一种正畸数据测量方法、系统、装置、设备及存储介质

1.本公开涉及计算机技术领域，尤其涉及一种正畸数据测量方法、系统、装置、设备及存储介质。


背景技术：

2.在对患者进行牙齿疾病的诊断过程中，经常需要对牙齿的转矩、轴倾度等正畸数据进行测量。目前临床医师多根据牙齿的二维影像、三维影像和石膏模型等对正畸数据进行定点测量。
3.然而，牙齿的二维影像和石膏模型不够具象，缺乏对患者整体的认识，且二维影像受颅骨双侧不对称影响比较严重，会导致测量结果不够精准；牙齿的三维影像多通过显示屏这一媒介进行展示，利用其对正畸数据进行测量时，主要通过多个平面线角相交确定特定点，并根据特定点测量正畸数据，测量过程复杂且会增加系统误差，导致测量结果不够精准。


技术实现要素：

4.本公开提供了一种正畸数据测量方法、系统、装置、设备及存储介质，以至少解决现有技术中存在的以上技术问题。
5.根据本公开的第一方面，提供了一种正畸数据测量方法，其特征在于，所述方法包括：获取初始资料，所述初始资料包括患者颅面的多份资料；根据牙齿体征信息，对所述初始资料中的多份资料进行整合，得到三维虚拟颅面模型；根据所述三维虚拟颅面模型，对患者的正畸数据进行测量，得到正畸数据测量结果。
6.在一可实施方式中，通过以下方式获取所述牙齿体征信息：获取训练样本集，所述训练样本集包括已经标注牙齿体征信息的样本资料；根据所述训练样本集，对深度神经网络模型进行训练，得到识别模型；根据所述识别模型，对所述初始资料进行识别，得到所述牙齿体征信息。
7.在一可实施方式中，所述初始资料包括患者的口腔扫描资料、面部扫描资料和口腔锥形束投照计算机断层扫描cbct资料，所述牙齿体征信息包括牙龈区域形态和牙齿标志点，所述根据牙齿体征信息，对所述初始资料中的多份资料进行整合，得到三维虚拟颅面模型，包括：根据所述牙龈区域形态，对所述口腔扫描资料和面部扫描资料进行配准，得到初始虚拟颅面模型；根据牙齿标志点，对所述初始虚拟颅面模型和所述cbct资料进行配准，得到三维虚拟颅面模型。
8.在一可实施方式中，所述根据牙齿标志点，对所述初始虚拟颅面模型和所述cbct资料进行配准，得到三维虚拟颅面模型，包括：获取所述初始虚拟颅面模型的第一牙齿标志点和所述cbct资料的第二牙齿标志点；根据所述第一牙齿标志点和所述第二牙齿标志点，对所述初始虚拟颅面模型和所述cbct资料进行配准，得到三维虚拟颅面模型。
9.在一可实施方式中，所述初始资料还包括患者的面合像资料，在所述根据牙齿体
征信息，对所述初始资料中的多份资料进行整合，得到三维虚拟颅面模型之后，还包括：根据所述面合像资料，对所述三维虚拟颅面模型进行调整，得到调整后的三维虚拟颅面模型。
10.在一可实施方式中，所述根据所述三维虚拟颅面模型，对患者的正畸数据进行测量，得到正畸数据测量结果，包括：获取所述三维虚拟颅面模型中的特定点；根据所述特定点，对患者的正畸数据进行测量，得到所述正畸数据测量结果。
11.根据本公开的第二方面，提供了一种正畸数据测量系统，其特征在于，所述系统包括：数据处理模块、虚拟现实显示设备和穿戴式控制组件，所述虚拟现实显示设备与所述数据处理模块通信连接，所述穿戴式控制组件与所述虚拟现实显示设备通信连接；所述数据处理模块，用于接收患者颅面的多份资料，并对所述多份资料进行整合，得到三维虚拟颅面模型，以及根据所述三维虚拟颅面模型中的特定点，对患者的正畸数据进行测量，得到正畸数据测量结果；所述虚拟现实显示设备，用于对所述三维虚拟颅面模型进行展示；所述穿戴式控制组件，用于控制所述三维虚拟颅面模型在所述虚拟现实显示设备中的展示，以及对所述三维虚拟颅面模型中的特定点进行标注。
12.根据本公开的第三方面，提供了一种正畸数据测量装置，其特征在于，所述装置包括：第一获取模块，用于获取初始资料，所述初始资料包括患者颅面的多份资料；整合模块，用于根据牙齿体征信息，对所述初始资料中的多份资料进行整合，得到三维虚拟颅面模型；测量模块，用于根据所述三维虚拟颅面模型，对患者的正畸数据进行测量，得到正畸数据测量结果。
13.根据本公开的第四方面，提供了一种电子设备，包括：
14.至少一个处理器；以及
15.与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
16.所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行本公开所述的方法。
17.根据本公开的第五方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，所述计算机指令用于使所述计算机执行本公开所述的方法。
18.本公开的一种正畸数据测量方法、系统、装置、设备及存储介质，根据牙齿体征信息，对患者的口腔扫描资料、面部扫描资料和口腔锥形束投照计算机断层扫描cbct资料进行整合，得到三维虚拟颅面模型，并结合虚拟现实显示设备和穿戴式控制组件，根据三维虚拟颅面模型，对患者的正畸数据进行测量，得到正畸数据测量结果。由此，可以得到更加具象的三维虚拟颅面模型，且结合虚拟现实显示设备，能够直接在三维空间中对患者的正畸数据进行测量，可以提高测量效率和测量结果的精确性。
19.应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
20.通过参考附图阅读下文的详细描述，本公开示例性实施方式的上述以及其他目的、特征和优点将变得易于理解。在附图中，以示例性而非限制性的方式示出了本公开的若干实施方式，其中：
21.在附图中，相同或对应的标号表示相同或对应的部分。
22.图1示出了本公开第一实施例的一种正畸数据测量方法的流程示意图；
23.图2示出了本公开第二实施例的一种正畸数据测量方法的流程示意图；
24.图3示出了本公开第六实施例的一种正畸数据测量方法的流程示意图；
25.图4示出了本公开第七实施例的一种正畸数据测量系统的结构示意图；
26.图5示出了本公开第七实施例的穿戴式控制组件的示意图；
27.图6示出了本公开第八实施例的一种正畸数据测量装置的结构示意图；
28.图7示出了本公开实施例一种电子设备的组成结构示意图。
具体实施方式
29.为使本公开的目的、特征、优点能够更加的明显和易懂，下面将结合本公开实施例中的附图，对本公开实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本公开一部分实施例，而非全部实施例。基于本公开中的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本公开保护的范围。
30.图1示出了本公开第一实施例的一种正畸数据测量方法的流程示意图，如图1所示，该方法主要包括：
31.步骤s101，获取初始资料，初始资料包括患者颅面的多份资料。
32.在本实施例中，首先需要获取初始资料，初始资料包括患者颅面的多份资料，所述多份为至少两份，例如，口腔扫描资料、牙齿模型扫描资料、面部扫描资料和锥形束投照计算机断层扫描(cbct，cone beam computer tomography)资料等，其中，口腔扫描资料和牙齿模型扫描资料主要显示口内牙列以及邻近牙龈组织、前庭沟等软组织；面部扫描资料主要显示面部软组织最外层的影像；cbct资料主要显示患者的全部软硬组织，但其显示形式不够具象，软组织影像显示不佳。
33.步骤s102，根据牙齿体征信息，对初始资料中的多份资料进行整合，得到三维虚拟颅面模型。
34.在本实施例中，获取初始资料之后，需要根据牙齿体征信息，对初始资料中的多份资料进行整合，得到三维虚拟颅面模型，其中，牙齿体征信息可以为牙齿的形态、牙齿周围牙龈的形态和牙齿的标志点等，可以通过人工手动在初始资料上标注牙齿体征信息，也可以通过算法自动识别牙齿体征信息。
35.在一可实施方式中，若初始资料包括口腔扫描资料、面部扫描资料和cbct资料，则可以以cbct资料为基准，利用牙齿的形态，分别将口腔扫描资料、面部扫描资料与cbct资料进行配准，从而得到三维虚拟颅面模型。具体地，可以根据前牙牙齿的形态，将口腔扫描资料与cbct资料进行配准，根据前牙的标志点，将面扫资料与cbct资料进行配准。由于cbct资料可以显示患者的全部软硬组织，然后将口腔扫描资料显示的口内模型和面部扫描资料显示的面部软组织最外层的影像填充至cbct资料，就可以得到逼真度较高的三维虚拟颅面模型。
36.步骤s103，根据三维虚拟颅面模型，对患者的正畸数据进行测量，得到正畸数据测量结果。
37.在本实施例中，可以直接根据三维虚拟颅面模型，对患者的正畸数据进行测量，从而得到正畸数据测量结果。
38.在一可实施方式中，首先可以获取三维虚拟颅面模型中的特定点，即可以用于分析三维虚拟颅面模型的数据关系的点，例如两个牙齿的邻接点或者尖牙的牙尖点等，然后根据特定点，确定出需要进行测量的连线和平面，并进行线距、线角、点线、线面和面角等的测量，得到正畸数据测量结果，其中，线距为两条连线的距离，线角为两条连线的夹角，点线为特定点与连线之间的垂直距离，线面为连线与平面的夹角，面角为两个平面的夹角。具体地，线距、线角、点线、线面和面角测量可以采用现有算法实现，在此不再赘述。
39.在一可实施方式中，可以结合虚拟现实显示设备，如虚拟现实(virtual reality，vr)眼镜，及穿戴式控制组件等获取三维虚拟颅面模型中的特定点，例如，将三维虚拟颅面模型输入至虚拟现实显示设备中进行展示，由临床医师佩戴虚拟现实显示设备和穿戴式控制组件，并利用穿戴式控制组件在三维虚拟颅面模型中对特定点进行标定，从而获取到三维虚拟颅面模型中的特定点。
40.在本公开第一实施例中，首先获取初始资料，然后根据牙齿体征信息，对初始资料中的多份资料进行整合，得到三维虚拟颅面模型，最后根据三维虚拟颅面模型，对患者的正畸数据进行测量，得到正畸数据测量结果，由此，可以直接根据具象的三维虚拟颅面模型，在三维空间中对患者的正畸数据进行测量，提高了测量效率和测量结果的准确性。
41.图2示出了本公开第二实施例的一种正畸数据测量方法的流程示意图，如图2所示，通过以下方式获取牙齿体征信息：
42.步骤s201，获取训练样本集，训练样本集包括已经标注牙齿体征信息的样本资料。
43.步骤s202，根据训练样本集，对深度神经网络模型进行训练，得到识别模型。
44.步骤s203，根据识别模型，对初始资料进行识别，得到牙齿体征信息。
45.在本实施例中，可以通过深度神经网络模型获取牙齿体征信息，具体地，首先获取训练样本集，训练样本集包括已经标注牙齿体征信息的样本资料，如样本口腔扫描资料、样本面部扫描资料和样本cbct资料等，然后根据训练样本集，对深度神经网络模型进行训练，得到识别模型，最后根据识别模型，对初始资料进行识别，得到牙齿体征信息。
46.在一可实施方式中，可以利用标注工具标注样本资料中的牙齿体征信息，如牙齿的形态、牙齿周围牙龈的形态和牙齿的标志点等，然后将训练样本集输入深度神经网络模型中进行训练，深度神经网络模型可以为全卷积神经网络(fcn，fully convolutional networks)模型、mask r-cnn模型和unet模型等，其中，mask r-cnn模型为实例分割模型，unet模型为fcn模型的变体，本公开不对深度神经网络模型进行限定，训练得到识别模型之后，可以将初始资料输入至识别模型进行识别，从而得到牙齿体征信息。
47.在本公开第二实施例中，首先根据训练样本集，对深度神经网络模型进行训练，得到识别模型，然后根据识别模型，对初始资料进行识别，得到牙齿体征信息，便于后续利用牙齿体征信息对初始资料中的多份资料进行整合，得到更为具象的三维虚拟颅面模型。
48.在本公开第三实施例中，初始资料包括患者的口腔扫描资料、面部扫描资料和cbct资料，牙齿体征信息包括牙龈区域形态和牙齿标志点，步骤s102主要包括：
49.根据牙龈区域形态，对口腔扫描资料和面部扫描资料进行配准，得到初始虚拟颅面模型；根据牙齿标志点，对初始虚拟颅面模型和cbct资料进行配准，得到三维虚拟颅面模型。
50.在本实施例中，初始资料包括患者的口腔扫描资料、面部扫描资料和cbct资料，牙
齿体征信息包括牙龈区域形态和牙齿标志点，在对初始资料中的多份资料进行整合时，可以先根据牙龈区域形态，对口腔扫描资料和面部扫描资料进行配准，得到初始虚拟颅面模型，然后再根据牙齿标志点，对初始虚拟颅面模型和cbct资料进行配准，得到三维虚拟颅面模型。
51.在一可实施方式中，可以在口腔扫描资料中选取前牙的第一牙龈区域形态，在面部扫描资料中选取前牙的第二牙龈区域形态，然后将第一牙龈区域形态与第二牙龈区域形态进行配准，从而实现口腔扫描资料和面部扫描资料的配准；根据初始虚拟颅面模型的牙齿标志点与cbct资料的牙齿标志点，实现初始虚拟颅面模型与cbct资料的配准。
52.在本公开第四实施例中，根据牙齿标志点，对初始虚拟颅面模型和cbct资料进行配准，得到三维虚拟颅面模型，包括：
53.获取初始虚拟颅面模型的第一牙齿标志点和cbct资料的第二牙齿标志点；根据第一牙齿标志点和第二牙齿标志点，对初始虚拟颅面模型和cbct资料进行配准，得到三维虚拟颅面模型。
54.在本实施例中，首先需要获取初始虚拟颅面模型的第一牙齿标志点和cbct资料的第二牙齿标志点，然后对第一牙齿标志点与第二牙齿标志点进行配准，从而实现初始虚拟颅面模型与cbct资料的配准，配准完成后即可得到三维虚拟颅面模型。
55.在一可实施方式中，可以在初始虚拟颅面模型中选取中切牙邻接点以及中切牙两侧的尖牙牙尖点作为第一牙齿标志点，在cbct资料中选取中切牙邻接点以及中切牙两侧的尖牙牙尖点作为第二牙齿标志点，然后对第一牙齿标志点与第二牙齿标志点进行配准，从而实现初始虚拟颅面模型和cbct资料的配准。需要强调的是，牙齿标志点的数量可以根据实际情况确定，本公开不对其进行限定。
56.在本公开第三和第四实施例中，根据牙龈区域形态，对口腔扫描资料和面部扫描资料进行配准，得到初始虚拟颅面模型，然后初始虚拟颅面模型的第一牙齿标志点和cbct资料的第二牙齿标志点，对初始虚拟颅面模型和cbct资料进行配准，得到三维虚拟颅面模型，可以构建得到更为准确的三维虚拟颅面模型，便于后续根据三维虚拟颅面模型，对患者的正畸数据进行测量，提高测量效率和测量结果的准确率。
57.在本公开第五实施例中，初始资料还包括患者的面合像资料，在步骤s102之后，该方法还包括：根据面合像资料，对三维虚拟颅面模型进行调整，得到调整后的三维虚拟颅面模型。
58.在本实施例中，虽然三维虚拟颅面模型整合了患者的面部扫描资料，但是三维面部扫描资料对深凹结构拍摄不佳，对纯黑的毛发及颜色深的位置、出油反光的皮肤表层等区域也存在成像偏差，因此，初始资料中还可以包括患者的面合像资料，面合像资料为各种摄影设备，如数码相机等，拍摄的真实状态下患者的牙列、软组织以及面部形态的图像资料，面合像资料相比口腔扫描资料、牙齿模型扫描资料、面部扫描资料和cbct资料等更加真实，可以用于对三维虚拟颅面模型的颜色或亮度等进行调整，使三维虚拟颅面模型更接近患者的真实状态。
59.在一可实施方式中，可以采用面合像对三维虚拟颅面模型的毛发、发际线以及框周、鼻周、唇周组织进行区分，并利用面合像对三维虚拟颅面模型进行面部色彩的调整。具体地，可以基于面合像的图像特征，例如毛发、发际线等，将面合像的各个区域与三维虚拟
颅面模型进行配准，并用面合像的各个区域对三维虚拟颅面模型进行调整，从而使三维虚拟颅面模型的面部呈现为面合像中患者的真实状态。
60.在本公开第五实施例中，根据面合像资料，对三维虚拟颅面模型进行调整，得到调整后的三维虚拟颅面模型，调整后的三维虚拟颅面模型更加接近患者的真实状态，利用虚拟现实显示设备对调整后的三维虚拟颅面模型进行展示时，可以提升观察者的体验感。
61.图3示出了本公开第六实施例的一种正畸数据测量方法的流程示意图，如图3所示，步骤s103主要包括：获取三维虚拟颅面模型中的特定点；根据特定点，对患者的正畸数据进行测量，得到正畸数据测量结果。
62.在本实施例中，首先需要获取三维虚拟颅面模型中的特定点，即可以用于分析三维虚拟颅面模型的数据关系的点，例如两个牙齿的邻接点或者尖牙的牙尖点等，然后根据特定点，确定出需要进行测量的连线和平面，并进行线距、线角、点线、线面和面角等的测量，得到正畸数据测量结果，其中，线距为两条连线的距离，线角为两条连线的夹角，点线为特定点与连线之间的垂直距离，线面为连线与平面的夹角，面角为两个平面的夹角。具体地，线距、线角、点线、线面和面角测量可以采用现有算法实现，在此不再赘述。
63.在一可实施方式中，可以结合虚拟现实显示设备，如虚拟现实(virtual reality)眼镜，和穿戴式控制组件等获取三维虚拟颅面模型中的特定点，例如，将三维虚拟颅面模型输入至虚拟现实显示设备中进行展示，由临床医师佩戴虚拟现实显示设备和穿戴式控制组件，并利用穿戴式控制组件在三维虚拟颅面模型中对特定点进行标定，根据标定结果获取到三维虚拟颅面模型中的特定点。
64.在本公开第六实施例中，获取三维虚拟颅面模型中的特定点，并根据特定点，对患者的正畸数据进行测量，得到正畸数据测量结果，可以获取到准确的正畸数据测量结果。
65.图4示出了本公开第七实施例的一种正畸数据测量系统的结构示意图，图5示出了本公开第七实施例的穿戴式控制组件的示意图，如图4和图5所示，该系统主要包括：数据处理模块、虚拟现实显示设备和穿戴式控制组件，虚拟现实显示设备与数据处理模块通信连接，穿戴式控制组件与虚拟现实显示设备通信连接；
66.数据处理模块，用于接收患者颅面的多份资料，并对多份资料进行整合，得到三维虚拟颅面模型，以及根据三维虚拟颅面模型中的特定点，对患者的正畸数据进行测量，得到正畸数据测量结果；虚拟现实显示设备，用于对三维虚拟颅面模型进行展示；穿戴式控制组件，用于控制三维虚拟颅面模型在虚拟现实显示设备中的展示，以及对三维虚拟颅面模型中的特定点进行标注。
67.在本实施例中，虚拟现实显示设备可以为vr眼镜等，穿戴式控制组件可以为如图5所示的穿戴式控制手套等，本公开不对虚拟现实显示设备和穿戴式控制组件进行限定。本公开第一至第六实施例中任一项的方法均可以应用于一种正畸数据测量系统，利用该系统进行正畸数据的测量过程如下：
68.将初始资料，如患者的口腔扫描资料、面部扫描资料、cbct资料和面合像资料等，输入至数据处理模块，数据处理模块可以根据本公开第三、第四和第五实施例的方法，对初始资料进行整合，得到更加真实的三维虚拟颅面模型，然后将三维虚拟颅面模型输入至虚拟现实显示设备进行展示；临床医师等可以佩戴虚拟现实显示设备观察三维虚拟颅面模型，并佩戴穿戴式控制组件对三维虚拟颅面模型进行旋转、缩放、标注、选择和圈注等操作，
例如，若穿戴式控制组件为穿戴式控制手套，则利用食指和拇指控制三维虚拟颅面模型的旋转和缩放等，利用食指对三维虚拟颅面模型中的特定点进行标注或者对三维虚拟颅面模型中的特定组织进行选择等，当然，若存在多台虚拟现实显示设备，穿戴式控制设备还可以控制三维虚拟颅面模型在不同虚拟现实显示设备之间进行共享；虚拟现实显示设备接收到穿戴式控制组件标注的特定点之后，会将特定点的数据传输至数据处理模块；数据处理模块会根据特定点，对患者的正畸数据进行测量，得到正畸数据测量结果，临床医师可以根据正畸数据测量结果，对患者的牙齿进行诊断等。
69.在本公开第七实施例中，临床医师可以直接利用虚拟现实显示设备和穿戴式控制组件对三维虚拟颅面模型中的特定点进行标注，数据处理模块可以直接获取到临床医师标注的特定点，不需要通过多个平面线角相交确定特定点，从而可以简化测量过程，提高正畸数据的测量效率和测量结果的准确率。
70.图6示出了本公开第八实施例的一种正畸数据测量装置的结构示意图，如图6所示，该装置主要包括：
71.第一获取模块60，用于获取初始资料，初始资料包括患者颅面的多份资料；整合模块61，用于根据牙齿体征信息，对初始资料中的多份资料进行整合，得到三维虚拟颅面模型；测量模块62，用于根据三维虚拟颅面模型，对患者的正畸数据进行测量，得到正畸数据测量结果。
72.在一可实施方式中，该装置还包括：
73.第二获取模块，用于获取训练样本集，训练样本集包括已经标注牙齿体征信息的样本资料；训练模块，用于根据训练样本集，对深度神经网络模型进行训练，得到识别模型；识别模块，用于根据识别模型，对初始资料进行识别，得到牙齿体征信息。
74.在一可实施方式中，初始资料包括患者的口腔扫描资料、面部扫描资料和口腔锥形束投照计算机断层扫描cbct资料，牙齿体征信息包括牙龈区域形态和牙齿标志点，整合模块61主要包括：
75.第一配准子模块，用于根据牙龈区域形态，对口腔扫描资料和面部扫描资料进行配准，得到初始虚拟颅面模型；第二配准子模块，用于根据牙齿标志点，对初始虚拟颅面模型和cbct资料进行配准，得到三维虚拟颅面模型。
76.在一可实施方式中，第二配准子模块主要包括：
77.获取单元，用于获取初始虚拟颅面模型的第一牙齿标志点和cbct资料的第二牙齿标志点；配准单元，用于根据第一牙齿标志点和第二牙齿标志点，对初始虚拟颅面模型和cbct资料进行配准，得到三维虚拟颅面模型。
78.在一可实施方式中，初始资料还包括患者的面合像资料，该装置还包括：调整模块，用于根据面合像资料，对三维虚拟颅面模型进行调整，得到调整后的三维虚拟颅面模型。
79.在一可实施方式中，测量模块62主要包括：
80.获取子模块，用于获取三维虚拟颅面模型中的特定点；测量子模块，用于根据特定点，对患者的正畸数据进行测量，得到正畸数据测量结果。
81.根据本公开的实施例，本公开还提供了一种电子设备和一种可读存储介质。
82.图7示出了可以用来实施本公开的实施例的示例电子设备700的示意性框图。电子
设备旨在表示各种形式的数字计算机，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本公开的实现。
83.如图7所示，设备700包括计算单元701，其可以根据存储在只读存储器(rom)702中的计算机程序或者从存储单元708加载到随机访问存储器(ram)703中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在ram 703中，还可存储设备700操作所需的各种程序和数据。计算单元701、rom 702以及ram 703通过总线704彼此相连。输入/输出(i/o)接口705也连接至总线704。
84.设备700中的多个部件连接至i/o接口705，包括：输入单元706，例如键盘、鼠标等；输出单元707，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元708，例如磁盘、光盘等；以及通信单元709，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元709允许设备700通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。
85.计算单元701可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。计算单元701的一些示例包括但不限于中央处理单元(cpu)、图形处理单元(gpu)、各种专用的人工智能(ai)计算芯片、各种运行机器学习模型算法的计算单元、数字信号处理器(dsp)、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。计算单元701执行上文所描述的各个方法和处理，例如一种正畸数据测量方法。例如，在一些实施例中，一种正畸数据测量方法可被实现为计算机软件程序，其被有形地包含于机器可读介质，例如存储单元708。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由rom 702和/或通信单元709而被载入和/或安装到设备700上。当计算机程序加载到ram 703并由计算单元701执行时，可以执行上文描述的一种正畸数据测量方法的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，计算单元701可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行一种正畸数据测量方法。
86.本文中以上描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、场可编程门阵列(fpga)、专用集成电路(asic)、专用标准产品(assp)、芯片上系统的系统(soc)、负载可编程逻辑设备(cpld)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。
87.用于实施本公开的方法的程序代码可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些程序代码可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器或控制器，使得程序代码当由处理器或控制器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。程序代码可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行，作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。
88.在本公开的上下文中，机器可读介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的程序。机器可
读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦除可编程只读存储器(eprom或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(cd-rom)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。
89.为了提供与用户的交互，可以在计算机上实施此处描述的系统和技术，该计算机具有：用于向用户显示信息的显示装置(例如，crt(阴极射线管)或者lcd(液晶显示器)监视器)；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹球)，用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给计算机。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。
90.可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如，作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如，通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网(lan)、广域网(wan)和互联网。
91.计算机系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。服务器可以是云服务器，也可以为分布式系统的服务器，或者是结合了区块链的服务器。
92.应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本发公开中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本公开公开的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。
93.此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或隐含地包括至少一个该特征。在本公开的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。
94.以上所述，仅为本公开的具体实施方式，但本公开的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本公开揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本公开的保护范围之内。因此，本公开的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。