論文の概要: Semi-supervised segmentation of tooth from 3D Scanned Dental Arches

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.05539v1
• Date: Wed, 10 Aug 2022 19:56:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-12 13:02:26.769099
• Title: Semi-supervised segmentation of tooth from 3D Scanned Dental Arches
• Title（参考訳）: 3次元走査型歯科アーチからの半教師付き歯のセグメンテーション
• Authors: Ammar Alsheghri, Farnoosh Ghadiri, Ying Zhang, Olivier Lessard, Julia Keren, Farida Cheriet, Francois Guibault
• Abstract要約: 歯のセグメンテーションは歯の修復において重要なトピックであり、歯冠形成、診断、治療計画に不可欠である。 本稿では,3次元アーチのセグメンテーションにおいて,スペクトルクラスタリングをニューラルネットワークの自己超越信号として用いることを提案する。 実験の結果,半教師付き学習では,完全に教師付き状態のMeshSegNetよりも改善が見られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.985943912419412
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Teeth segmentation is an important topic in dental restorations that is essential for crown generation, diagnosis, and treatment planning. In the dental field, the variability of input data is high and there are no publicly available 3D dental arch datasets. Although there has been improvement in the field provided by recent deep learning architectures on 3D data, there still exists some problems such as properly identifying missing teeth in an arch. We propose to use spectral clustering as a self-supervisory signal to joint-train neural networks for segmentation of 3D arches. Our approach is motivated by the observation that K-means clustering provides cues to capture margin lines related to human perception. The main idea is to automatically generate training data by decomposing unlabeled 3D arches into segments relying solely on geometric information. The network is then trained using a joint loss that combines a supervised loss of annotated input and a self-supervised loss of non-labeled input. Our collected data has a variety of arches including arches with missing teeth. Our experimental results show improvement over the fully supervised state-of-the-art MeshSegNet when using semi-supervised learning. Finally, we contribute code and a dataset.
• Abstract（参考訳）: 歯の分節は歯冠の生成、診断、治療計画に不可欠な歯の修復において重要なテーマである。 歯科領域では,入力データの変動性が高く,一般利用可能な3d歯列データセットは存在しない。 近年の3次元データにおける深層学習アーキテクチャの分野では改善が進んでいるが、アーチの欠損歯を適切に識別するといった問題も残っている。 本稿では,3次元アーチのセグメンテーションにおいて,スペクトルクラスタリングをニューラルネットワークの自己超越信号として用いることを提案する。 我々のアプローチは、K平均クラスタリングが人間の知覚に関連する限界線を捉える手がかりを提供するという観察に動機づけられている。 主なアイデアは、ラベルのない3dアーチを幾何学情報のみに依存するセグメントに分割することで、トレーニングデータを自動的に生成することだ。 ネットワークは、注釈付き入力の教師付き損失とラベルなし入力の自己監督型損失を組み合わせた共同損失を用いて訓練される。 収集したデータには、歯のないアーチを含むさまざまなアーチがあります。 実験の結果,半教師付き学習では,完全に教師付き状態のMeshSegNetよりも改善が見られた。 最後に、コードとデータセットをコントリビュートします。

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