基于赋权形态学分析的三维面部对称参考平面构建方法

目的:建立一种基于三维形态学分析的赋权普氏分析(weighted Procrustes analysis,WPA)方法,实现对下颌偏斜患者面部解剖标志点不对称程度量化赋权的三维面部对称参考平面自动化构建。方法:临床收集下颌偏斜患者30例,基于本体-镜像关联法的普氏分析(Procrustes analysis,PA)算法和自主研发的WPA算法,分别构建每名患者三维面部模型的对称参考平面(实验组一和二),以专家定义的区域迭代最近点(iterative closest point,ICP)算法(选取对称性良好的区域)构建的对称参考平面为“真值平面”,作为参考组。以实验组与参考组的平面角度误差作为评价指标,分别比较两个实验组与参考组的差异,评价WPA算法构建对称参考平面的临床适用性。结果:30例下颌偏斜患者WPA算法构建的对称参考平面与真值平面的角度误差为1.53°±0.84°,PA算法构建的对称参考平面与真值平面的角度误差为2.06°±0.86°。对于下颌偏斜大于12 mm的患者,WPA算法比PA算法的平均平面角度误差小0.86°。结论:基于三维面部形态学分析的WPA算法对下颌偏斜面部不对称畸形患者构建三维面部对称参考平面的临床应用效果比传统PA算法有显著提高,初步达到了口腔临床专家级诊断策略的效果。

颅颌面点云数据解剖标志点及对称参考平面的构建算法浅析

点云数据是口腔虚拟手术设计、颜面不对称分析等环节的基础,颅颌面三维特征在口腔颌面外科、正畸矫治设计中发挥关键作用。随着口腔数字化技术临床应用的普及,颅颌面三维特征的自动化构建成为研究发展趋势,因而基于颅颌面点云数据的三维解剖标志点定点和对称参考平面构建算法备受关注。本文结合笔者团队研究及国内外研究进展,论述基于颅颌面点云数据,构建解剖标志点和对称参考平面特征的数学算法和深度学习算法,阐述该领域的发展历程和最新研究进展,分析探讨各种方法的优势及局限,以期为口腔临床研究和应用提供参考。