本技术涉及图像生成，更具体的说，本技术涉及一种口腔医疗图像的整合方法及智能医疗系统。
背景技术：
1、口腔医疗图像的整合方法是将不同模态的口腔医学图像进行图像合成，从而生成一张用于诊断的口腔医疗图像，该整合方法主要涉及将各种模态的口腔医学图像（如x射线成像、锥形束计算机断层扫描、磁共振成像等）进行处理、配准、分析和合成，以提供全面的诊断和治疗支持，智能医疗系统利用人工智能和机器学习技术来提高诊断的准确性和治疗的个性化。
2、现有技术中对不同模态的口腔医疗图像的整合生成新的口腔医疗图像通常采用基于特征的图像合成或者基于像素的图像合成，而上述两种方法的图像合成均容易受到不同模态下口腔医疗图像的噪声影响，从而导致整合后的口腔医疗图像存在伪影、散斑等问题，影响图像合成的精度和鲁棒性，在口腔医疗图像整合的背景下，鲁棒性指的是系统能够在面对各种挑战和变化时保持稳健的表现和可靠性，而使用对口腔医疗图像进行多维互补性整合能够综合考虑每种模态下口腔医疗图像的显性特征，从而对其它模态下口腔医疗图像受噪声影响的部分进行补偿，从而可降低噪声对整合后口腔医疗图像质量的影响，可提高图像合成的精度和鲁棒性，因此，如何对多模态口腔医疗图像进行多维互补性整合是业界面临的难题。
技术实现思路
1、本技术提供一种口腔医疗图像的整合方法及智能医疗系统，可实现对多模态口腔医疗图像的多维互补性整合，从而提高了不同模态之间口腔医疗图像合成后的鲁棒性。
2、第一方面，本技术提供一种口腔医疗图像的整合方法，包括：
3、采集不同模态下口腔内部结构的医疗图像，进而得到口腔医疗图像集合；
4、确定所述口腔医疗图像集合中所有口腔医疗图像在配准过程中的配准补偿量，进而基于各个模态下口腔内部结构的关键特征和所述配准补偿量生成每个模态下口腔医疗图像的二维配准特征；
5、确定每个模态下的口腔医疗图像在进行图像合成时的配准变换方式，通过各个配准变换方式将所有的二维配准特征划分为静态配准特征和动态配准特征，得到多个静态配准特征和多个动态配准特征；
6、根据各个静态配准特征之间的差异性确定不同模态下口腔医疗图像在合成变换过程中的差异配准图，依据所述差异配准图将所有的动态配准特征整合为三维配准特征；
7、获取不同模态下各个历史口腔医疗图像之间的图像合成记录以及各个历史口腔医疗图像在图像合成过程中的图像兴趣点，进而通过所有的图像合成记录和所述三维配准特征确定口腔内部结构中每个图像兴趣点的模态整合指数；
8、基于各个模态整合指数对所述口腔医疗图像集合中所有口腔医疗图像进行多维整合。
9、在一些实施例中，确定所述口腔医疗图像集合中所有口腔医疗图像在配准过程中的配准补偿量具体包括：
10、获取口腔内部结构中的所有局部关键点，对于口腔内部结构中每个局部关键点，确定局部关键点在所述口腔医疗图像集合中每个口腔医疗图像内对应的图像关键点；
11、对所述口腔医疗图像集合中每个口腔医疗图像的图像关键点进行特征提取，得到对应模态下口腔医疗图像中图像关键点的局部特征描述子；
12、通过各个局部特征描述子确定不同模态之间口腔医疗图像在进行图像合成时图像关键点的配准补偿值，将所述配准补偿值作为口腔内部结构中局部关键点的配准补偿值，进而得到口腔内部结构中每个局部关键点的配准补偿值；
13、根据所有的配准补偿值确定口腔医疗图像集合中所有口腔医疗图像在配准过程中的配准补偿量。
14、在一些实施例中，基于各个模态下口腔内部结构的关键特征和所述配准补偿量生成每个模态下口腔医疗图像的二维配准特征具体包括：
15、对于每个模态，获取模态下口腔内部结构中的关键特征；
16、确定模态下口腔医疗图像与其它模态下口腔医疗图像之间在配准补偿量中对应的所有配准补偿值；
17、通过各个配准补偿值确定模态下每个图像关键点的配准互补特征；
18、根据所有的配准互补特征和所述的关键特征生成模态下口腔医疗图像的二维配准特征，进而得到每个模态下口腔医疗图像的二维配准特征。
19、在一些实施例中，通过各个配准变换方式将所有的二维配准特征划分为静态配准特征和动态配准特征，得到多个静态配准特征和多个动态配准特征具体包括：
20、确定每个模态下配准变换方式数量，进而将每个配准变换方式数量与预设的配准变换阈值进行对比；
21、将配准变换方式数量小于所述配准变换阈值的所有模态对应的二维配准特征作为静态配准特征；
22、将配准变换方式数量大于等于所述配准变换阈值的所有模态对应的二维配准特征作为动态配准特征。
23、在一些实施例中，根据各个静态配准特征之间的差异性确定不同模态下口腔医疗图像在合成变换过程中的差异配准图具体包括：
24、将所有的静态配准特征进行两两组合，得到所有静态配准特征组；
25、对于每个静态配准特征组，获取静态配准特征组中每个图像关键点之间的特征差异值，将所有的特征差异值作为静态配准特征组中每个图像关键点之间差异性的量化值；
26、通过所有差异性的量化值确定静态配准特征组中静态配准特征之间的变换图，进而得到每个静态配准特征组中静态配准特征之间的变换图；
27、根据所有的变换图确定不同模态之间的口腔医疗图像在合成变换过程中的差异配准图。
28、在一些实施例中，依据所述差异配准图将所有的动态配准特征整合为三维配准特征具体包括：
29、通过所述差异配准图确定每个图像关键点的配准变换信息；
30、确定口腔内部结构的深度结构信息；
31、使用所述配准变换信息和所述深度结构信息对每个动态配准特征中的图像关键点进行非刚性变换，得到多个非刚性特征变换量；
32、根据所有的非刚性特征变换量确定三维配准特征。
33、在一些实施例中，根据所有的配准补偿值确定口腔医疗图像集合中所有口腔医疗图像在配准过程中的配准补偿量具体包括：
34、通过各个模态整合指数对所述三维配准特征的动态配准特征进行梯度校准，得到三维梯度整合特征；
35、基于所述三维梯度整合特征对所述口腔医疗图像集合中所有口腔医疗图像进行多维整合。
36、第二方面，本技术提供一种智能医疗系统，包括有图像合成单元，所述图像合成单元包括：
37、获取模块，用于采集不同模态下口腔内部结构的医疗图像，进而得到口腔医疗图像集合；
38、处理模块，用于确定所述口腔医疗图像集合中所有口腔医疗图像在配准过程中的配准补偿量，进而基于各个模态下口腔内部结构的关键特征和所述配准补偿量生成每个模态下口腔医疗图像的二维配准特征；
39、所述处理模块还用于确定每个模态下的口腔医疗图像在进行图像合成时的配准变换方式，通过各个配准变换方式将所有的二维配准特征划分为静态配准特征和动态配准特征，得到多个静态配准特征和多个动态配准特征；
40、根据各个静态配准特征之间的差异性确定不同模态下口腔医疗图像在合成变换过程中的差异配准图，依据所述差异配准图将所有的动态配准特征整合为三维配准特征；
41、所述处理模块还用于获取不同模态下各个历史口腔医疗图像之间的图像合成记录以及各个历史口腔医疗图像在图像合成过程中的图像兴趣点，进而通过所有的图像合成记录和所述三维配准特征确定口腔内部结构中每个图像兴趣点的模态整合指数；
42、执行模块，用于基于各个模态整合指数对所述口腔医疗图像集合中所有口腔医疗图像进行多维整合。
43、第三方面，本技术提供一种计算机设备，所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器用于从所述存储器中调用并运行所述计算机程序，使得所述计算机设备执行上述的口腔医疗图像的整合方法。
44、第四方面，本技术提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有指令或代码，当指令或代码在计算机上运行时，使得计算机执行时实现上述的口腔医疗图像的整合方法。
45、本技术公开的实施例提供的技术方案具有以下有益效果：
46、本技术提供的一种口腔医疗图像的整合方法及智能医疗系统中，采集不同模态下口腔内部结构的医疗图像，进而得到口腔医疗图像集合；确定所述口腔医疗图像集合中所有口腔医疗图像在配准过程中的配准补偿量，进而基于各个模态下口腔内部结构的关键特征和所述配准补偿量生成每个模态下口腔医疗图像的二维配准特征；确定每个模态下的口腔医疗图像在进行图像合成时的配准变换方式，通过各个配准变换方式将所有的二维配准特征划分为静态配准特征和动态配准特征，得到多个静态配准特征和多个动态配准特征，根据各个静态配准特征之间的差异性确定不同模态下口腔医疗图像在合成变换过程中的差异配准图，依据所述差异配准图将所有的动态配准特征整合为三维配准特征；获取不同模态下各个历史口腔医疗图像之间的图像合成记录以及各个历史口腔医疗图像在图像合成过程中的图像兴趣点，进而通过所有的图像合成记录和所述三维配准特征确定口腔内部结构中每个图像兴趣点的模态整合指数；基于各个模态整合指数对所述口腔医疗图像集合中所有口腔医疗图像进行多维整合。
47、由此可见，本技术可基于三维梯度整合特征对所述口腔医疗图像集合中所有口腔医疗图像进行多维整合；其中，在口腔医疗图像集合中提取每个模态下口腔内部结构中的关键特征，有助于确定图像中重要的解剖结构和特征点，为后续的分析和诊断提供基础，通过的关键特征和配准补偿量，确定每个模态下口腔医疗图像的二维配准特征，可以将不同模态下的图像信息转化为统一的特征空间，方便后续的比较和分析；然后，根据配准变换方式将二维配准特征划分为静态配准特征和动态配准特征，并通过差异配准图进行口腔医疗图像的整合，可以更好地适应不同模态之间的形变和变换，提高配准的准确性和鲁棒性；最后，确定口腔内部结构中每个图像兴趣点的模态整合指数，有助于评估不同模态在合成变换过程中的贡献度和重要性，进一步优化整合结果，通过三维梯度整合特征对口腔医疗图像集合中的图像进行多维整合，可以将不同模态的信息合成到统一的框架中，为口腔医疗诊断和治疗提供更全面和准确的信息支持。综上所述，基于上述方案可实现对多模态口腔医疗图像的多维互补性整合，从而可提高不同模态之间口腔医疗图像合成后的鲁棒性。
1.一种口腔医疗图像的整合方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，确定所述口腔医疗图像集合中所有口腔医疗图像在配准过程中的配准补偿量具体包括：
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，基于各个模态下口腔内部结构的关键特征和所述配准补偿量生成每个模态下口腔医疗图像的二维配准特征具体包括：
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，通过各个配准变换方式将所有的二维配准特征划分为静态配准特征和动态配准特征，得到多个静态配准特征和多个动态配准特征具体包括：
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据各个静态配准特征之间的差异性确定不同模态下口腔医疗图像在合成变换过程中的差异配准图具体包括：
6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，依据所述差异配准图将所有的动态配准特征整合为三维配准特征具体包括：
7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所有的配准补偿值确定口腔医疗图像集合中所有口腔医疗图像在配准过程中的配准补偿量具体包括：
8.一种智能医疗系统，该智能医疗系统包括有图像合成单元，其特征在于，所述图像合成单元包括：
9.一种计算机设备，其特征在于，所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器用于从所述存储器中调用并运行所述计算机程序，使得所述计算机设备执行权利要求1至7中任一项所述的口腔医疗图像的整合方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有指令或代码，当指令或代码在计算机上运行时，使得计算机执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的口腔医疗图像的整合方法。
