【摘 要】
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随着计算机技术的发展,口腔修复治疗经历了从传统手工制作到数字化设计制造的过程,虽然义齿修复体数字化设计制造技术提高了修复质量,缩短了治疗时间,但是在义齿修复体设计中,采用标准牙冠进行再设计时未考虑缺失牙多样性以及个性化程度不足的问题。依据深度学习技术具有从大样本数据中学习特征表达的能力以及在口腔医疗领域中的广泛应用,本文以口腔义齿修复体为研究对象,结合生成式对抗网络技术对修复体的关键造型技术展开研
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随着计算机技术的发展,口腔修复治疗经历了从传统手工制作到数字化设计制造的过程,虽然义齿修复体数字化设计制造技术提高了修复质量,缩短了治疗时间,但是在义齿修复体设计中,采用标准牙冠进行再设计时未考虑缺失牙多样性以及个性化程度不足的问题。依据深度学习技术具有从大样本数据中学习特征表达的能力以及在口腔医疗领域中的广泛应用,本文以口腔义齿修复体为研究对象,结合生成式对抗网络技术对修复体的关键造型技术展开研究,主要研究内容如下:（1）咬合面复杂的功能沟窝特征直接影响着牙冠的咬合接触状态,为了重建出缺失牙的局部细节特征,提出了一种基于条件生成对抗网络的缺失牙咬合窝沟形态生成技术。首先采用平行投影的方法构建牙齿深度图像集;然后基于条件生成对抗网络框架构建功能咬合窝沟图像修复网络;最后利用图像质量评价对生成的咬合窝沟图像进行评估,结果显示网络修复得到的咬合窝沟图像与专家设计的咬合窝沟接近。（2）针对缺失牙冠整体形貌高质量恢复的问题,提出了一种基于高分辨率深度生成网络的缺失牙冠多视角图像生成技术。首先通过平行投影的方法构建高分辨率牙冠深度图像;然后构建高分辨率牙冠图像修复网络实现缺失牙冠图像的重建;最后利用图像质量评价对生成的牙冠图像进行评价,结果表明由网络生成的牙冠图像与专家设计的牙冠图像接近。（3）在利用生成对抗网络恢复出缺失牙冠深度图像的基础上,以咬合窝沟为约束实现了牙冠三维形态设计。首先分析了由于牙冠数据维度变化引起的距离误差值;其次利用像素-距离值映射关系计算得到牙冠点云并完成牙冠点云的配准;然后基于区域增长法重建出牙冠网格模型,以咬合窝沟模型为约束,对网络生成的牙冠咬合面进行局部变形;最后对网络生成的牙冠模型和专家设计的牙冠模型进行三维偏差分析,结果显示网络生成结果接近专家设计水平,并通过实物模型验证了利用本文方法设计的牙冠满足口腔义齿功能性修复要求。
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