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龍圖騰網獲悉重慶大學申請的專利基于CBCT的虛擬牙合架系統及構建方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115294303B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-15發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202211078849.1，技術領域涉及：G06T17/20；該發明授權基于CBCT的虛擬牙合架系統及構建方法是由劉驥;劉星興設計研發完成，并于2022-09-05向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于CBCT的虛擬牙合架系統及構建方法在說明書摘要公布了：本發明屬于牙合架技術領域，具體公開了一種基于CBCT的虛擬牙合架系統及構建方法，該構建方法包括如下步驟：采集人體口腔內部的CBCT圖像投影信息，并使用FDK算法重建CT斷層數據；根據CT斷層數據，使用MC算法重建上下頜Mesh模型；對上下頜Mesh模型進行去噪點、粗配準及精配準處理，優化上下頜Mesh模型；利用優化后的上下頜Mesh模型，提取鉸鏈軸；針對下頜運動的表現形式，從剛體變換的角度，使用鉸鏈軸輔助模擬下頜運動。采用本技術方案，準確模擬下頜運動軌跡，提取鉸鏈軸，操作更簡單。

本發明授權基于CBCT的虛擬牙合架系統及構建方法在權利要求書中公布了：1.一種基于CBCT的虛擬牙合架系統構建方法，其特征在于，包括如下步驟： 采集人體口腔內部的CBCT圖像投影信息，并使用FDK算法重建CT斷層數據； 根據CT斷層數據，使用MC算法重建上下頜Mesh模型； 對上下頜Mesh模型進行去噪點、粗配準及精配準處理，優化上下頜Mesh模型； 利用優化后的上下頜Mesh模型，提取鉸鏈軸； 針對下頜運動的表現形式，從剛體變換的角度，使用鉸鏈軸輔助模擬下頜運動； 提取鉸鏈軸的方法如下： 使用SIFT算子提取關鍵點來代替上下頜Mesh模型的原始點云： 下頜原始點云中每一個點的坐標表示為px,y,z,定義3D點云的尺度空間為Lx,y,z,σ,由一個變化尺度的高斯核函數Gx,y,z,σ與下頜原始點云px,y,z卷積得到： Lx,y,z,σ＝Gx,y,z,σ*px,y,z 其中，σ為常數， 利用乘法因子k得到不同尺度,構建點云高斯金字塔，若每組金字塔組內層數為s，則設置ks＝2，用更高效的DoG算子代替尺度歸一化的高斯拉普拉斯算子，進行極值檢測，DoG算子計算公式: Dx,y,z,keσ＝Lx,y,z,ke+1σ-Lx,y,z,keσ 其中，e∈[0,s+2]；獲取極值點，設置閾值，將不小于閾值的極值點作為候選關鍵點； 通過計算候選關鍵點鄰域中各點xj,yj,zj到鄰域中心點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進行關鍵點確認： 其中，j為序號，j＝1,2,…；arctan為反正切函數，arcsin為反正弦函數； 將幅值m作為權值,利用直方圖統計特征點鄰域內的θ和μ，對直方圖進行高斯加權，確定關鍵點的主方位； 使用ICP配準旋轉前后的下頜臨時點云Ps和目標點云Pt，得到旋轉矩陣M，對于旋轉矩陣M，設直線l方向向量為nnx,ny,nz，過點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： 求出旋轉向量nnx,ny,nz和旋轉角度θ；nx，ny，nz為旋轉向量n每個方向上的分量； 設置對應點P1和P2在平面Plane2中繞著P點旋轉θ角度，求解旋轉參照點P： 做P1,P2的方向向量: n1＝P1-P2 求解P1,P2的中點: 利用n和點P1，P2的中點P0做平面Plane1： nxx-P0x+nyy-P0y+nzz-P0z＝0 其中，P0x為點P0的x軸坐標，P0y為點P0的y軸坐標，P0z為點P0的z軸坐標；nx，ny，nz為旋轉向量n的坐標；n1x，n1y，n1z為旋轉向量n1的坐標；下標x，y，z表示對應軸坐標； 利用方向向量n1和點P0做平面Plane2： n1xx-P0x+n1yy-P0y+n1zz-P0z＝0 L為平面Plane1和Plane2的交線： 在L上找一點P，使得∠P1PP2為θ： 通過遍歷所有對應點，得到若干旋轉參照點散點； 使用最小二乘法擬合粗鉸鏈軸： 設置空間直線方程： 進行等價轉換，得： 其中：直線過定點b1，b2,直線方向向量k1，k2； 根據空間直線是由兩個平面相交得到，對兩個平面方程進行直線擬合，將散點擬合成直線鉸鏈軸l： 其中，xi，zi，yi表示散點的坐標； 使用梯度下降算法求解精鉸鏈軸： 鉸鏈軸l的方向向量為nx,ny,nz,過點x0,y0,z0，旋轉角度為θ，旋轉矩陣為M，設置目標函數為： 其中，Xi，Yi為點云中的對應點； 待求解參數為： θ＝x0,y0,z0,nx,ny,nzT 所以： 其中，Mij為旋轉矩陣M中第i行第j列的數據； 迭代過程： 將粗鉸鏈軸的旋轉方向和旋轉角度作為θ的初始值，梯度下降迭代公式為： 其中，θk，θk-1中θ是旋轉角度，右上標k、k-1是迭代次數；λ為區間0,1之間的學習率。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人重慶大學，其通訊地址為：400030 重慶市沙坪壩區沙正街174號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。