申请/专利权人：普罗马顿控股有限责任公司

申请日：2019-07-03

公开（公告）日：2021-04-09

公开（公告）号：CN112639880A

主分类号：G06T7/73(20060101)

分类号：G06T7/73(20060101);G06T7/33(20060101);A61C9/00(20060101)

优先权：["20180703 EP 18181421.1"]

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2021.04.27#实质审查的生效;2021.04.09#公开

摘要：描述了一种用于自动确定由3D数据集表示的3D对象的正则姿势的方法，其中，该方法包括：将与第一坐标系相关联的3D对象的体素表示的体素的一个或多个块提供给第一3D深度神经网络的输入，该第一3D深度神经网络被训练为生成与正则坐标系相关联的正则姿态信息，该正则坐标系相对于该3D牙科结构的一部分的位置限定；从该第一3D深度神经网络的输出接收正则姿态信息，该正则姿态信息包括针对一个或多个块的每个体素的、该体素在该正则坐标系中的位置的预测，该位置由正则坐标限定；使用该正则坐标来确定相对于第一3D坐标系的轴和原点的该正则坐标系的轴的取向和比例以及该正则坐标系的原点的位置，并且使用该取向和位置来确定转换参数，以将该第一坐标系的坐标转换为正则坐标；以及确定该3D牙科结构的正则表示，该确定包括将该转换参数应用于体素表示的体素的坐标或用于确定该体素表示的3D数据集。

主权项：1.一种用于自动确定由3D数据集的数据点表示的诸如3D牙科结构的3D对象的正则姿态的计算机实现的方法，所述方法包括：计算机的处理器将与第一坐标系相关联的3D数据集的数据点的一个或多个块提供给第一3D深度神经网络的输入，所述第一3D神经网络被训练为生成与正则坐标系相关联的正则姿态信息，所述正则坐标系是相对于所述3D对象的部分的位置而限定的；所述处理器从所述第一3D深度神经网络的输出接收正则姿态信息，所述正则姿态信息包括对于所述一个或多个块的每个数据点的数据点在所述正则坐标系中的位置的预测，所述数据点的位置由正则坐标限定；所述处理器使用所述正则坐标来确定相对于所述第一3D坐标系的轴和原点的所述正则坐标系的轴的取向和缩放比例以及所述正则坐标系的原点的位置，并且使用所述取向和所述位置来确定用于将所述第一坐标系的坐标转换为正则坐标的转换参数，所述转换参数优选地为旋转、平移和或缩放参数；以及所述处理器确定所述3D对象的正则表示，所述正则表示优选地为正则体素表示或正则3D网格表示，所述确定包括将所述转换参数应用于所述3D数据集的数据点的坐标。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 普罗马顿控股有限责任公司 使用深度学习自动确定3D对象的正则姿态和自动叠加3D对象

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。

阅读全文 双屏查看 官方信息 专利公告 收藏专利 下载PDF 下载WORD