Fugu-MT 論文翻訳(概要): Estimating 3D Dental Structures using Simulated Panoramic Radiographs and Neural Ray Tracing

論文の概要: Estimating 3D Dental Structures using Simulated Panoramic Radiographs and Neural Ray Tracing

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.04027v4
Date: Wed, 6 Sep 2023 04:13:42 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-09-07 19:17:33.701758
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: 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。本稿では,現実世界のPXから3次元口腔構造を推定する枠組みを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 5.263841326809513
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Panoramic radiography (Panoramic X-ray, PX) is a widely used imaging modality for dental examination. However, PX only provides a flattened 2D image, lacking in a 3D view of the oral structure. In this paper, we propose a framework to estimate 3D oral 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 3D Cone-beam computed tomography (CBCT) data based 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 module to produce high-quality outputs. Experiments show that our method outperforms prior state-of-the-art in reconstruction tasks both quantitatively and qualitatively. Unlike prior methods, 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。しかし、PXは平らな2D画像のみを提供し、口腔構造の3Dビューを欠いている。本稿では,現実世界のPXから3次元口腔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3次元コーンビームCT(CBCT)データから、X線レンダリングのBeer-Lambert法則とPX画像の回転原理に基づいて、シミュレートされたPX(SimPX)と呼ばれる中間表現を生成する。 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。従来の方法とは違って,本手法では歯列形状やトレーニング用PX-CBCTデータセットなどの事前情報を必要とせず,臨床実習では入手が困難であった。

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