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虚拟患者是基于数学模拟、计算机图形学及人工智能等技术，融合了解剖学、生理学、病理生理学、药理学、诊断学等医学基础与临床相关知识，形成的一个参数可调的、可在教学中循环使用的、能用于阐述各种疾病机制及训练医生临床诊断能力的三维模拟患者。而个性化三维虚拟患者则是将上述技术应用于单个患者的具体参数信息所构建出的数字化虚拟患者，主要用于临床诊断、评估及方案设计等。
对于口腔种植修复而言，要想构建个性化的三维虚拟患者，首先需要系统、全面地采集下述患者数字化信息（基于泽康赞系统要求）。
（1）利用面部信息采集仪获取面部形态的三维信息，参阅第二章第一节图 2-1-18。
（2）面弓信息采集（图 2-2-1）。
（3）获取上颌戴
叉的面部信息（图 2-2-2）。
图2-2-1 立式面弓信息采集
图2-2-2 上颌戴
叉的面部信息采集
（4）通过口扫或者仓扫获取上颌咬合印记及
叉上的口外可识别标记点 （图 2-2-3）。
（5）获取患者牙列的口扫模型信息（图 2-2-4）。
（6）获取患者的CBCT影像数据（图 2-2-5）。
（7）获取下颌运动轨迹及相关信息参数（图 2-2-6）。
图2-2-3
叉的光学模型
图2-2-4 上下牙列的光学模型
图2-2-5 CBCT影像
图2-2-6 下颌运动轨迹及相关参数记录
完成上述患者数字化信息采集后，在软件中进行模型数据的拟合及相关信息的转移，构建三维虚拟患者。
将面部图像信息数据拼接，拼接前可先进行面部图像非必要部分的修剪，将正面无表情图像和双侧面无表情图像拼接拟合成患者无表情正面三维面部的虚拟模型（图 2-2-7）。
将微笑照、大张口照或发音位照分别与患者无表情正面三维面部的虚拟模型匹配，选取共同区域进行拟合。需要注意的是由于患者在做表情动作时，脸部肌肉会发生变形，为了达到精准拟合的效果，通常要选取额头和鼻梁等在各种表情状态下形态一致的面部区域来进行图像拟合（图 2-2-8）。
将立式面弓的图像数据与患者无表情正面三维面部的虚拟模型相互拟合，拟合后得到患者立式面弓的面部空间位置信息。为了提高拟合转移精确度，临床上往往通过获取多张立式面弓拍摄数据，来计算立式面弓转移的平均值，一般拍摄数量为 5~8 张（图 2-2-9）。
图2-2-7 面部信息的拼接拟合
图2-2-8 不同表情状态下面部信息的拟合
图2-2-9 面弓信息转移
叉信息的转移
通过扫描
叉上的硅橡胶咬合记录及其口外可识别标记点，获得
叉上硅橡胶咬合印记及其口外可识别标记点的光学模型，此后通过软件将上述硅橡胶的阴模光学模型转换为牙列咬合面的阳模模型，接着利用该模型与牙列口扫模型上共同的解剖标记点完成
叉信息与上颌模型信息的精准拟合，最终实现患者牙列信息的口内转移（图 2-2-10）。
在软件中将患者CBCT的DICOM文件转换为STL文件，生成可与牙列口扫模型拟合的颌骨三维模型，并利用有相互拟合关系的牙列或放射导板放射点，将颌骨三维模型与牙列口扫模型进行精准拟合，进而完成颌骨信息的转移（图 2-2-11）。
图2-2-10
叉信息的转移
图2-2-11 颌骨模型与牙列口扫模型的拟合
将戴
叉正面图像与
叉光学模型通过可识别标记点进行拟合，此时，CBCT携带的颌骨信息、上下颌牙列光学模型携带的患者口内软硬组织信息，以及
叉携带的面部扫描信息将会融合为一体，即完成静态三维虚拟患者的初步建立（图 2-2-12）。
图2-2-12 颌骨模型、牙列模型、
叉模型与面部三维模型的拟合
架
根据立式面弓图像数据，按照软件提示的操作步骤，逐步标记上颌腭中缝→磨牙中央窝→左侧鼻翼耳屏线→右侧鼻翼耳屏线，弹出立式面弓与
架的多个拟合位置，将立式面弓的拍摄数据与软件的虚拟面弓拟合，
架就会自动移动到与患者面部信息、颌骨信息、口内软硬组织信息相对应的实际空间位置上（图 2-2-13），即完成个性化静态三维虚拟患者的建立。
图2-2-13 静态三维虚拟患者的建立
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三维虚拟患者的建立
将患者下颌运动轨迹数据转移到软件中，即完成个性化动态三维虚拟患者的建立。