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第45卷第12期
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              3.4  三维点云数据的形态补全                                  赝复形态的效果。结果显示，在“形态偏差”（鼻赝
              3.4.1 基于非结构化处理数据的形态补全                             复形态与原始数据鼻部形态间的三维偏差RMS值）
                  针对颅颌面缺损患者的三维点云数据，使用                           方面，PA⁃NICP算法为（1.51±0.45）mm，MeshMonk程
             “镜像法”和“数据库法”可在一定程度上满足缺损                            序为（1.34±0.31）mm；在“边缘密合性”（鼻赝复形态
              形态的数字化设计需求，但需辅助一定的人工手动                            边缘与鼻缺损数据缺损边缘间的曲线偏差RMS值）
              调整才能获得较为满意的形态设计效果。前述过                             方面，PA⁃NICP算法为（0.22±0.05）mm，MeshMonk程
              程的自动化程度和效率较低，且需要医生具有足够                            序为（0.38±0.09）mm；在“移行”（鼻赝复形态边缘两
              的软件操作能力与技巧，无法充分满足临床应用需                            侧相邻曲面的相切连续曲面百分比）方面，PA⁃NICP
              求。为提升数据调整的自动化程度，优化“镜像法”                           算法为 95.47%，MeshMonk 程序为 92.20%，证明 PA⁃
              和“数据库法”的缺损补全效果，可将“镜像法”和                           NICP算法和MeshMonk程序均能实现鼻赝复形态的
             “数据库法”与“非刚性配准”相结合，将镜像数据或                           快速构建，并具有良好的临床适用性                  ［60］ 。此外，笔
              数据库检出的数据变形匹配至缺损数据上，从而进                            者团队还构建了具有不同鼻形态的三维人脸模板数
              行形态补全。有学者在为鼻缺损患者设计赝复形                             据库，能为鼻赝复形态的构建提供多种鼻形态选择，
                                                                                                        ［61］
              态时，先从数据库中检索出合适的颜面数据，将其                            进一步满足了鼻缺损患者的个性化赝复需求 。前
              与鼻缺损数据进行全局“刚性配准”后，应用“非刚                           述研究表明，通过“非刚性配准”的变形匹配，可实
              性配准”将其匹配至鼻缺损数据上，实现对数据库                            现模板数据与缺损数据间空间位置和三维形态的
              检出数据的调整        ［57］ 。结果表明，结合“数据库法”与               自动调整，在一定程度上避免了人工手动调整“移
             “非刚性配准”，可获得边缘适合、符合美学要求的                            行”，有望实现颅颌面缺损形态的自动、高效数字化
              鼻缺损补全数据。前述方法不仅降低了“数据库                             设计。
              法”对医生经验的依赖性，也体现了“刚性配准”和
                                                                4  总结与展望
             “非刚性配准”结合应用、优势互补的价值。
              3.4.2 基于结构化处理数据的形态补全                                   综上，“刚性配准”和“非刚性配准”技术在三维
                  通过构建具有一定形态代表性的模板数据，使                          颅颌面点云数据的处理、分析中发挥重要作用，为
              用“非刚性配准”将其变形匹配至颅颌面缺损数据                            口腔医学的数字化精准诊断、个性化治疗方案设计
              上，模板变形后数据与缺损数据间具有统一的空间                            与疗效的精确量化分析提供了关键技术手段，越来
              坐标系。同时，与缺损数据非缺损区对应的部分，                            越受到口腔临床医师的关注。针对三维颅颌面点
              模板变形后数据具有接近缺损数据的三维形态；与                            云数据的处理分析，“刚性配准”和“非刚性配准”的
              缺损数据缺损区对应的部分，模板变形后数据仍保                            优势、局限性及应用场景如表2所示。
              留了原始模板数据的三维形态，因此可以基于模板                                 总的来说，“刚性配准”适用于形态稳定或形变
              变形后数据完成颅颌面缺损数据的形态补全，实现                            较小的数据，其配准效率高，在口腔临床中应用广
              颅颌面缺损形态的数字化设计               ［9，58-59］ 。笔者团队基      泛。但其也具有以下局限性：对于颅颌面畸形、缺
              于构建的三维人脸模板和文献报道的MeshMonk 程                        损患者的三维点云数据，“刚性配准”将其与形态正
              序，提出了一种针对外鼻缺损的三维形态补全方                             常、完整的数据进行配准的效果欠佳；对于不同设
              法，采用此方法为20例人工构建的外鼻缺损三维颜                           备来源的多模态数据，“刚性配准”进行数据融合构
              面数据进行了形态补全，并通过角度、线距比例、修                           建虚拟患者的效果受数据精度差异影响较大；对于
              复边缘曲线偏差以及关键标志点距离等指标评价                             形态差异明显的数据，“刚性配准”可能会导致数据
              了该方法的效果。结果显示，补全数据的鼻面角                             间解剖形态的错误匹配等。针对前述问题，需要提
              和鼻唇角与原始数据无显著差异，鼻面比例关系                             高“刚性配准”在不同类型数据中应用的普适性与
              接近理想鼻面比值，补全数据的边缘曲线偏差平                             鲁棒性，增强其对噪声、畸形、缺损数据等的适应能
              均为（0.37±0.09）mm，关键标志点与原始数据间的                      力，以满足更多临床场景的需求。同时，人工智能
              距离平均在 2 mm 左右，初步证明该方法具有较好                        （artificial intelligence，AI）技术在口腔医学领域中
              的可行性    ［59］ 。笔者团队还自主研发了非刚性配准                     的应用也取得了显著进展，AI 技术能通过深度特

              算法PA⁃NICP，并对比分析了PA⁃NICP算法和Mesh⁃                   征学习实现数据特征的自动提取、筛选与匹配，提
              Monk程序为30例人工构建的全鼻缺损数据构建鼻                          高“刚性配准”的自动化程度；亦能通过端到端模
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