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11月5日 参与：AI算法 ……..
11月5日
参与：AI算法、几何算法、产品、项目
一、准备后牙嵌体数据(全牙弓)@吴小燕
准备Raw数据
二、裁剪获得满足AI嵌体约束的数据@？
样本 人工准备 截取数据@吴小燕 只有2颗牙的数据 不删除牙弓的数据，但删除一部分底座 自动截取 输出工作：@陈冬灵
三、生成深度图（记录坐标系、参数P）@邹
四、推理@邹
五、输出推理结果@邹
深度图@邹 点云化（用P进行点云化），发现Noise，记录问题@邹、张 变换坐标系或配准@邹 三角化，根据重叠率裁剪，Remesh，Refine@陈珏 输出DL.Outer
六、真正的嵌体拼接
根据已有间隙层，对DL.Outer再裁剪@陈冬灵 拼接@郭策
测试的环节
1、测试数据，及测试按约束裁剪后的数据 上合 下合 后牙（） Inlay, Onlay 2、测试生成的深度图 3、测试推理能不能输出数据，数据是否有效，测试深度图、生成的点云等 性能、硬件、软件环境 这是测试组的工作
11月6日（自测反馈）
一、点云噪声
1、C++转换数据问题==>对比libtorch,pytorch深度图；2、深度图还原点云==>阈值过滤；3、训练模型问题，基于图片数据训练，int–推理float–输出int==>修改训练模型，直接float训练，C++转numpy；==>输入数据转int，输出数据转int；
二、点云裁剪是否可行
考虑到点云重建的裁剪问题，以及之后嵌体拼接的重叠裁剪问题，有哪些信息可将修复体点云提取出，在此基础上进行重建；影响：**
三、DL训练输出修复体方案是否可行
输出不再是多颗牙的深度图，是贴合间隙的修复体深度图；
11月8日（会议讨论）
一、深度图生成效果
深度图生成效果影响因素：咬合方向、深度图生成参数（当前 gama = 0.5f， h = 7.0f）；
任务：1、计算片段模型咬合方向@陈；2、测试计算牙尖方向算法；****2、测试不同的深度图参数（gama = 1.5 h = 7.0）；
二、C++ libtorch误差
C++封装后推理输出的深度图（vector
可能原因：1）封装后输出的tensor与python输出tensor不一致=>需对比两个tensor数据；2）原训练模型是针对int型数据，C++封装版输入为float型；
任务：****1、对比pytorch\libtorch的tensor数据；
三、点云化噪声
在C++版推理输出后，会有趋近于0的像素，对该情况进行了阈值过滤，之后再进行点云化，所以在点云中出现的噪声，在深度图中的像素值均大于阈值（=1）；
四、推理输出深度图的噪声，条纹，模糊
可见在输出深度图中，输入深度图中未与牙齿连接的地方也出现了像素值，并且牙齿区域有条纹产生，该情况在C++封装版和python版中都有出现；可能原因：模型推理不够完善；
五、倒凹问题
六、任务
1、测试计算牙尖方向算法；2、测试深度图参数gama = 1.5, h = 7.0；3、对比pytorch\libtorch的tensor数据；
11月12日(测试反馈)
一、模型影响缺失牙深度图效果
尖牙（近中）、磨牙、磨牙（远中）＃34嵌体 近中
二、推理输出修复区域不完整
缺失区域只有小部分修补或未修补；＃27嵌体 近中 
＃35嵌体 远中 
三、推理输出模糊
牙齿周围、邻牙模糊＃16嵌体2 近中 
＃36嵌体 远中 
修复牙齿花纹模糊，重建后效果不佳＃16嵌体1 十字
调整深度图中牙齿位置后 
＃36嵌体1 舌侧
11月12日(会议讨论)
0、有效的深度图（1）位置正（2）有模型的区域，有深度
1、模型计算完成咬合方向后，需要按OBB把位置摆正，一定要AABB对齐，要基于栅格生成深度图
2、咬合方向的计算目前是不完善的。因为基于OBB的计算，没有参考倒凹。注意：集成后，应该立即叫相关人员看集成的结果
3、生成的深度图（有效区域）有黑色，需要调整h或gramma值，去生成有效的深度图。（1）h是否按讨论的方法，把模型顶到box的顶部。提供一定的样本，找出一个经验值h。（2）倒凹的影响（3）是否可以把h做为动态的。使其输出有效的深度图。
4、嵌体的修复形态五花八门，限定在后磨牙（1）吴小燕提供样本，邹挑数据。（2）有目的的测试
5、三颗牙不在同一个平面，不可能通过一个h生成有效的深度图（1）把这三颗牙，分成三颗牙。计算每一个的方向，生成三个深度图，再去合并。（2）把这3颗牙变换同一个平面，生成深度图。
6、深度图有噪点（1）判断h值是否有问题（2）判断模型是否有问题（3）判断深度图生成代码是否有问题
需要做的处理1、方向摆正—邹2、咬合方向的计算—陈冬灵3、噪声原因：找合适的h等参数—张新霞4、高嵌体是否需要更多的样本，去训练？是否区分不同的牙位去训练？5、找一份嵌体数据，（1）处理：把损坏区域用塑形工具抹平，推理（2）对比不抹平与抹平的推理效果。
11月13日（测试反馈）
所有采用的gama值为1.5，H值视模型情况手动设定，尽量选择能使缺失部位像素值不为0的H。由图可见，竖版比横板噪声少些，但依旧存在远处噪声，牙花纹路不清晰，生成不完整等问题（供参考）。****PS：点云位置略高是因为更新H值后，在还原点云时未设置对应的H值，导致错位，仅对点云位置有影响，对形态无影响。
#16嵌体1_位置调整
H = 10.0
H=8.0
27嵌体近中
H=10
H=12
H=12 (竖版)
#36嵌体1 舌侧
H=9
#36嵌体 远中
H=11
H=12
11月15日（会议讨论）
1、在训练中分析深度图对模型的影响，深度图需要大量试错才能确定；
-->深度图影响问题，H，gamma值； -->输出工具，toothmarker，只调整H,gamma，参数；@邹 -->深度图命名与输入数据命名一致；@TODO
2、数据输入影响；
-->数据要求： -->论文数据，36号； -->张与杨确定libtorch,pythorch模型版本匹配； -->提供用于训练、测试、输出的数据；@张 -->测试张提供的数据（一面、二面、四面），libtorch与pytorch达到相同效果；@邹 -->测试我们数据的36号牙效果；@朱 -->我们数据X6号牙齿；@朱 -->我们数据其他牙位牙齿；@朱 -->数据匹配，我们的数据与训练数据的差别，用于训练的模型，顶 部微薄一层，我们的数据是整个牙 齿；
