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深度学习算法辅助构建三维颜面正中矢状平面
被引量：
9
1
作者
朱玉佳
许晴
+7 位作者
赵一姣
张磊
付子旺
温奥楠
高梓翔
张昀
傅湘玲
王勇
《北京大学学报（医学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第1期134-139,共6页
目的:旨在建立一种可准确确定三维颜面解剖标志点的深度学习算法——多视图堆叠沙漏神经网络(multi-view stacked hourglass convolutional neural networks,MSH-CNN),并结合赋权普氏分析算法实现三维颜面正中矢状平面的自动构建。方法...
目的:旨在建立一种可准确确定三维颜面解剖标志点的深度学习算法——多视图堆叠沙漏神经网络(multi-view stacked hourglass convolutional neural networks,MSH-CNN),并结合赋权普氏分析算法实现三维颜面正中矢状平面的自动构建。方法:收集面部无明显畸形的受试者100例,获取三维颜面数据,由专家进行颜面标志点(21个)和正中矢状平面的标注。以上述其中80例受试者三维颜面数据作为训练集数据,训练并建立本研究的MSH-CNN算法模型。以其余20例作为测试集数据,由训练后的深度学习算法自动确定每例数据的三维颜面解剖标志点(21个),并评价算法标点与专家标点间“定点误差”。将MSH-CNN自动确定的三维颜面解剖标志点应用于本课题组前期研究建立的赋权普氏分析算法,可自动构建出20例受试者的三维颜面正中矢状平面。计算MSH-CNN结合赋权普氏分析算法构建的正中矢状平面与专家正中矢状平面间“角度误差”,评价三维颜面正中矢状平面自动构建方法的效果。结果:针对20例面部无明显畸形的受试者,基于MSH-CNN和赋权普氏分析算法构建正中矢状平面与专家平面间的角度误差平均为0.73°±0.50°,其中MSH-CNN自动确定颜面21个解剖标志点的定点误差平均为(1.13±0.24)mm,眶区定点误差最大平均为(1.31±0.54)mm,鼻区定点误差最小平均为(0.79±0.36)mm。结论:将深度学习算法与赋权普氏分析算法结合应用,实现了三维颜面正中矢状平面的全自动构建,初步达到了临床专家的构建效果,为自主知识产权的软件开发奠定了基础。
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关键词
正中矢状平面
深度学习
普氏分析
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职称材料
选择性激光熔化打印可摘局部义齿圆环形卡环固位力的有限元分析
被引量：
2
2
作者
马珂楠
陈虎
+3 位作者
沈妍汝
周永胜
王勇
孙玉春
《北京大学学报（医学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第1期105-112,共8页
目的:通过有限元分析对比评价不同设计的选择性激光熔化(selective laser melting,SLM)打印钴铬、纯钛、钛合金(Ti-6Al-4V)可摘局部义齿圆环形卡环的固位力,并分析卡环在脱位过程中的应力分布。方法:设计A(体部宽度/厚度为1.9 mm/1.1 mm...
目的:通过有限元分析对比评价不同设计的选择性激光熔化(selective laser melting,SLM)打印钴铬、纯钛、钛合金(Ti-6Al-4V)可摘局部义齿圆环形卡环的固位力,并分析卡环在脱位过程中的应力分布。方法:设计A(体部宽度/厚度为1.9 mm/1.1 mm,卡环臂聚合度为0.8)和B(尺寸A的1.2倍)两种圆环形卡环尺寸,再针对上述尺寸分别设计进入0.25 mm(A1,B1)和0.50 mm(A2,B2)两种倒凹深度,建立上述4种形态的卡环和基牙的有限元模型,将测量得到的SLM金属(钴铬、纯钛、钛合金)的密度和弹性模量赋予卡环,将釉质的密度、弹性模量、泊松(Poisson)比赋予基牙。设置卡环臂尺寸为A且进入0.25 mm倒凹的铸造钴铬合金卡环为对照组(C),并在有限元模型中赋予铸造钴铬合金的密度和弹性模量。所有金属的泊松比设定为0.33。在有限元模型中,沿脱位方向对卡环施加5 N的初始载荷,计算卡环沿脱位方向的最大位移,若卡环没有完全脱位,则每次在卡环上重新施加比上一次多5 N的载荷,直至卡环能够完全脱位,从而得出不同组卡环的固位力区间。经过上述有限元模型测试,筛选出与对照组卡环固位力区间相同的SLM金属卡环,进一步进行实体的就位/脱位实验验证,并通过有限元分析其von Mises应力分布。结果:有限元分析发现B1、B2形态的SLM金属(钴铬、纯钛、钛合金)卡环,A2形态的SLM钴铬卡环的固位力均大于对照组卡环。A1形态的SLM纯钛和钛合金卡环的固位力小于对照组卡环。A1形态的SLM钴铬卡环、A2形态的SLM纯钛和钛合金卡环的固位力与对照组卡环相当(15~20 N),进一步的实体测试表明,这3组SLM金属卡环固位力分别为(21.57±5.41)N、(19.75±4.47)N、(19.32±2.04)N,差异无统计学意义(P>0.05),这3组卡环中,除SLM钛合金卡环外,SLM钴铬和纯钛卡环的最大von Mises应力均超过各自的屈服强度。结论:对于SLM工艺加工制作的卡环,卡环臂尺寸和进入倒凹深度均相同的钴铬卡环的固位力大于纯钛和钛合金卡环,可通过调整进入倒凹深度和卡环臂尺寸来调整SLM金属卡环的固位力。考虑到义齿在患者口内的长期稳定使用,如采用SLM工艺加工卡环,建议设计卡环臂尺寸为A,进入倒凹量为0.50 mm,并采用钛合金材料制作。
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关键词
设计参数
选择性激光熔化
圆环形卡环
固位
口腔修复体
有限元分析
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职称材料
题名
深度学习算法辅助构建三维颜面正中矢状平面
被引量：
9
1
作者
朱玉佳
许晴
赵一姣
张磊
付子旺
温奥楠
高梓翔
张昀
傅湘玲
王勇
机构
北京大学
口腔
医学院
·口腔
医院
口腔
医学
数字化研究中心
北京大学口腔医学院·口腔医院口腔修复科
北京
邮电
大学
计算机
学院
(国家示范性软件
学院
)
兰州市
口腔
医院
特诊
科
出处
《北京大学学报（医学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第1期134-139,共6页
基金
国家自然科学基金(81870815、82071171)
甘肃省重点研发计划项目(21YF5FA165)。
文摘
目的:旨在建立一种可准确确定三维颜面解剖标志点的深度学习算法——多视图堆叠沙漏神经网络(multi-view stacked hourglass convolutional neural networks,MSH-CNN),并结合赋权普氏分析算法实现三维颜面正中矢状平面的自动构建。方法:收集面部无明显畸形的受试者100例,获取三维颜面数据,由专家进行颜面标志点(21个)和正中矢状平面的标注。以上述其中80例受试者三维颜面数据作为训练集数据,训练并建立本研究的MSH-CNN算法模型。以其余20例作为测试集数据,由训练后的深度学习算法自动确定每例数据的三维颜面解剖标志点(21个),并评价算法标点与专家标点间“定点误差”。将MSH-CNN自动确定的三维颜面解剖标志点应用于本课题组前期研究建立的赋权普氏分析算法,可自动构建出20例受试者的三维颜面正中矢状平面。计算MSH-CNN结合赋权普氏分析算法构建的正中矢状平面与专家正中矢状平面间“角度误差”,评价三维颜面正中矢状平面自动构建方法的效果。结果:针对20例面部无明显畸形的受试者,基于MSH-CNN和赋权普氏分析算法构建正中矢状平面与专家平面间的角度误差平均为0.73°±0.50°,其中MSH-CNN自动确定颜面21个解剖标志点的定点误差平均为(1.13±0.24)mm,眶区定点误差最大平均为(1.31±0.54)mm,鼻区定点误差最小平均为(0.79±0.36)mm。结论:将深度学习算法与赋权普氏分析算法结合应用,实现了三维颜面正中矢状平面的全自动构建,初步达到了临床专家的构建效果,为自主知识产权的软件开发奠定了基础。
关键词
正中矢状平面
深度学习
普氏分析
Keywords
Midsagittal plane
Deep learning
Procrustes analysis
分类号
R783.2 [医药卫生—口腔医学]
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职称材料
题名
选择性激光熔化打印可摘局部义齿圆环形卡环固位力的有限元分析
被引量：
2
2
作者
马珂楠
陈虎
沈妍汝
周永胜
王勇
孙玉春
机构
北京大学
医学
部
医学
技术研究院
北京大学
口腔
医学院
·口腔
医院
北京大学口腔医学院·口腔医院口腔修复科
出处
《北京大学学报（医学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第1期105-112,共8页
基金
国家重点研发计划项目(2019YFB1706904)
国家自然科学基金(51705006)
+3 种基金
首都科技领军人才培养工程(Z191100006119022)
北京大学口腔医院新技术新疗法项目(PKUSSNCT-19A08)
口腔疾病防治与新材料山西省重点实验室开放基金(KF2020-04)
北京大学百度基金(2019BD021)。
文摘
目的:通过有限元分析对比评价不同设计的选择性激光熔化(selective laser melting,SLM)打印钴铬、纯钛、钛合金(Ti-6Al-4V)可摘局部义齿圆环形卡环的固位力,并分析卡环在脱位过程中的应力分布。方法:设计A(体部宽度/厚度为1.9 mm/1.1 mm,卡环臂聚合度为0.8)和B(尺寸A的1.2倍)两种圆环形卡环尺寸,再针对上述尺寸分别设计进入0.25 mm(A1,B1)和0.50 mm(A2,B2)两种倒凹深度,建立上述4种形态的卡环和基牙的有限元模型,将测量得到的SLM金属(钴铬、纯钛、钛合金)的密度和弹性模量赋予卡环,将釉质的密度、弹性模量、泊松(Poisson)比赋予基牙。设置卡环臂尺寸为A且进入0.25 mm倒凹的铸造钴铬合金卡环为对照组(C),并在有限元模型中赋予铸造钴铬合金的密度和弹性模量。所有金属的泊松比设定为0.33。在有限元模型中,沿脱位方向对卡环施加5 N的初始载荷,计算卡环沿脱位方向的最大位移,若卡环没有完全脱位,则每次在卡环上重新施加比上一次多5 N的载荷,直至卡环能够完全脱位,从而得出不同组卡环的固位力区间。经过上述有限元模型测试,筛选出与对照组卡环固位力区间相同的SLM金属卡环,进一步进行实体的就位/脱位实验验证,并通过有限元分析其von Mises应力分布。结果:有限元分析发现B1、B2形态的SLM金属(钴铬、纯钛、钛合金)卡环,A2形态的SLM钴铬卡环的固位力均大于对照组卡环。A1形态的SLM纯钛和钛合金卡环的固位力小于对照组卡环。A1形态的SLM钴铬卡环、A2形态的SLM纯钛和钛合金卡环的固位力与对照组卡环相当(15~20 N),进一步的实体测试表明,这3组SLM金属卡环固位力分别为(21.57±5.41)N、(19.75±4.47)N、(19.32±2.04)N,差异无统计学意义(P>0.05),这3组卡环中,除SLM钛合金卡环外,SLM钴铬和纯钛卡环的最大von Mises应力均超过各自的屈服强度。结论:对于SLM工艺加工制作的卡环,卡环臂尺寸和进入倒凹深度均相同的钴铬卡环的固位力大于纯钛和钛合金卡环,可通过调整进入倒凹深度和卡环臂尺寸来调整SLM金属卡环的固位力。考虑到义齿在患者口内的长期稳定使用,如采用SLM工艺加工卡环,建议设计卡环臂尺寸为A,进入倒凹量为0.50 mm,并采用钛合金材料制作。
关键词
设计参数
选择性激光熔化
圆环形卡环
固位
口腔修复体
有限元分析
Keywords
Design parameters
Selective laser melting
Circumferential clasp
Retention,dental prosthesis
Finite element analyses
分类号
R783 [医药卫生—口腔医学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
深度学习算法辅助构建三维颜面正中矢状平面
朱玉佳
许晴
赵一姣
张磊
付子旺
温奥楠
高梓翔
张昀
傅湘玲
王勇
《北京大学学报（医学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2022
9
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职称材料
2
选择性激光熔化打印可摘局部义齿圆环形卡环固位力的有限元分析
马珂楠
陈虎
沈妍汝
周永胜
王勇
孙玉春
《北京大学学报（医学版）》
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北大核心
2022
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