論文の概要: Estimating 3D Dental Structures using Simulated Panoramic Radiographs
and Neural Ray Tracing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.04027v2
- Date: Wed, 7 Jun 2023 06:25:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-08 18:56:35.939479
- Title: Estimating 3D Dental Structures using Simulated Panoramic Radiographs
and Neural Ray Tracing
- Title(参考訳): 模擬パノラマ線写真とニューラルレイトレーシングを用いた3次元歯科組織の推定
- Authors: Sihwa Park, Seongjun Kim, Doeyoung Kwon, Yohan Jang, In-Seok Song,
Seungjun Baek
- Abstract要約: 実世界のPXからCBCTのような3次元構造を推定する枠組みを提案する。
本フレームワークは, パノラマ画像のみに基づく様々な被験者(患者)に対して, 完全な3次元再構築を実現する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 6.436380041130251
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Panoramic radiography (Panoramic X-ray, PX) is a widely used imaging modality
for dental examination. Since PX only provides 2D flattened views of the oral
structure, its applicability is limited as compared to 3D Cone-beam computed
tomography (CBCT). In this paper, we propose a framework to estimate CBCT-like
3D structures from real-world PX. Our framework tackles full 3D reconstruction
for varying subjects (patients) where each reconstruction is based only on a
single panoramic image. We create an intermediate representation called
simulated PX (SimPX) from CBCT data which is based both on the Beer-Lambert law
of X-ray rendering and rotational principles of PX imaging. SimPX aims at not
only truthfully simulating PX, but also facilitates the reverting process back
to 3D data. We propose a novel neural model based on ray tracing which exploits
both global and local input features to convert SimPX to 3D output. At
inference, a real PX image is translated to a SimPX-style image with semantic
regularization, and the translated image is processed by generation/refinement
modules to produce high-quality outputs. Experiments show that our method
outperforms prior state-of-the-art in reconstruction tasks both quantitatively
and qualitatively. Our method does not require any prior information such as
the shape of dental arches, nor the matched PX-CBCT dataset for training, which
is difficult to obtain in clinical practice.
- Abstract(参考訳): パノラマX線撮影(パノラマX線、PX)は歯科検査において広く用いられている画像モダリティである。
PXは口腔構造の2次元平坦化ビューのみを提供するため、3次元コーンビームCT(CBCT)と比較して適用性に制限がある。
本稿では,実世界のPXからCBCTのような3次元構造を推定する枠組みを提案する。
本フレームワークは, パノラマ画像のみに基づく様々な被験者(患者)に対して, 完全な3次元再構築を実現する。
我々は、X線レンダリングのBeer-Lambert法則とPXイメージングの回転原理の両方に基づくCBCTデータから、シミュレートされたPX(SimPX)と呼ばれる中間表現を作成する。
simpxはpxを真にシミュレートするだけでなく、3dデータへの戻すプロセスを手助けする。
我々は,SimPXを3次元出力に変換するために,グローバルおよびローカルな入力特徴を利用するレイトレーシングに基づく新しいニューラルモデルを提案する。
推測時に、実PX画像を意味正規化を伴うSimPXスタイルの画像に変換し、その変換画像を生成/精製モジュールで処理して高品質な出力を生成する。
実験により,本手法は定量的および定性的に復元作業において,先行技術に勝ることを示した。
本手法は, 歯科用アーチの形状, 整合したPX-CBCTデータセットなどの事前情報を必要としないため, 臨床実習では入手が困難である。
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