基于多模态牙科图像的牙体硬组织自动配准

摘要: 牙科图像由于成像模式、图像质量、不同病人之间存在差异性，导致临床应用中牙体硬组织的精确配准成为难点。针对这些问题，并根据相关研究工作，提出了一种更适用于多模态牙科图像的牙体硬组织自动配准方法。该方法基于改进的ICP算法，对多模态的牙科荧光图像和自然光图像进行分析。首先，根据多模态牙科图像的特点，算法对图像进行了预处理；其次，研究了鲁棒的特征点提取方法，即将牙体硬组织边缘选取为特征点，并同时根据口腔病理学先验知识，提取多模态图像中的病损组织区域，进一步优化了配准点集；最后，利用改进的ICP算法对齿科图像进行了配准，配准过程中对ICP的迭代策略和鲁棒损失函数进行了分析和优化。实验结果表明，该方法能更快速地收敛，且具有更好的鲁棒性和准确性。