申请/专利权人：北京大学口腔医学院;中国科学院计算技术研究所

申请日：2023-05-11

公开（公告）日：2023-08-04

公开（公告）号：CN116542844A

主分类号：G06T3/00

分类号：G06T3/00;G06V10/25;G06V40/16;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/09;G16H30/40

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2023.08.22#实质审查的生效;2023.08.04#公开

摘要：本发明涉及一种三维颜面对称参考平面智能构建方法，包括：为获得三维颜面数据兴趣区，首先将三维颜面数据投影至二维平面图像，通过提取二维图像的人脸关键点获得图像中解剖区域的关键点，继而将图像上的关键点映射回三维人脸上，得到三维颜面数据的人脸关键点，并通过区域扩充得到三维颜面数据兴趣区，进而建立平面反射对称神经网络智能构建三维颜面对称参考平面；本发明可实现符合三维颜面对称参考平面的准确、高效构建，为口腔临床数字化诊疗提供一种新的对称参考平面构建解决方案。

主权项：1.一种三维颜面对称参考平面智能构建方法，其特征在于有以下步骤：1三维颜面数据兴趣区自动提取：首先对三维颜面数据进行兴趣区自动提取：为获得三维颜面数据兴趣区，首先将三维颜面数据投影至二维平面图像，通过提取二维图像的人脸关键点获得图像中解剖区域的关键点，继而将图像上的关键点映射回三维人脸上，得到三维颜面数据的人脸关键点，并通过区域扩充得到三维颜面数据兴趣区；2平面反射对称神经网络构建三维颜面对称参考平面：基于步骤1的三维颜面数据兴趣区提取，进一步建立平面反射对称神经网络智能构建三维颜面对称参考平面；平面反射对称神经网络首先在三维颜面数据兴趣区的网格表面上进行均匀采样，得到点数相同的三维点云数据，获得10240点的三维点云数据；所述三维点云数据通过点云深度网络-PonitNet网络，进行全局特征提取；将全局特征输入全连接网络中，来预测对称参考平面的平面参数；对称参考平面采用一般表达式表示方程Ax+By+Cz+D＝0；整个神经网络结构采用有监督的方式进行训练；神经网络损失函数设定为预测平面参数与建立标注真值平面参数的专家数据库中平面参数的均方误差；损失函数表达式如下：其中：A,B,C,D为专家数据库中平面Ax+By+Cz+D＝0的参数,是平面反射对称神经网络预测对称参考平面的平面参数。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 北京大学口腔医学院;中国科学院计算技术研究所 一种三维颜面对称参考平面智能构建方法

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