用于面部变形预测的方法、装置、终端和存储介质

本公开涉及信息，尤其涉及用于面部变形预测的方法及装置、终端和存储介质。

背景技术：

1、骨性牙颌面畸形是因颌骨生长发育异常导致颌骨体积、形态异常，进而影响咬合功能和容貌美观的一种疾病，正颌外科手术可以通过改变上、下颌骨位置治疗咬合障碍，改善面部轮廓，纠正畸形。近年来越来越多的骨性牙颌面畸形患者愿意、甚至迫切希望接受正颌外科手术，治疗诉求也从“正常咬合”向“收获美貌”漂移；良好的手术容貌结果基于良好的手术设计方案，也是患者进行医师选择的重要参考，术前面型预测能够满足医患双方诉求，撬动供、需增量，对于促进学科发展，推动“颜值”相关行业良性循环，均衡医疗资源都具有重要意义。

2、理想的面型预测需要满足以下要求：第一，高实时性。医生移动骨头，程序在数秒内计算出面型预测效果。否则，医患沟通被预测过程打断，会影响医生和患者对整个技术体系的信任度。第二，高精度。精准的预测是医生制定手术方案的基础，较大的预测偏差不仅误导医生制定方案，还会造成患者不恰当预期，甚至引起医疗纠纷。第三，细节化。单纯侧貌变化的模拟已经不能满足现代正颌患者的要求，需要细化到鼻唇角、颏唇沟、面颈角等美学结构等预测。目前商业软件的面型预测功均不能满足上述需求，无法作为制定手术方案的依据，更不能用于医患沟通。

3、面型预测是一个典型的医工交叉研究领域，涉及正颌外科、图像处理和生物力学等多学科的理论和技术。模拟弹性形变的物理建模方法一直是面型预测研究领域的热点，主流方法包括质点-弹簧模型、质点-张量模型和有限元模型。质点-弹簧模型构造简单，运算速度快，实时性好，但是仿真性差，准确度低。有限元模型结构复杂，仿真度好，但因为数据量大，对硬件要求高，运算时间长，未能实现临床应用。质点-张量模型在质点弹簧-模型基础上加以改进，引入多元参数来表达面部生物力学特征，实时性和侧貌预测精度均临床可接受，但中线旁结构预测精度较差。影响形变预测精度的因素除了“建模”方法，还有“弹性特征”，比如弹性模量、泊松比等。以往针对“弹性特征”研究较少，都是采用已知物体的弹性模量近似替代。而且，目前为数不多的人体组织弹性特征参数大多在离体标本上检测获得。应该说目前研究针对弹性参数的解决方案是“非个性”、“非特异”、“非生理”的。然而人脸软组织弹性特征的个体差异极大，不同解剖分区、层次的弹性特征也不尽相同。离体组织的弹性特质与生理状态下差异更大。目前还没有测量生理状态下面部软组织个性化弹性参数的研究报道，因此当前的方法对面部变形的预测精度不高。

技术实现思路

1、为解决现有问题，本公开提供一种用于面部变形预测的方法及装置、终端和存储介质。

2、本公开采用以下的技术方案。

3、本公开的实施例提供一种用于面部变形预测的方法，所述用于面部变形预测的方法包括：将运动追踪板固定于下颌牙齿上，通过锥形束计算机断层扫描(cbct)对面部进行扫描，获取颌面组织结构的图像；基于所述图像，提取软组织、骨组织和所述运动追踪板，并且获取所述骨组织和所述运动追踪板作为一个整体的第一位置信息；在面部制作人工纹理，通过三维视觉系统获取所述运动追踪板和所述人工纹理分别随着下颌运动而进行运动的第二位置信息和第三位置信息；基于所述第一位置信息和所述第二位置信息，获得所述第一位置信息和所述第二位置信息之间的转换系数；基于所述第一位置信息和所述第二位置信息，获取所述骨组织和所述运动追踪板作为一个整体的表面节点的第四位置信息；构建神经网络模型，以所述第四位置信息作为输入，以所述第三位置信息作为输出，对所述神经网络模型进行训练，得到经训练的神经网络模型；基于骨块位置的移动设计，获得移动后的骨块的表面节点的位置信息，作为所述经训练的神经网络模型的输入，得到预测的面部人工纹理特征点的运动信息，从而实现对面部变形的预测。

4、本公开的另一实施例提供了一种用于面部变形预测的装置，所述处理装置包括：图像获取模块，配置为将运动追踪板固定于下颌牙齿上，通过锥形束计算机断层扫描(cbct)对面部进行扫描，获取颌面组织结构的图像；位置信息获取模块，配置为基于所述图像，提取软组织、骨组织和所述运动追踪板，并且获取所述骨组织和所述运动追踪板作为一个整体的第一位置信息；在面部制作人工纹理，通过三维视觉系统获取所述运动追踪板和所述人工纹理分别随着下颌运动而进行运动的第二位置信息和第三位置信息；转换系数获取模块，配置为基于所述第一位置信息和所述第二位置信息，获取所述第一位置信息和所述第二位置信息之间的转换系数；所述位置信息获取模块还配置为基于所述第一位置信息和所述第二位置信息，获取所述骨组织和所述运动追踪板作为一个整体的表面节点的第四位置信息；神经网络构建与训练模块，配置为构建神经网络模型，以所述第四位置信息作为输入，以所述第三位置信息作为输出，对所述神经网络模型进行训练，得到经训练的神经网络模型；预测模块，配置为基于骨块位置的移动设计，获得移动后的骨块的表面节点的位置信息，作为所述经训练的神经网络模型的输入，得到预测的面部人工纹理特征点的运动信息，从而实现对面部变形的预测。

5、在一些实施例中，本公开提供一种终端，包括：至少一个存储器和至少一个处理器；其中，存储器用于存储程序代码，处理器用于调用所述存储器所存储的程序代码执行上述用于面部变形预测的方法。

6、在一些实施例中，本公开提供一种存储介质，所述存储介质用于存储程序代码，所述程序代码用于执行上述用于面部变形预测的方法。

7、本公开的方法可以适用于个体化，特异性地针对生理状态下的个体进行手术的面部变形预测，实时性好，精度高。

技术特征：

1.一种用于面部变形预测的方法，其特征在于，所述用于面部变形预测的方法包括：

2.根据权利要求1所述的用于面部变形预测的方法，其特征在于，所述三维视觉系统包括设置在不同位置处的多个相机。

3.根据权利要求1所述的用于面部变形预测的方法，其特征在于，所述运动追踪板的表面设置有多个非对称圆柱体作为特征点，用于所述三维视觉系统的跟踪定位。

4.根据权利要求1所述的用于面部变形预测的方法，其特征在于，所述人工纹理的图案为网格状，网格交点处有圆形标记，作为所述三维视觉系统提取特征点的参考，其中，所述人工纹理采用激光打印机打印到水转印纸膜表面，敷贴到人脸后，用水浸湿从而将图案转印到人脸表面。

5.根据权利要求1所述的用于面部变形预测的方法，其特征在于，所述第一位置信息存储在立体光刻(stl)格式的文件中，所述第一位置信息包括表面三角面片信息，所述文件存储有每个三角形的顶点空间位置和三角形的法向向量。

6.根据权利要求3所述的用于面部变形预测的方法，其特征在于，所述第二位置信息包括所述运动追踪板的表面上的非对称圆柱体的特征点的位置信息。

7.根据权利要求4所述的用于面部变形预测的方法，其特征在于，所述第三位置信息包括所述人工纹理的圆形标记的特征点的位置信息。

8.一种用于面部变形预测的装置，其特征在于，所述用于面部变形预测的装置包括：

9.一种终端，包括：

10.一种存储介质，所述存储介质用于存储程序代码，所述程序代码用于执行权利要求1至7中任一项所述的用于面部变形预测的方法。

技术总结
本公开提供用于面部变形预测的方法及装置、终端和存储介质。用于面部变形预测的方法包括：通过锥形束计算机断层扫描(CBCT)对面部进行扫描，获取颌面组织结构的图像；基于图像，获取骨组织和运动追踪板作为一个整体的第一位置信息；通过三维视觉系统获取运动追踪板和人工纹理分别随着下颌运动而进行运动的第二位置信息和第三位置信息；获得第一位置信息和第二位置信息之间的转换系数；获取骨组织和运动追踪板作为一个整体的表面节点的第四位置信息；对神经网络模型进行训练，得到经训练的神经网络模型；基于骨块位置的移动设计，得到预测的面部人工纹理特征点的运动信息。本公开能够进行手术的面部变形预测，实时性好，精度高。

技术研发人员：刘筱菁,张雷锋,吴灵
受保护的技术使用者：北京大学口腔医学院
技术研发日：
技术公布日：2025/4/17