基于量子計(jì)算的牙種植智能定位算法研究.pdf

1、在現(xiàn)今的外科種植術(shù)中，種植體定位都是由臨床醫(yī)生根據(jù)自身的經(jīng)驗(yàn)以及通過對患者的二維醫(yī)學(xué)影像資料的推測而確的;因此，非常容易引入人為的主觀性誤差，極大地影響種植術(shù)的成功率。隨著計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)以及人工智能技術(shù)的高速發(fā)展及廣泛應(yīng)用，進(jìn)化優(yōu)化算法使組合優(yōu)化問題和NP難問題的求解變?yōu)榱丝赡堋，F(xiàn)今的種植術(shù)術(shù)前規(guī)劃效率與準(zhǔn)確度的突出矛盾，使種植體智能定位的研究成為了必然;既要提高種植體定位的智能化程度及植入信息的精確度，同時(shí)也要降低種植術(shù)的手術(shù)成本以及

2、對患者的傷害。
　　 本文以口腔種植體的智能定位為研究對象，以提高種植手術(shù)的成功率及其智能化程度為研究目標(biāo)，對量子遺傳算法在牙種植體定位問題中的應(yīng)用進(jìn)行了深入的分析與研究。本文通過問題的簡化描述及相關(guān)的變換，提出種植體定位模型并將口腔種植體定位問題——一個(gè)多目標(biāo)多約束的復(fù)雜問題轉(zhuǎn)換為一個(gè)高維的組合優(yōu)化問題。通過綜合考慮種植體定位模型的特征參數(shù)及其與種植體穩(wěn)定性的關(guān)系，并結(jié)合優(yōu)化操作及策略，將量子遺傳算法應(yīng)用于求解種植體定位。以下

3、是本文主要的創(chuàng)新性工作:
　　 1)針對三維醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)量大和口腔種植術(shù)規(guī)劃的復(fù)雜度高的特點(diǎn)，利用數(shù)字圖像處理的方法提取及過濾的醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)，并生成智能優(yōu)化算法的搜索空間以及約束條件，方便后續(xù)智能優(yōu)化算法去求解種植體定位問題。從而，有效地降低智能優(yōu)化時(shí)的計(jì)算機(jī)資源及時(shí)間的耗費(fèi)。
　　 2)通過對口腔種植體的植入定位特征及評價(jià)種植術(shù)成功因素的分析之后，提出一個(gè)綜合考慮種植體穩(wěn)定性及美觀吻合度等多優(yōu)化目標(biāo)的種植體定位模型以及