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龙图腾网获悉重庆大学申请的专利基于CBCT的虚拟牙合架系统及构建方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115294303B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211078849.1，技术领域涉及：G06T17/20；该发明授权基于CBCT的虚拟牙合架系统及构建方法是由刘骥;刘星兴设计研发完成，并于2022-09-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于CBCT的虚拟牙合架系统及构建方法在说明书摘要公布了：本发明属于牙合架技术领域，具体公开了一种基于CBCT的虚拟牙合架系统及构建方法，该构建方法包括如下步骤：采集人体口腔内部的CBCT图像投影信息，并使用FDK算法重建CT断层数据；根据CT断层数据，使用MC算法重建上下颌Mesh模型；对上下颌Mesh模型进行去噪点、粗配准及精配准处理，优化上下颌Mesh模型；利用优化后的上下颌Mesh模型，提取铰链轴；针对下颌运动的表现形式，从刚体变换的角度，使用铰链轴辅助模拟下颌运动。采用本技术方案，准确模拟下颌运动轨迹，提取铰链轴，操作更简单。

本发明授权基于CBCT的虚拟牙合架系统及构建方法在权利要求书中公布了：1.一种基于CBCT的虚拟牙合架系统构建方法，其特征在于，包括如下步骤： 采集人体口腔内部的CBCT图像投影信息，并使用FDK算法重建CT断层数据； 根据CT断层数据，使用MC算法重建上下颌Mesh模型； 对上下颌Mesh模型进行去噪点、粗配准及精配准处理，优化上下颌Mesh模型； 利用优化后的上下颌Mesh模型，提取铰链轴； 针对下颌运动的表现形式，从刚体变换的角度，使用铰链轴辅助模拟下颌运动； 提取铰链轴的方法如下： 使用SIFT算子提取关键点来代替上下颌Mesh模型的原始点云： 下颌原始点云中每一个点的坐标表示为px,y,z,定义3D点云的尺度空间为Lx,y,z,σ,由一个变化尺度的高斯核函数Gx,y,z,σ与下颌原始点云px,y,z卷积得到： Lx,y,z,σ＝Gx,y,z,σ*px,y,z 其中，σ为常数， 利用乘法因子k得到不同尺度,构建点云高斯金字塔，若每组金字塔组内层数为s，则设置ks＝2，用更高效的DoG算子代替尺度归一化的高斯拉普拉斯算子，进行极值检测，DoG算子计算公式: Dx,y,z,keσ＝Lx,y,z,ke+1σ-Lx,y,z,keσ 其中，e∈[0,s+2]；获取极值点，设置阈值，将不小于阈值的极值点作为候选关键点； 通过计算候选关键点邻域中各点xj,yj,zj到邻域中心点x0,y0,z0矢量的模mx,y,z、方位角的角度θ和俯仰角的角度μ进行关键点确认： 其中，j为序号，j＝1,2,…；arctan为反正切函数，arcsin为反正弦函数； 将幅值m作为权值,利用直方图统计特征点邻域内的θ和μ，对直方图进行高斯加权，确定关键点的主方位； 使用ICP配准旋转前后的下颌临时点云Ps和目标点云Pt，得到旋转矩阵M，对于旋转矩阵M，设直线l方向向量为nnx,ny,nz，过点x0,y0,z0，有 其中K＝1-cosθ，m＝nxx0+nyy0+nzz0,t1＝x0-nxmK+nzy0-nyz0sinθ，t2＝y0-nymK+nxy0-nzx0sinθ，t3＝z0-nzmK+nyx0-nxy0sinθ，得： 求出旋转向量nnx,ny,nz和旋转角度θ；nx，ny，nz为旋转向量n每个方向上的分量； 设置对应点P1和P2在平面Plane2中绕着P点旋转θ角度，求解旋转参照点P： 做P1,P2的方向向量: n1＝P1-P2 求解P1,P2的中点: 利用n和点P1，P2的中点P0做平面Plane1： nxx-P0x+nyy-P0y+nzz-P0z＝0 其中，P0x为点P0的x轴坐标，P0y为点P0的y轴坐标，P0z为点P0的z轴坐标；nx，ny，nz为旋转向量n的坐标；n1x，n1y，n1z为旋转向量n1的坐标；下标x，y，z表示对应轴坐标； 利用方向向量n1和点P0做平面Plane2： n1xx-P0x+n1yy-P0y+n1zz-P0z＝0 L为平面Plane1和Plane2的交线： 在L上找一点P，使得∠P1PP2为θ： 通过遍历所有对应点，得到若干旋转参照点散点； 使用最小二乘法拟合粗铰链轴： 设置空间直线方程： 进行等价转换，得： 其中：直线过定点b1，b2,直线方向向量k1，k2； 根据空间直线是由两个平面相交得到，对两个平面方程进行直线拟合，将散点拟合成直线铰链轴l： 其中，xi，zi，yi表示散点的坐标； 使用梯度下降算法求解精铰链轴： 铰链轴l的方向向量为nx,ny,nz,过点x0,y0,z0，旋转角度为θ，旋转矩阵为M，设置目标函数为： 其中，Xi，Yi为点云中的对应点； 待求解参数为： θ＝x0,y0,z0,nx,ny,nzT 所以： 其中，Mij为旋转矩阵M中第i行第j列的数据； 迭代过程： 将粗铰链轴的旋转方向和旋转角度作为θ的初始值，梯度下降迭代公式为： 其中，θk，θk-1中θ是旋转角度，右上标k、k-1是迭代次数；λ为区间0,1之间的学习率。

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