論文の概要: ImplantFormer: Vision Transformer based Implant Position Regression
Using Dental CBCT Data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.16467v3
- Date: Wed, 7 Jun 2023 07:12:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-08 11:06:44.735214
- Title: ImplantFormer: Vision Transformer based Implant Position Regression
Using Dental CBCT Data
- Title（参考訳）: 歯科用CBCTデータを用いた視覚変換器を用いたインプラント位置回帰
- Authors: Xinquan Yang and Xuguang Li and Xuechen Li and Peixi Wu and Linlin
Shen and Yongqiang Deng
- Abstract要約: インプラント補綴は歯列欠損や歯列喪失の最も適切な治療であり、通常インプラント位置を決定するための外科的ガイド設計プロセスを必要とする。
本稿では, 経口CBCTデータに基づいてインプラント位置の自動予測を行うために, トランスフォーマを用いたインプラント位置回帰ネットワーク, implantFormerを提案する。
歯冠面積の2次元軸方向ビューを用いてインプラント位置を予測し,インプラントの中心線を適合させて実際のインプラント位置を歯根に求めることを創造的に提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.020346431680355
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Implant prosthesis is the most appropriate treatment for dentition defect or
dentition loss, which usually involves a surgical guide design process to
decide the implant position. However, such design heavily relies on the
subjective experiences of dentists. In this paper, a transformer-based Implant
Position Regression Network, ImplantFormer, is proposed to automatically
predict the implant position based on the oral CBCT data. We creatively propose
to predict the implant position using the 2D axial view of the tooth crown area
and fit a centerline of the implant to obtain the actual implant position at
the tooth root. Convolutional stem and decoder are designed to coarsely extract
image features before the operation of patch embedding and integrate
multi-level feature maps for robust prediction, respectively. As both
long-range relationship and local features are involved, our approach can
better represent global information and achieves better location performance.
Extensive experiments on a dental implant dataset through five-fold
cross-validation demonstrated that the proposed ImplantFormer achieves superior
performance than existing methods.
- Abstract（参考訳）: インプラント補綴は歯列欠損や歯列喪失の最も適切な治療であり、通常インプラント位置を決定するための外科的ガイド設計プロセスを必要とする。
しかし、そのようなデザインは歯科医の主観的な経験に大きく依存している。
本稿では, 経口CBCTデータに基づいてインプラント位置の自動予測を行うために, トランスフォーマを用いたインプラント位置回帰ネットワーク, implantFormerを提案する。
歯冠面積の2次元軸方向ビューを用いてインプラント位置を予測し,インプラントの中心線を適合させて実際のインプラント位置を歯根に求めることを創造的に提案する。
畳み込みstemとデコーダはそれぞれ、パッチ埋め込み操作前に画像特徴を粗く抽出し、ロバストな予測のためにマルチレベル特徴マップを統合するように設計されている。
長距離関係とローカル機能の両方が関与しているため、我々のアプローチはグローバルな情報をより良く表現し、より良い位置性能を達成することができる。
5倍のクロスバリデーションにより歯科用インプラントデータセットを広範囲に実験した結果,既存の方法よりも優れた性能が得られた。
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