基于深度学习的全冠修复预备体边缘线提取方法及系统

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基于深度学习的全冠修复预备体边缘线提取方法及系统
申请号:CN202411505994
申请日期:2024-10-28
公开号:CN119027443B
公开日期:2025-11-14
类型:发明专利
摘要
本发明涉及全冠修复技术领域,公开了基于深度学习的全冠修复预备体边缘线提取方法及系统,方法包括:获取测试者的预备体的三维网格数据;将测试者的预备体的三维网格数据输入三维网格语义分割网络模型,得到测试者的预备体的三维网格分割结果;对预备体的三维网格分割结果进行预处理,并对预处理后的三维网格分割结果进行平滑化处理,得到精确的三维网格分割结果;根据精确的三维网格分割结果,计算分割边缘,得到预备体的粗糙边缘线;根据预备体的粗糙边缘线进行平滑化处理和投影处理,得到预备体在三维网格上的平滑边缘线。本发明能够辅助标注预备体边缘线,节约修复体设计和制作时间,同时减少了由于主观因素造成的标注错误等问题。
技术关键词
三维网格分割 三维网格数据 线提取方法 三角网格数据 平滑边缘 语义分割网络 三角形 神经网络模型 执行聚类算法 离群点 标签 语义分割神经网络 条件随机场算法 数据获取模块 索引 孔洞 回归算法 修复技术
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