一种基于多模态数据融合的牙根管形态自动提取方法

摘要

本发明公开一种基于多模态数据融合的牙根管形态自动提取方法，通过学习高分辨的离体牙齿图像获取更多信息，来补充目前活体牙齿CBCT图像的信息不足。主要包括：对CBCT图像实施上采样，将其图像分辨率提升到目标微CT图像的图像分辨率；选取图像中的根管感兴趣区域，去除根管无关数据；变换离体微CT图像，使其与CBCT图像中的目标在空间对齐；针对感兴趣区域提取CBCT图像的纹理特征以及灰度一阶特征；将微CT的手工分割结果和CBCT图像的图像特征作为输入，利用极端随机树分类器构建牙齿分类模型；对活体CBCT图像上采样，选取感兴趣区域，提取图像特征，将其作为牙齿分类模型的输入，获得牙齿超分辨率边界，并对其三维重建，得到精确的牙根三维模型。