隨著科技的不斷進(jìn)步，特別是人工智能與增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)等前衛(wèi)技術(shù)的不斷發(fā)展，AI已在人類社會(huì)的各個(gè)領(lǐng)域得到應(yīng)用。AI深度學(xué)習(xí)相關(guān)的圖像處理及分析技術(shù)在自然圖像領(lǐng)域中的應(yīng)用日漸成熟。

　　【網(wǎng)達(dá)軟件(603189)、股吧】（603189）旗下時(shí)未科技率先將人工智能技術(shù)應(yīng)用于口腔醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，充分發(fā)揮AI人工智能在圖像識(shí)別與三維重構(gòu)等方面的技術(shù)優(yōu)勢(shì)，集中突破口腔醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)域的技術(shù)難題，在圖像去噪、定位分類、種植區(qū)分析等方面協(xié)助醫(yī)生進(jìn)行牙齒種植手術(shù)前的方案規(guī)劃與制定。

　　首先，采集已完成口腔種植術(shù)且種植體和上部修復(fù)體均健康的患者信息構(gòu)建數(shù)據(jù)庫(kù)，包括患者元數(shù)據(jù)，術(shù)前CBCT以及術(shù)后種植體區(qū)域數(shù)據(jù)。CBCT數(shù)據(jù)能夠準(zhǔn)確描述頜骨的解剖形態(tài)及結(jié)構(gòu)，通過不同分層補(bǔ)充算法，構(gòu)建出三維牙齒以及牙床數(shù)據(jù)。

　　但是，直接從三維圖像中分割牙齒的情況，很難精準(zhǔn)提取缺牙及植牙相關(guān)信息，容易造成分割后邊界不準(zhǔn)確或者分割結(jié)果中存在假中心位置。為了避免這種情況的發(fā)生，我們使用分層多模態(tài)信息交互多模態(tài)分割網(wǎng)絡(luò)將整個(gè)CT分割過程分為兩個(gè)步驟(層級(jí)分割)：頜骨定位及粗分割、缺牙位置的細(xì)分割。

　　分層分割拼接

　　患者需要種植的牙齒是根據(jù)人類標(biāo)準(zhǔn)牙齒數(shù)據(jù)特別制作而來，種植的牙齒只有牙冠，下部是與其相連的種植釘。因此，種植牙齒手術(shù)最重要的環(huán)節(jié)就是找到種植點(diǎn)位與牙齒與牙頜面的最佳夾角，防止牙釘刺穿牙床或者與上（下）咬合失位。

　　我們利用AI深度學(xué)習(xí)能力，通過大量的CT斷層數(shù)據(jù)的分析與歸納，鎖定缺牙需要種植的區(qū)域。通過已有牙齒的數(shù)據(jù)與位置信息，鎖定種植牙齒的區(qū)域與數(shù)量。

　　利用三維建模技術(shù)，還原標(biāo)準(zhǔn)牙齒與牙頜面。以標(biāo)注模型的每個(gè)牙齒斜率信息與相鄰牙齒對(duì)比數(shù)據(jù)作為基準(zhǔn)參考，配合標(biāo)準(zhǔn)牙齒與牙床區(qū)域關(guān)系，計(jì)算出種植體應(yīng)該插入的中心點(diǎn)與斜率。

　　綜上，只需要集中輸入CT或者M(jìn)R的數(shù)據(jù)，計(jì)算機(jī)將提供完美的種植方案。