三維牙模型的獲取并實(shí)現(xiàn)牙體邊界的精準(zhǔn)分割,對于口腔正畸及種植對牙齒的診斷和制定后續(xù)治療計劃具有重要意義.為了實(shí)現(xiàn)單個牙體的精準(zhǔn)分割,提出一種基于CBCT數(shù)據(jù)模擬口掃點(diǎn)云數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)牙齒自動分割的算法.借助錐形束計算機(jī)斷層掃描（CBCT）重建出的三維牙模型,通過對牙模型的局部精細(xì)與全局粗略結(jié)構(gòu)的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò),實(shí)現(xiàn)單個牙體的精準(zhǔn)語義分割.該框架基于圖卷積網(wǎng)絡(luò)（graph convolutional neural networks, GCNN）,主要包括2個部分:一是實(shí)例分割網(wǎng)絡(luò),用于獲得牙體的大體形狀及相對位置信息;二是細(xì)粒度分割網(wǎng)絡(luò),用于學(xué)習(xí)單個牙體的精細(xì)細(xì)節(jié)部分,對分配錯誤的標(biāo)簽增加懲罰機(jī)制,進(jìn)一步提高了牙體分割精確度.利用文中構(gòu)建的牙體數(shù)據(jù)集分別在所提算法、PointNet++和GACNet進(jìn)行測試,結(jié)果表明,所采用的改進(jìn)GCNN框架可實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)的三維牙體分割.核心評估指標(biāo)平均交并比（MIoU）的得分為0.91,優(yōu)于目前普遍使用的點(diǎn)云語義分割框架PointNet++（MIoU=0.78）和GACNet（MIoU=0.88）.實(shí)現(xiàn)基于CBCT模擬口掃點(diǎn)云數(shù)據(jù)的牙齒分割,對于進(jìn)一步應(yīng)用臨床有重... 

【文章來源】：計算機(jī)輔助設(shè)計與圖形學(xué)學(xué)報. 2020,32(07)北大核心

【文章頁數(shù)】：9 頁

【部分圖文】：

三維牙體模型語義分割流程

受硬件條件限制,數(shù)據(jù)量過大的原始點(diǎn)云不能直接作為網(wǎng)絡(luò)的輸入,對重建的牙體模型基于曲率信息[18]進(jìn)行下采樣以捕獲牙體特征;在增強(qiáng)牙體輪廓同時降低曲率較低部分點(diǎn)云數(shù)量,盡可能地保存牙體表面特性.采樣后點(diǎn)云數(shù)據(jù)含有牙體局部精細(xì)細(xì)節(jié)(牙尖部位)和粗略的全局形狀結(jié)構(gòu),如圖2所示.根據(jù)牙科醫(yī)學(xué)教科書上對牙體的定義進(jìn)行分類,使用同樣的算法對待上下頜牙體;根據(jù)醫(yī)師的臨床經(jīng)驗,使用7個不同的標(biāo)簽對中切牙、側(cè)切牙、尖牙、第1雙尖牙、第1雙尖牙、第1磨牙、第2磨牙進(jìn)行如圖2所示分類.數(shù)據(jù)集標(biāo)注利用語義標(biāo)簽編輯器(semantic segmentation editor)對點(diǎn)云進(jìn)行標(biāo)注.

文中實(shí)例分割網(wǎng)絡(luò)根據(jù)學(xué)習(xí)點(diǎn)云方向特征來分割原始點(diǎn)云,采用自下而上的方式生成高質(zhì)量三維形狀候選區(qū)[19-20],如圖3所示.采用自下而上方法能夠縮小三維包圍盒的形狀建議搜索空間,大大減少了運(yùn)算時間.由于重建的三維牙體模型在三維空間中獨(dú)立存在,且單個牙體之間不重合,因此可以逐點(diǎn)學(xué)習(xí)牙齒點(diǎn)的特征進(jìn)行分割原始點(diǎn)云,該網(wǎng)絡(luò)通過捕獲上下文信息進(jìn)行點(diǎn)預(yù)測三維邊界框的位置中心、目標(biāo)方向和尺寸大小,從而分割生成三維物體邊界框.三維物體邊界框根據(jù)三維建議網(wǎng)絡(luò)生成,根據(jù)網(wǎng)絡(luò)輸出可以確定邊界框的7個參數(shù)(x,y,z,h,w,l,θ)的信息.其中,(x,y,z)為對象中心位置;(h,w,l)為物體的長、寬、高;θ為物體鳥瞰圖位圖方向.由于鳥瞰圖中可以盡可能地保留牙體空間度量信息,緩解牙體重疊問題,因此,將三維牙體點(diǎn)云投射于鳥瞰圖,如圖4a所示.

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號：3049622