)云模型的構(gòu)建提供了口腔內(nèi)部三維結(jié)構(gòu)的準(zhǔn)確表示，為鈦網(wǎng)定位提供了精確的空間信息，預(yù)設(shè)的數(shù)據(jù)庫(kù)提供了大量的口腔鈦網(wǎng)圖像數(shù)據(jù)，為鈦網(wǎng)定位的訓(xùn)練和優(yōu)化提供了豐富的樣本，視覺定位框選和鈦網(wǎng)定位點(diǎn)的標(biāo)記能夠準(zhǔn)確定位鈦網(wǎng)在口腔圖像中的位置，為后續(xù)的定位精確性提供參考，多定位點(diǎn)配準(zhǔn)迭代模擬能夠通過模擬多種鈦網(wǎng)定位情況，生成多個(gè)鈦網(wǎng)定位配準(zhǔn)樣本，為最優(yōu)定位結(jié)果的選擇提供更多的可能性，定位點(diǎn)概率預(yù)測(cè)能夠通過對(duì)多個(gè)鈦網(wǎng)定位配準(zhǔn)樣本的分析，預(yù)測(cè)每個(gè)定位點(diǎn)的定位準(zhǔn)確性，為定位結(jié)果的可靠性提供評(píng)估，置信度映射通過將定位點(diǎn)概率預(yù)測(cè)值映射到空間中，構(gòu)建了鈦網(wǎng)定位置信度圖，能夠直觀地表示鈦網(wǎng)的定位可信度，為后續(xù)的定位結(jié)果分析和選擇提供依據(jù)，鈦網(wǎng)定位置信度圖的周邊區(qū)域分割能夠?qū)D像分割成具有不同置信度的區(qū)域，提供了多尺度的置信度信息，有助于更精確地定位鈦網(wǎng)，圖像亞像素偏移值的計(jì)算能夠提供定位點(diǎn)的亞像素級(jí)精度，通過對(duì)亞像素偏移值的分析，實(shí)現(xiàn)對(duì)定位結(jié)果的微調(diào)，進(jìn)一步提高定位精度和準(zhǔn)確性，口腔牙槽三維點(diǎn)云模型的個(gè)性化骨結(jié)構(gòu)特征數(shù)據(jù)能夠提供鈦網(wǎng)定位所需的特征信息，為最優(yōu)定位結(jié)果的生成提供基礎(chǔ)，鈦網(wǎng)誤差重定位通過結(jié)合亞像素細(xì)嵌定位點(diǎn)和個(gè)性化骨結(jié)構(gòu)特征數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)鈦網(wǎng)定位誤差的修正和調(diào)整，得到鈦網(wǎng)的最優(yōu)定位結(jié)果。

技術(shù)特征：

1.一種鈦網(wǎng)智能定位方法，其特征在于，包括以下步驟：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的鈦網(wǎng)智能定位方法，其特征在于，步驟s1的具體步驟為：

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的鈦網(wǎng)智能定位方法，其特征在于，步驟s2的具體步驟為：

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的鈦網(wǎng)智能定位方法，其特征在于，步驟s3的具體步驟為：

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的鈦網(wǎng)智能定位方法，其特征在于，步驟s4的具體步驟為：

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的鈦網(wǎng)智能定位方法，其特征在于，步驟s5的具體步驟為：

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的鈦網(wǎng)智能定位方法，其特征在于，步驟s6的具體步驟為：

8.一種基于圖像處理的鈦網(wǎng)精確定位裝置，其特征在于，用于執(zhí)行如權(quán)利要求1所述的鈦網(wǎng)智能定位方法，包括：

9.一種計(jì)算機(jī)設(shè)備，包括存儲(chǔ)器和處理器，所述存儲(chǔ)器中存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，其特征在于，所述處理器執(zhí)行所述計(jì)算機(jī)程序時(shí)實(shí)現(xiàn)權(quán)利要求1至7中任一項(xiàng)所述的鈦網(wǎng)智能定位方法的步驟。

10.一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，其特征在于，所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)權(quán)利要求1至7中任一項(xiàng)所述的鈦網(wǎng)智能定位方法的步驟。

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種鈦網(wǎng)智能定位方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。該方法包括以下步驟：獲取口腔多方位圖像；基于口腔多方位圖像提取口腔光流特征點(diǎn)；基于口腔光流特征點(diǎn)對(duì)口腔多方位圖像進(jìn)行超分辨率細(xì)微結(jié)構(gòu)還原處理，以構(gòu)建超分辨率口腔圖像；基于口腔光流特征點(diǎn)對(duì)口腔多方位圖像進(jìn)行特征點(diǎn)空間匹配，從而得到特征點(diǎn)空間位置數(shù)據(jù)；對(duì)超分辨率口腔圖像進(jìn)行點(diǎn)云輪廓標(biāo)準(zhǔn)化處理，以得到牙槽點(diǎn)云輪廓圖；通過特征點(diǎn)空間位置數(shù)據(jù)對(duì)牙槽點(diǎn)云輪廓圖進(jìn)行三維結(jié)構(gòu)重構(gòu)，構(gòu)建口腔牙槽三維點(diǎn)云模型；基于預(yù)設(shè)的數(shù)據(jù)庫(kù)獲取口腔鈦網(wǎng)圖像。本發(fā)明實(shí)現(xiàn)了精準(zhǔn)的鈦網(wǎng)定位。

技術(shù)研發(fā)人員：韓靜,吳建楠,應(yīng)怡倩
受保護(hù)的技術(shù)使用者：深圳市深光粟科技有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/12/19