WO2008083874A2 - Bildregistrierung - Google Patents

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WO2008083874A2
WO2008083874A2 PCT/EP2007/062510 EP2007062510W WO2008083874A2 WO 2008083874 A2 WO2008083874 A2 WO 2008083874A2 EP 2007062510 W EP2007062510 W EP 2007062510W WO 2008083874 A2 WO2008083874 A2 WO 2008083874A2
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transformation
test
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Inventor
Jiri Cizek
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Sicat Gmbh & Co. Kg
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Publication date
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    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/30—Determination of transform parameters for the alignment of images, i.e. image registration
    • G06T7/33—Determination of transform parameters for the alignment of images, i.e. image registration using feature-based methods
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61C—DENTISTRY; APPARATUS OR METHODS FOR ORAL OR DENTAL HYGIENE
    • A61C7/00—Orthodontics, i.e. obtaining or maintaining the desired position of teeth, e.g. by straightening, evening, regulating, separating, or by correcting malocclusions
    • A61C7/002—Orthodontic computer assisted systems
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30004—Biomedical image processing

Definitions

  • the present invention relates to a method of defining a common reference system in a set of volume data representing an area of a patient's jaw and recorded with a fluoroscopic imaging procedure and a set of surface data covering at least part of the same area of the patient's jaw represent and which are incorporated with a method for recording visible surfaces.
  • Such a "registration" of two data sets is always necessary if they were created with different systems and / or at different times, and the overlapping of the records results in treatment-relevant information, for example for planning an operation, for example an implantation Computer tomographic (CT) or Cone-Beam X-ray images of a patient's jaw, containing detailed anatomical information, on the other hand, are used to plan and fabricate the dental prosthetic restorations directly from the jaw or an impression of the jaw 3D surface
  • CT Computer tomographic
  • Cone-Beam X-ray images of a patient's jaw containing detailed anatomical information
  • a CEREC measuring camera made by Sirona Dental Systems GmbH, in contrast to the tomographic images these surface data contain accurate information about the course of the visible surface of the jaw, in particular the surface of the jaw Teeth and the mucous membrane.
  • the visible surface is accurately detected by these methods.
  • the visible surface ie the surface of the teeth and the mucosa
  • ICP algorithm Intelligent Closest Point
  • markers are only used because of the associated problems of attachment and discomfort to the patient, unless a simpler option is given.
  • US Pat. No. 5,842,858 discloses a method in which the patient wears a template with markers during the X-ray exposure, which is then placed on the model to which a sensor for SD position detection is attached. After determining the positional relationship between the sensor and the markem, the template can removed and an optical recording are performed.
  • the 3D sensor allows the registration in relation to the patient admission.
  • the object of the invention is now to provide a method for registering a set of volume data of a real patient and a set of corresponding surface data that can be easily and conveniently implemented without further aids and directly by the attending physician.
  • both data sets are advantageously displayed together in one image or possibly also in two separate images on a screen, the relative orientation of the objects visible therein still being relatively relative is irrelevant.
  • the objects are ideally teeth, which are clearly visible in both representations.
  • the concept essential to the invention therefore lies in keeping the complete relevant information from the X-ray volume data set and converting it into another volume shape, namely that of the distinctive volume structure. This then allows a direct comparison with the corresponding location on the Surface of the optical recording.
  • the coordinates of the optical image with the coordinates of the X-ray image are automatically brought to coincidence by iteration.
  • the invention thus provides a method which enables a precise and automated registration of an optical image with an X-ray image of a patient. With this method, the registration in which the optical image is spatially registered with the tomographic image can be performed without the use of any external reference bodies, physical models such as plaster models, or mechanical devices. This registration is largely automated and can be done on the order of about 15-30 seconds.
  • the fusion of the two sets of data thus performed is helpful both for planning and performing the operation and can also be used in prosthetic restorations.
  • implant planning in addition to the anatomical information from the X-ray data set, the exact course of the surface of the mucous membrane can be taken into account, which, as already stated, can not be recognized to the desired extent in the volume data recorded with X-ray beams.
  • Another application is to show the prosthetic information when using the CEREC system and to carry out both anatomical and prosthetic-based implant planning.
  • artifacts can be reduced in X-ray data sets, which are caused for example by metallic fillings.
  • At least a first reference point on the surface of the object represented in the volume data, in particular on the surface of a tooth, and at least a second reference point on at least the same location on the surface thereof also in the surface data visible object, in particular the same tooth are defined.
  • the reference points corresponding to the object are superimposed as far as possible by means of an automatically calculated transformation.
  • this transformation advantageously corresponds to an analytically determined displacement (a reference point) or displacement with rotation (two reference points) or a displacement determined by means of a least-square minimization method (also known as "point-based registration"). three and more reference points).
  • the reference points are defined by the viewing user on the screen by means of a cursor movable over the screen, in particular by means of mouse clicks.
  • the user can be supported by the software when setting the reference points.
  • suitable reference points in the surface data may be automatically suggested by the software, in which case it is the task of the user to mark the corresponding reference points in the volume data set.
  • FIG. 1 shows the initial position of the optical surface image and the X-ray image in space
  • FIG. 2 shows the marking of the position of the neighboring teeth on the surface of the optical recording and in the volume of the X-ray recording
  • FIG. 3 shows the extraction of the 3D test points from the optical surface image
  • FIG. 4 shows the extraction of the 3D test volume from the tomographic image
  • FIG. 5 shows the generation of an optionally smoothed 3D edge image from the 3D test volume
  • FIG. 6 shows the transmission of the extracted test points into the test volume
  • FIG. 9 shows the transmission of the calculated transformation to the complete optical recording.
  • Figure 1 shows the initial situation.
  • On a screen tomographically recorded volume data of the jaw area of a patient are shown.
  • surface data of a subarea recorded with an optical method are superimposed, these surface data obviously being in the "wrong" place, since they show two tooth fragments from the lower jaw.
  • the data are read in by means of a program, which also makes possible both data sets in a 3D view in its original position to interactively view from different angles.
  • Figure 2 the next step is shown: The user marks in both records the respective representation of the same tooth. The marking is done by a mouse click in the 3D view and is represented by a dot.
  • the marked points form reference points that serve to grossly pre-position the datasets and help reduce the amount of information contained in the datasets to their essence.
  • an initial transformation is carried out as a pre-positioning, in which the two data sets are roughly brought into coincidence. This preposition is not very accurate. However, it is in a "catching range" of the subsequent automatic optimization.
  • FIG. 3 shows the extraction of 3D test points from the surface data.
  • all points are extracted from the surface data for each reference point whose distance to the respective reference point is smaller than a predetermined threshold value, which is approximately one cm here.
  • a predetermined threshold value which is approximately one cm here.
  • These points form the "test points", which in this case describe one complete of the two marked lower molars.
  • the totality of the test points forms the surface structure, which later compares to the volume structure.
  • test volume is first extracted from the tomographic image for each reference point.
  • a small cuboid region, the test volume is extracted around each of the reference points set in the volume data, which is shown here axially a) and sagittally b).
  • This test volume is converted by a convolution with several suitable convolution filters into 3D edge images, wherein in these edge representations the edges of the teeth in question can be clearly seen (FIG. 5).
  • edge representations form the geometric volume structure characterizing the object, which is compared with the surface structure.
  • a 3D smoothing with a suitable smoothing filter such as a Gaussian filter or a median filter. This increases the capture range of the optimization algorithm.
  • a suitable smoothing filter such as a Gaussian filter or a median filter.
  • the extracted test points are transferred to the test volume before searching for a transformation that transforms the test points to match the edges in the edge images ( Figure 7).
  • the automatic search for a suitable transformation is done by a three-dimensional shift and a three-dimensional rotation which brings the extracted points into coincidence with the edges in the test volume.
  • a cost function that indicates how well the test points from the surface data match the corresponding edge image.
  • the cost function is a function of the six parameters of a rigid body transformation, requiring three parameters for the displacement and three parameters for the rotation.
  • the cost function in this case is defined and calculated for a given transformation T as follows: First, all extracted points are transformed with the transformation T into the corresponding extracted volume. For each point from the optical image, the corresponding value ("brightness") in the edge image is determined by interpolation The sum of the values of all test points, averaged by the number of points, gives the total value of the cost function for the transformation T.
  • the cost function may also have other forms that improve the robustness, speed, or precision of the optimization, or make the optimization insensitive to outliers in the data. For example, only some of the points that have the highest brightness values can be included in the calculation.
  • FIG. 9 shows the transmission of the calculated transformation to the complete optical image and thus the result of the image registration of a real patient data set: As shown by the white line, the contours according to a), c) and d) became the surface data set with the teeth brought into cover. It can also be seen that the course of the visible surface formed by the mucosa represents additional information. Especially in FIG. 9 c) it can be seen that the white line in the area of the tooth "fits" perfectly, whereby the mucous membrane lifts off at the neck of the tooth.
  • the automatic steps do not take longer than a few seconds using a standard PC.

Abstract

Verfahren zur Definition eines gemeinsamen Bezugsystems in einem Satz von Volumendaten, die einen Bereich des Kiefers eines Patienten repräsentieren und die mit einem durchleuchtenden bildgebenden Verfahren aufgenommen sind, und einem Satz Oberflächendaten, die zumindest zum Teil denselben Bereich des Kiefers des Patienten repräsentieren und die mit einem Verfahren zur Vermessung sichtbarer Oberflächen aufgenommen sind, wobei Volumendaten und Oberflächendaten auf einem Bildschirm eingeblendet werden, wobei in einer Vorpositionierung ein sowohl in den Volumendaten als auch in den Oberflächendaten erkennbares Objekt, insbesondere ein Zahn, möglichst deckungsgleich übereinander gelegt wird, wobei aus den Volumendaten eine das Objekt charakterisierende Volumenstruktur, insbesondere in der Art eines Kantenbildes, extrahiert wird, die mittels einer Transformationsfunktion mit einer entsprechenden Oberflächenstruktur der Oberflächendaten möglichst weitgehend in Deckung gebracht wird, wobei die Überdeckung der Volumenstruktur unter Optimierung eines vorgegebenen Gütemaßes in iterativen Schritten an die Oberflächenstruktur angepasst wird.

Description

Bildregistrierung
Die vorliegende Erfindung betrifft ein Verfahren zur Definition eines gemeinsamen Bezugsystems in einem Satz von Volumendaten, die einen Bereich des Kiefers eines Patienten repräsentieren und die mit einem durchleuchtenden bildgebenden Verfahren aufgenommen sind, und einem Satz Oberflächendaten, die zumindest zum Teil denselben Bereich des Kiefers des Patienten repräsentieren und die mit einem Verfahren zur Aufnahme sichtbarer Oberflächen aufgenommen sind.
Eine solche „Registrierung" zweier Datensätze ist immer dann nötig, wenn diese mit verschiedenen Systemen und/oder zu unterschiedlichen Zeiten erstellt wurden und sich aus der Überlagerung der Datensätze für die Behandlung relevante Informationen ergeben. So werden beispielsweise zur Planung einer Operationen, beispielsweise einer Implantation, computertomographische (CT) oder Cone- Beam Röntgen-Aufnahmen vom Kiefer eines Patienten angefertigt, die detaillierte anatomische Information enthalten. Andererseits werden zur Planung und Fertigung der dentalen prothetischen Versorgungen unmittelbar vom Kiefer oder von einem Abdruck des Kiefers 3D Oberflächen Aufnahmen mit einer optischen Aufnahmeeinheit, beispielsweise einer CEREC Messkamera der Firma Sirona Dental Systems GmbH, angefertigt. Im Gegensatz zu den tomographischen Aufnahmen enthalten diese Oberflächendaten genaue Information über den Verlauf der sichtbaren Oberfläche des Kiefers, insbesondere der Oberfläche der Zähne und der Schleimhaut. Durch diese Verfahren wird somit die sichtbare Oberfläche exakt erfasst.
Die Kombination (Fusion) dieser beiden Datensätze erbringt wertvolle Zusatzinformation, die sowohl bei der Planung und Umsetzung der Operation als auch bei der Planung und Fertigung der prothetischen Versorgungen genutzt werden kann. Es sind bislang nur Verfahren zur Registrierung solcher Datensätze bekannt, die sich der Hilfe von Modellen, Markern oder ähnlicher mechanischer Hilfsmittel bedienen.
Aus einer Veröffentlichung (Nkenke E., Zachow, S. et al.: Fusion of Computer tomography data and optical 3D images of the dentition for streak artefact correction in the Simulation of Orthognathie surgery. Dentomaxillofacial Radiology (2004), 33, 226-232) ist ein Prototyp der Registrierung eines Röntgendatensatzes des Kiefers und des Oberflächendatensatz eines entsprechenden Gipsmodells bekannt. Dabei wird zunächst aus der Röntgenaufnahme des Gipsmodells die sichtbare Oberfläche, also die Oberfläche der Zähne und der Schleimhaut, extrahiert, bevor diese anschließend mit der Oberfläche aus der optischen Aufnahme mit Hilfe eines ICP-Algorithmus („Iterative Closest Point") registriert wird. Dieses Verfahren ist in der Praxis jedoch kaum einsetzbar, weil die Extraktion der Oberfläche aus dem Röntgendatensatz eines realen Patienten ungenau ist, so dass die Anforderungen an eine präzise Registrierung der Oberflächen nicht erfüllt sind.
Zudem ist die Verwendung von Referenzkörpern (Markern) bekannt. Allerdings werden Marker wegen der damit verbundenen Probleme der Befestigung und der Unannehmlichkeiten für den Patienten nur eingesetzt, wenn keine einfachere Möglichkeit gegeben ist. So offenbart beispielsweise das US 5,842,858 ein Verfahren, bei dem der Patient während der Röntgenaufnahme eine Schablone mit Markern trägt, die anschließend auf das Modell, an das ein Sensor zur SD- Lageerfassung angebracht ist, gesetzt wird. Nach der Bestimmung der Lagebeziehung zwischen dem Sensor und den Markem kann die Schablone abgenommen und eine optische Aufnahme durchgeführt werden. Dabei ermöglicht der 3D-Sensor die Registrierung im Verhältnis zur Patientenaufnahme.
Aufgabe der Erfindung ist es nunmehr, ein Verfahren zur Registrierung eines Satzes von Volumendaten eines realen Patienten und einem Satz entsprechender Oberflächendaten zu schaffen, das sich einfach und komfortabel ohne weitere Hilfsmittel auch unmittelbar vom behandelnden Arzt umsetzen lässt.
Diese Aufgabe wird durch das Verfahren nach Anspruch 1 gelöst. Vorteilhafte Ausführungsformen sind in den Unteransprüchen genannt.
Der wesentliche Grundgedanke der Erfindung lässt sich folgendermaßen umschreiben: Ausgehend von den tomographisch aufgenommenen Volumendaten und den Oberflächendaten werden beide Datensätze vorteilhafterweise gemeinsam in einem Bild oder gegebenenfalls auch in zwei getrennten Bildern auf einem Bildschirm dargestellt, wobei die gegenseitige Orientierung der darin ersichtlichen Objekte zunächst noch relativ unerheblich ist. Bei den Objekten handelt es sich idealerweise um Zähne, die in beiden Darstellungen gut erkennbar sind. Am Bildschirm wird in einer Art Vorpositionierung eine Darstellung eines markantes Objektes „manuell", beispielsweise durch Führen mittels eines Cursers, so gut wie möglich über die andere Darstellung des Objektes gelegt. Daraufhin wird mittels einer Transformationsfunktion eine aus den Volumendaten extrahierte markante Volumenstruktur, die beispielsweise von Kanten des Objektes gebildet wird, mit der entsprechenden Struktur der Oberflächendaten, nachfolgend Oberflächenstruktur genannt, möglichst weitgehend in Deckung gebracht, wobei ein Maß für die Güte der Deckungsgleichheit definiert wird und wobei die extrahierte Struktur in iterativen Schritten unter Optimierung des Gütemaßes an die in den Oberflächendaten ersichtliche Oberflächenstruktur angepasst wird.
Der erfindungswesentliche Gedanke liegt somit darin, die komplette relevante Information aus dem Röntgen Volumen-Datensatz zu behalten und in eine andere Volumen-Form, nämlich die der markanten Volumenstruktur, zu wandeln. Diese ermöglicht dann den direkten Vergleich mit der entsprechenden Stelle auf der Oberfläche der optischen Aufnahme. Auf die erfindungsgemäße Weise werden die Koordinaten der optischen Aufnahme mit den Koordinaten der Röntgenaufnahme automatisch durch Iteration zur Deckung gebracht. Die Erfindung stellt damit ein Verfahren dar, das eine präzise und automatisierte Registrierung einer optischen Aufnahme mit einer Röntgen-Aufnahme eines Patienten ermöglicht. Mit diesem Verfahren kann die Registrierung, bei der die optische Aufnahme mit der tomographischen Aufnahme räumlich in Deckung gebracht wird, ohne Verwendung von jeglichen externen Referenzkörpern, physikalischen Modellen, wie Gipsmodellen, oder mechanischen Vorrichtungen durchgeführt werden. Diese Registrierung ist weitgehend automatisiert und kann mit einem Zeitaufwand in der Größenordnung von etwa 15-30 Sekunden durchgeführt werden.
Die solchermaßen durchgeführte Fusion der beiden Datensätze ist hilfreich sowohl für die Planung als auch für die Durchführung der Operation und kann ebenso bei prothetischen Versorgungen genutzt werden. So kann beispielsweise bei Implantatplanung zusätzlich zu der anatomischen Information aus dem Röntgen- Datensatz auch der genaue Verlauf der Oberfläche der Schleimhaut berücksichtigt werden, der, wie schon gesagt, in den mit Röntgen Strahlen aufgenommenen Volumendaten nicht in dem gewünschten Maß erkennbar ist. Eine andere Anwendung liegt darin, beim Einsatz des CEREC Systems auch die prothetische Information einzublenden und eine sowohl anatomie- als auch prothetikbasierte Implantatplanung durchzuführen. Außerdem können Artefakte in Röntgen- Datensätzen reduziert werden, die beispielsweise durch metallische Füllungen verursacht werden. Durch die Fusion des Datensatzes mit einer optischen Aufnahme des Kiefers die komplett frei von jeglichen metallischen Artefakten ist können die äußeren Konturen des Patientendatensatzes bei gleichzeitiger Darstellung der relevanten Volumeninformation korrekt wiedergegeben werden.
Für eine weitgehend automatische Vorpositionierung ist es besonders vorteilhaft, wenn der Nutzer in der ersten Darstellung der beiden Datensätze Referenzpunkte auf dem oder den Objekten definiert. Diese können dann durch das Grafikprogramm übereinandergelegt werden, so dass schon eine erste Nährung einer Überdeckung der Datensätze gegeben ist. Die Genauigkeit braucht in diesem Stadium noch nicht sonderliche genau sein, sondern muss nur innerhalb einer gewissen Toleranz liegen. Für diese automatische Vorpositionierung wird mindestens ein erster Referenzpunkt auf der Oberfläche des in den Volumendaten dargestellten Objektes, insbesondere auf der Oberfläche eines Zahnes, und mindestens ein zweiter Referenzpunkt an zumindest nahezu derselben Stelle auf der Oberfläche desselben auch in den Oberflächendaten sichtbaren Objektes, insbesondere desselben Zahnes, definiert. Wie dargelegt, werden in der automatischen Vorpositionierung die sich auf dem Objekt entsprechenden Referenzpunkte mittels einer automatisch berechneten Transformation möglichst weitgehend übereinander gelegt. Je nach Anzahl der Referenzpunkte entspricht diese Transformation vorteilhafterwise einer analytisch ermittelten Verschiebung (ein Referenzpunkt) oder Verschiebung mit Rotation (zwei Referenzpunkte) oder einer mittels eines Least-Square-Minimierungsverfahren (auch als "Punkt-basierte Registrierung" bekannt) ermittelten Verschiebung mit Rotation (drei und mehr Referenzpunkte). Vorteilhafterweise werden die Referenzpunkte vom betrachtenden Nutzer am Bildschirm mittels eines über den Bildschirm beweglichen Cursors, insbesondere mittels Maus-Klicks, definiert.
Der Nutzer kann beim Setzen der Referenzpunkte von der Software unterstützt werden. So können beispielsweise geeignete Referenzpunkte in den Oberflächendaten automatisch von der Software vorschlagen werden, wobei es dann die Aufgabe des Nutzers ist, die korrespondierende Referenzpunkte in dem Volumendatensatz zu markieren.
Nachfolgend wird die erfindungsgemäße Vorgehensweise anhand der Figuren 1 bis 9 näher erläutert. Dabei zeigen
Figur 1 die initiale Position der optischen Oberflächen-Aufnahme und der Röntgen-Aufnahme im Raum, Figur 2 das Markieren der Position der Nachbarzähne auf der Oberfläche der optischen Aufnahme und im Volumen der Röntgen-Aufnahme,
Figur 3 die Extraktion der 3D Test-Punkte aus der optischen Oberflächen- Aufnahme,
Figur 4 die Extraktion des 3D Test-Volumens aus der tomographischen Aufnahme,
Figur 5 die Generierung eines optional geglätteten 3D Kantenbildes aus dem 3D Test-Volumen,
Figur 6 die Übertragung der extrahierten Test-Punkten in das Test-Volumen,
Figur ? die Automatische Suche nach einer geeigneten Transformation (Verschiebung in 3D + Rotation in 3D), die die extrahierten Punkte mit den Kanten im Test-Volumen in Deckung bringt,
Figur 8 das Ergebnis der automatischen Optimierung und
Figur 9 die Übertragung der berechneten Transformation auf die komplette optische Aufnahme.
Figur 1 zeigt die anfängliche Situation. Auf einem Bildschirm sind tomographisch aufgenommene Volumendaten des Kieferbereiches eines Patienten dargestellt. In diese Darstellung sind mit einem optischen Verfahren aufgenommene Oberflächendaten eines Teilbereiches eingeblendet, wobei diese Oberflächendaten ersichtlich an der „falschen" Stelle sitzen, da sie zwei Zahnfragmente aus dem Unterkiefer zeigen. Die Daten werden mittels eines Programms eingelesen, die es auch ermöglicht, beide Datensätze in einer 3D Ansicht in deren ursprünglichen Position interaktiv aus verschiedenen Blickwinkeln zu betrachten. In Figur 2 wird der nächste Schritt dargestellt: Der Benutzer markiert in beiden Datensätzen die jeweilige Darstellung des jeweils gleichen Zahnes. Dabei erfolgt die Markierung durch einen Mausklick in der 3D Ansicht und ist durch einen Punkt dargestellt. Die markierten Punkte (Pfeile) bilden Referenzpunkte, die zu einer groben Vorpositionierung der Datensätze dienen und dabei helfen, die Menge an Information, die in den Datensätzen vorhanden ist, auf das Wesentliche zu reduzieren. Mit Hilfe der Referenzpunkte wird eine initiale Transformation als Vorpositionierung durchgeführt, bei der die beiden Datensätze grob in Deckung gebracht werden. Diese Vorpositionierung ist nicht sonderlich genau. Sie liegt aber in einem „Fangbereich" der nachfolgenden automatischen Optimierung.
In Figur 3 ist die Extraktion von 3D Test-Punkten aus den Oberflächendaten gezeigt. Dazu werden aus den Oberflächendaten für jeden Referenzpunkt alle Punkte extrahiert, deren Entfernung zu dem jeweiligen Referenzpunkt kleiner ist als ein vorgegebener Schwellwert, der hier bei etwa einem cm liegt. Diese Punkte bilden die „Test-Punkte", die in diesem Fall den einen vollständigen der beiden markierten unteren Backenzähne beschreiben. Die Gesamtheit der Testpunkte bildet die Oberflächenstruktur, die später zum Vergleich mit der Volumenstruktur herhält.
Ähnlich wird in dem nächsten, in Figur 4 dargestellten Schritt vorgegangen, bei dem zunächst für jeden Referenzpunkt ein 3D Test-Volumen aus der tomographischen Aufnahme extrahiert wird. Dazu wird um jeden der in den Volumendaten gesetzten Referenzpunkte ein kleiner quaderförmiger Bereich, das Test-Volumen, extrahiert, das hier axial a) und sagittal b) dargestellt ist. Dieses Test-Volumen wird durch eine Convolution mit mehreren geeigneten Convolutionsfiltern in 3D-Kantenbilder umgewandelt, wobei in diesen Kantendarstellungen deutlich die Ränder der fraglichen Zähne zu erkennen sind (Figur 5). Diese Kantendarstellungen bilden die das Objekt charakterisierende geometrische Volumenstruktur, die mit der Oberflächenstruktur verglichen wird.
Da das Rauschen im originalen Bild eine solche Kantendetektion beeinflusst, kann anschließend eine 3D Glättung mit einem geeigneten Glättungsfilter, wie einem Gauss-Filter oder einem Median-Filter, vorgenommen werden. Dadurch vergrößert sich der Fangbereich des Optimierungs-Algorithmus. Die hellsten Bereiche in der folgenden Abbildung entsprechen den markantesten Kanten im Test-Volumen.
Im nächsten Schritt nach Figur 6 werden die extrahierten Test-Punkte in das Test- Volumen übertragen, bevor eine Transformation gesucht wird, welche die Test- Punkte so transformiert, dass sie mit den Kanten in den Kantenbildern übereinstimmen (Figur 7). Die automatische Suche nach einer geeigneten Transformation geschieht durch eine dreidimensionale Verschiebung und eine dreidimensionale Rotation, die die extrahierten Punkte mit den Kanten im Test- Volumen in Deckung bringt.
Dann wird eine Kostenfunktion definiert, die angibt, wie gut die Test- Punkte aus den Oberflächendaten mit dem entsprechenden Kantenbild übereinstimmen. Die Kostenfunktion ist eine Funktion der sechs Parameter einer Starrkörper- Transformation, wobei drei Parameter für die Verschiebung und drei Parameter für die Rotation benötigt werden. Die Kostenfunktion wird in diesem Fall für eine bestimmte Transformation T wie folgt definiert und berechnet: Zuerst werden alle extrahierten Punkte mit der Transformation T in das entsprechende extrahierte Volumen transformiert. Für jeden Punkt aus der optischen Aufnahme wird der entsprechende Wert („Helligkeit") im Kantenbild durch Interpolation bestimmt. Die Summe der Werte von allen Test-Punkten, gemittelt durch die Anzahl der Punkte, gibt den Gesamtwert der Kostenfunktion für die Transformation T.
Die Kostenfunktion kann auch andere Formen haben, die die Robustheit, Geschwindigkeit oder Präzision der Optimierung verbessern respektive die Optimierung unempfindlich gegen Ausreißer in den Daten machen. So kann beispielsweise nur ein Teil der Punkte mit in die Berechnung einbezogen werden, die die höchsten Helligkeitswerten aufweisen.
Im nächsten Schritt wird die Transformation gesucht, für die die Kostenfunktion ihren maximalen Wert einnimmt. Die Suche erfolgt mit Hilfe eines iterativen Optimierungs-Algorithmus. Figur 8 zeigt das Ergebnis der automatischen Optimierung.
Figur 9 zeigt die Übertragung der berechneten Transformation auf die komplette optische Aufnahme und damit das Ergebnis der Bildregistrierung eines realen Patientendatensatzes: Wie die mit der weißen Linie gezeigten Konturen nach a), c) und d) zeigen, wurde der Oberflächen-Datensatz mit den Zähnen in Deckung gebracht. Ebenfalls ersichtlich ist, dass der Verlauf der sichtbaren Oberfläche, der von der Schleimhaut gebildet wird, eine zusätzliche Information darstellt. Gerade in Figur 9 c) ist zu sehen, dass die weiße Linie im Bereich des Zahnes ausgezeichnet „passt", wobei sich am Zahnhals die Schleimhaut abhebt.
Die automatischen Schritte dauern dabei unter Nutzung eines handelsüblichen PC nicht länger als wenige Sekunden.

Claims

Ansprüche
1. Verfahren zur Definition eines gemeinsamen Bezugsystems in einem Satz von Volumendaten, die einen Bereich des Kiefers eines Patienten repräsentieren und die mit einem durchleuchtenden bildgebenden Verfahren aufgenommen sind, und einem Satz Oberflächendaten, die zumindest zum Teil denselben Bereich des Kiefers des Patienten repräsentieren und die mit einem Verfahren zur Vermessung sichtbarer Oberflächen aufgenommen sind, dadurch gekennzeichnet, dass Volumendaten und Oberflächendaten auf einem Bildschirm eingeblendet werden, dass in einer Vorpositionierung ein sowohl in den Volumendaten als auch in den Oberflächendaten erkennbares Objekt, insbesondere ein Zahn, möglichst deckungsgleich übereinander gelegt wird, dass aus den Volumendaten eine das Objekt charakterisierende
Volumenstruktur, insbesondere in der Art eines Kantenbildes, extrahiert wird, die mittels einer Transformationsfunktion mit einer entsprechenden
Oberflächenstruktur der Oberflächendaten möglichst weitgehend in
Deckung gebracht wird, dass die Überdeckung der Volumenstruktur unter Optimierung eines vorgegebenen Gütemaßes in iterativen Schritten an die
Oberflächenstruktur angepasst wird.
2. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass für die Vorpositionierung mindestens ein erster Referenzpunkt auf der Oberfläche des in den 3D-Volumendaten dargestellten Objektes, insbesondere auf einem Zahn, und mindestens ein zweiter Referenzpunkt an zumindest nahezu derselben Stelle auf der Oberfläche des auch in den 3D- Oberflächendaten sichtbaren Objektes definiert wird, wobei in der Vorpositionierung die entsprechenden Referenzpunkte der Volumendaten und der Oberflächendaten mittels einer automatisch berechneten Transformation möglichst weitgehend übereinander gelegt werden.
3. Verfahren nach Anspruch 2, dadurch gekennzeichnet, dass Referenzpunkte in den Oberflächendaten automatisch von der Software vorgeschlagen werden und die korrespondierende Referenzpunkte in den Volumendaten vom Benutzer markiert werden.
4. Verfahren nach Anspruch 2, dadurch gekennzeichnet, dass die Referenzpunkte vom Betrachter am Bildschirm mittels eines über den Bildschirm beweglichen Cursors, insbesondere mittels Maus-Klicks, definiert werden.
5. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass nach der Vorpositionierung bezüglich mindestens eines Referenzpunktes der Oberflächendaten Test-Punkte extrahiert werden, deren Entfernung zum jeweiligen Referenzpunkt kleiner ist als ein vorgegebener Schwellwert, wobei die Test-Punkte die Oberflächenstruktur bilden.
6. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass nach der Vorpositionierung für mindestens einen Referenzpunkt der Volumendaten ein Test-Volumen extrahiert wird.
7. Verfahren nach Anspruch 6, dadurch gekennzeichnet, dass ein extrahiertes Test-Volumen durch eine mathematische Operation, insbesondere eine Convolution, mit geeigneten Filtern, insbesondere mit Convolutionsfiltem, in ein 3D-Kantenbilder umgewandelt wird, das die Volumenstruktur bildet.
8. Verfahren nach Anspruch 6, dadurch gekennzeichnet, dass die Kanteninformation verschmiert wird, um eine höhere Toleranz zu gewährleisten.
9. Verfahren nach einem der vorherigen Ansprüche, gekennzeichnet durch eine Transformation, die die Test-Punkte so transformiert, dass sie mit den Kantenbildern übereinstimmen, wobei die Güter der Übereinstimmung durch eine Kostenfunktion bestimmt wird.
10. Verfahren nach Anspruch 9, dadurch gekennzeichnet, dass die Transformation mehrfach in iterativen Schritten unter Optimierung der Kostenfunktion durchgeführt wird.
11. Verfahren nach einem der vorherigen Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass alle Test Punkte in das entsprechende extrahierte Test Volumen transformiert werden und für jeden Punkt aus der optischen Aufnahme der entsprechende Wert („Helligkeit") im Kantenbild durch Interpolation bestimmt wird.
12. Verfahren nach Anspruch 11 , dadurch gekennzeichnet, dass aus allen Test-Punkten oder einem Teil der Test-Punkte eine Kostenfunktion für die Transformation T berechnet wird.
13. Verfahren nach Anspruch 12, dadurch gekennzeichnet, dass aus der Summe der Werten von einem Teil der Test-Punkten, die die höchsten Helligkeitswerte aufweisen, gemittelt durch die Anzahl der Punkte, der Gesamtwert der Kostenfunktion für die Transformation T ermittelt wird.
14. Verfahren nach Anspruch 11 , dadurch gekennzeichnet, dass aus der Summe der Werte von allen Test-Punkten, gemittelt durch die Anzahl der Punkte, der Gesamtwert der Kostenfunktion für die Transformation T ermittelt wird.
15. Verfahren nach einem der vorherigen Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die Oberflächendaten unmittelbar am Patienten aufgenommen werden.
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DE102007001684.2A DE102007001684B4 (de) 2007-01-11 2007-01-11 Bildregistrierung

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Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2012527265A (ja) * 2009-05-18 2012-11-08 ノベル バイオケア サーヴィシィズ アーゲー 仮想計画のための改善されたデータマッチングを提供する方法およびシステム
US9036881B2 (en) 2010-04-20 2015-05-19 Dental Imaging Technologies Corporation Reduction and removal of artifacts from a three-dimensional dental X-ray data set using surface scan information
US9684952B2 (en) 2010-04-20 2017-06-20 Dental Imaging Technologies Corporation Alignment of mixed-modality data sets for reduction and removal of imaging artifacts
WO2019014759A1 (en) * 2017-07-18 2019-01-24 Claronav Inc. ALIGNMENT BASED ON THE SURFACE OF A JAW

Families Citing this family (24)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9730776B2 (en) 2010-02-24 2017-08-15 D4D Technologies, Llc Display method and system for enabling an operator to visualize and correct alignment errors in imaged data sets
JP2013530028A (ja) * 2010-05-04 2013-07-25 パスファインダー セラピューティクス，インコーポレイテッド 擬似特徴を使用する腹部表面マッチングのためのシステムおよび方法
DE102010053121A1 (de) * 2010-12-01 2012-06-06 Sicat Gmbh & Co. Kg Symmetriebasierte Visualisierung radiologischer Daten
JP2012165951A (ja) * 2011-02-16 2012-09-06 Shimadzu Corp 医療用データ処理装置およびそれを備えた診断装置
DE102012104912A1 (de) 2012-05-25 2013-11-28 Sicat Gmbh & Co. Kg Verfahren zum Erstellen eines virtuellen Kieferabbildes
DE102012210758A1 (de) * 2012-06-25 2014-01-02 Sirona Dental Systems Gmbh Verfahren zur Überprüfung von Zahnstellungen
US9135498B2 (en) 2012-12-14 2015-09-15 Ormco Corporation Integration of intra-oral imagery and volumetric imagery
US20140227655A1 (en) * 2013-02-12 2014-08-14 Ormco Corporation Integration of model data, surface data, and volumetric data
KR102137544B1 (ko) * 2013-11-18 2020-07-24 주식회사바텍 치과용 3차원 표면영상 생성 장치 및 방법
JP6392192B2 (ja) * 2015-09-29 2018-09-19 富士フイルム株式会社 画像位置合せ装置、画像位置合せ装置の作動方法およびプログラム
KR101849705B1 (ko) * 2015-11-13 2018-05-30 한국전기연구원 다중 에너지 엑스선 촬영 및 광학 영상을 이용한 입체 영상 생성 방법 및 시스템
DE102015222821A1 (de) 2015-11-19 2017-05-24 Sirona Dental Systems Gmbh Verfahren und Vorrichtung zum Betreiben eines dentaldiagnostischen Bilderzeugungssystems
KR101877895B1 (ko) 2016-10-06 2018-07-12 주식회사 메가젠임플란트 임플란트 진단용 영상 생성 시스템 및 그 생성방법
KR101913586B1 (ko) 2017-05-24 2018-11-01 오스템임플란트 주식회사 치아 영상 정합 방법, 이를 위한 장치, 및 이를 기록한 기록매체
DE102017121451B4 (de) * 2017-09-15 2023-05-11 Sicat Gmbh & Co. Kg Verfahren zur Ermittlung und Visualisierung von Zahnbewegungen und geplanten Zahnumstellungen
DE102017124580B3 (de) * 2017-10-20 2019-01-31 Sicat Gmbh & Co. Kg Verfahren zur Ermittlung und Visualisierung von Zahnstellungen unter Einwirkung von Beißkräften
KR102161880B1 (ko) * 2018-06-28 2020-10-05 주식회사 힐세리온 초음파 영상의 디스플레이 장치와 시스템 및 이를 이용한 생체조직의 사이즈 검출방법
JP2022521066A (ja) * 2019-02-15 2022-04-05 ネオシス・インコーポレイテッド 撮像スキャンを座標系にレジストレーションする方法、および関連するシステム
KR102234425B1 (ko) * 2019-02-18 2021-04-01 오스템임플란트 주식회사 의료영상 정합 방법 및 그 장치
WO2020197109A1 (ko) * 2019-03-28 2020-10-01 주식회사 디오 치아 영상 정합 장치 및 방법
KR102311388B1 (ko) * 2019-09-26 2021-10-13 주식회사 메디트 3차원 데이터 정렬 장치 및 3차원 데이터 정렬 방법
US11723614B2 (en) 2019-12-31 2023-08-15 Jerry Chi Hu Dynamic 3-D anatomical mapping and visualization
WO2023204509A1 (ko) * 2022-04-20 2023-10-26 주식회사 메디트 3차원 스캐너의 3차원 이미지 모델의 생성과 정렬을 위한 전자 장치, 방법 및 기록 매체
CN115156087B (zh) * 2022-09-02 2022-12-13 深圳云甲科技有限公司 义齿分拣辅助方法、装置、计算机设备及可读存储介质

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5568384A (en) * 1992-10-13 1996-10-22 Mayo Foundation For Medical Education And Research Biomedical imaging and analysis
WO2001080761A2 (en) * 2000-04-19 2001-11-01 Orametrix, Inc. Interactive orthodontic care system based on intra-oral scanning of teeth
US20040015327A1 (en) * 1999-11-30 2004-01-22 Orametrix, Inc. Unified workstation for virtual craniofacial diagnosis, treatment planning and therapeutics
US20050031176A1 (en) * 2003-08-08 2005-02-10 Hertel Sarah R. Method and apparatus of multi-modality image fusion

Family Cites Families (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH08131403A (ja) * 1994-11-09 1996-05-28 Toshiba Medical Eng Co Ltd 医用画像処理装置
EP0741994A1 (de) 1995-05-11 1996-11-13 TRUPPE, Michael, Dr. Verfahren zur Darstellung des Kiefers
IL126838A (en) 1998-11-01 2003-04-10 Cadent Ltd Dental image processing method and system
US6362821B1 (en) 1999-01-06 2002-03-26 Mitsubishi Electric Research Laboratories, Inc. Surface model generation for visualizing three-dimensional objects using multiple elastic surface nets
US6563941B1 (en) * 1999-12-14 2003-05-13 Siemens Corporate Research, Inc. Model-based registration of cardiac CTA and MR acquisitions
DE19963440C2 (de) 1999-12-28 2003-02-20 Siemens Ag Verfahren und System zur Visualisierung eines Gegenstandes
AU2001251606A1 (en) * 2000-04-28 2001-11-12 Orametirix, Inc. Method and system for scanning a surface and generating a three-dimensional object
DE10049942A1 (de) 2000-10-06 2002-04-18 Henning Wolf Verfahren zur Volumen- und Oberflächenvermessung eines Objekts
DE10149795B4 (de) 2001-10-09 2006-04-06 Siemens Ag Semiautomatische Registrierung zur Überlagerung zweier medizinischer Bilddatensätze
JP2005521502A (ja) 2002-04-03 2005-07-21 セガミ エス．エー．アール．エル． 胸部および腹部の画像モダリティの重ね合わせ
DE10250006A1 (de) 2002-10-25 2004-05-19 Sirona Dental Systems Gmbh Verfahren zur lagerichtigen Herstellung einer Kavität, insbesondere einer Knochenkavität und Instrument hierfür
JP2006204330A (ja) * 2005-01-25 2006-08-10 Hitachi Medical Corp 画像表示装置
DE102005024949A1 (de) 2005-05-31 2006-12-07 Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg Verfahren zur Darstellung von Strukturen innerhalb von Volumendatensätzen
US7813591B2 (en) * 2006-01-20 2010-10-12 3M Innovative Properties Company Visual feedback of 3D scan parameters

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5568384A (en) * 1992-10-13 1996-10-22 Mayo Foundation For Medical Education And Research Biomedical imaging and analysis
US20040015327A1 (en) * 1999-11-30 2004-01-22 Orametrix, Inc. Unified workstation for virtual craniofacial diagnosis, treatment planning and therapeutics
WO2001080761A2 (en) * 2000-04-19 2001-11-01 Orametrix, Inc. Interactive orthodontic care system based on intra-oral scanning of teeth
US20050031176A1 (en) * 2003-08-08 2005-02-10 Hertel Sarah R. Method and apparatus of multi-modality image fusion

Non-Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
AYOUB ET AL: "Towards building a photo-realistic virtual human face for craniomaxillofacial diagnosis and treatment planning" INTERNATIONAL JOURNAL OF ORAL AND MAXILLOFACIAL SURGERY, COPENHAGEN, DK, Bd. 36, Nr. 5, 10. Mai 2007 (2007-05-10), Seiten 423-428, XP022072663 ISSN: 0901-5027 *
KHAMBAY B ET AL: "3D stereophotogrammetric image superimposition onto 3D CT scan images: the future of orthognathic surgery. A pilot study" INTERNATIONAL JOURNAL OF ADULT ORTHODONTICS AND ORTHOGNATIC SURGERY, QUINTESSENCE PUBLISHING, CAROL STREAM, IL, US, Bd. 17, Nr. 4, 2002, Seiten 331-341, XP009096806 ISSN: 0742-1931 *
NKENKE E ET AL: "Fusion of computer tomography data and optical 3d images of hte dentition for streak artefact correction in the simulation of orthognathic surgery" DENTO-MAXILLO-FACIAL RADIOLOGY, INT. ASS. DENTO-MAXILLO-FACIAL RADIOLOGY, GOTEBORG, SE, Bd. 33, 2004, Seiten 226-232, XP009096553 ISSN: 0250-832X in der Anmeldung erwähnt *
UECHI ET AL: "A novel method for the 3-dimensional simulation of orthognathic surgery by using a multimodal image-fusion technique" AMERICAN JOURNAL OF ORTHODONTICS AND DENTOFACIAL ORTHOPEDICS, MOSBY, ST. LOUIS, US, Bd. 130, Nr. 6, 13. Dezember 2006 (2006-12-13), Seiten 786-798, XP005724789 ISSN: 0889-5406 *

Cited By (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2012527265A (ja) * 2009-05-18 2012-11-08 ノベル バイオケア サーヴィシィズ アーゲー 仮想計画のための改善されたデータマッチングを提供する方法およびシステム
US9348973B2 (en) 2009-05-18 2016-05-24 Nobel Biocare Services Ag Method and system providing improved data matching for virtual planning
US9036881B2 (en) 2010-04-20 2015-05-19 Dental Imaging Technologies Corporation Reduction and removal of artifacts from a three-dimensional dental X-ray data set using surface scan information
US9684952B2 (en) 2010-04-20 2017-06-20 Dental Imaging Technologies Corporation Alignment of mixed-modality data sets for reduction and removal of imaging artifacts
US9886748B2 (en) 2010-04-20 2018-02-06 Dental Imaging Technologies Corporation Alignment of mixed-modality data sets for reduction and removal of imaging artifacts
US10096094B2 (en) 2010-04-20 2018-10-09 Dental Imaging Technologies Corporation Alignment of mixed-modality data sets for reduction and removal of imaging artifacts
WO2019014759A1 (en) * 2017-07-18 2019-01-24 Claronav Inc. ALIGNMENT BASED ON THE SURFACE OF A JAW
US10410363B2 (en) 2017-07-18 2019-09-10 Claronav Inc. Jaw surface based registration
CN110913789A (zh) * 2017-07-18 2020-03-24 克拉洛纳夫公司 基于颌表面的配准
CN110913789B (zh) * 2017-07-18 2022-08-26 克拉洛纳夫公司 基于颌表面的配准

Also Published As

Publication number Publication date
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JP5426400B2 (ja) 2014-02-26
DE102007001684A1 (de) 2008-08-28

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