摘要
本发明公开了一种基于扩散模型的颅面复原方法,包括S1、采集头部三维医学图像,并对其进行标准化处理及生物信息标注,获得颅骨‑颅面对数据集;S2、利用标注有颅面关键结构标志点的颅面图像训练PiPNet网络,获得颅面标志点识别网络;S3、构建颅面复原网络,并利用颅骨‑颅面对数据集对其训练,得到颅面复原模型;S4、将颅骨图像及其对应的生物信息输入至颅面复原模型中,输出复原的颅面图像。本发明方法通过整合多模态信息,全面捕获个人身份特征;利用扩散模型作为主干网络,突破传统方法对训练数据分布的依赖,显著提升复原结果的质量。同时,引入可编辑的文本提示机制,有效降低头骨‑面部映射的不确定性。