論文の概要: Accurate 3D Prediction of Missing Teeth in Diverse Patterns for Precise Dental Implant Planning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.07953v1
• Date: Sun, 16 Jul 2023 05:52:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-18 16:40:49.268812
• Title: Accurate 3D Prediction of Missing Teeth in Diverse Patterns for Precise Dental Implant Planning
• Title（参考訳）: 歯科インプラントの精密計画のための各種パターンにおける欠損歯の正確な3次元予測
• Authors: Lei Ma, Peng Xue, Yuning Gu, Yue Zhao, Min Zhu, Zhongxiang Ding, Dinggang Shen
• Abstract要約: 本研究は, 異なるパターンの欠損歯の正確な予測を行うための新しい枠組みを提示し, デジタルインプラント計画を容易にする。 提案手法は,健常者のCBCT画像から再構成した歯科用メッシュモデルのデータセット間のポイント・ツー・ポイント対応を推定することから始まる。 歯のディクショナリーは、確立されたポイントツーポイント対応に基づいて、歯の位置及び形状情報を符号化して、歯型毎に構築される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.20366627432732
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In recent years, the demand for dental implants has surged, driven by their high success rates and esthetic advantages. However, accurate prediction of missing teeth for precise digital implant planning remains a challenge due to the intricate nature of dental structures and the variability in tooth loss patterns. This study presents a novel framework for accurate prediction of missing teeth in different patterns, facilitating digital implant planning. The proposed framework begins by estimating point-to-point correspondence among a dataset of dental mesh models reconstructed from CBCT images of healthy subjects. Subsequently, tooth dictionaries are constructed for each tooth type, encoding their position and shape information based on the established point-to-point correspondence. To predict missing teeth in a given dental mesh model, sparse coefficients are learned by sparsely representing adjacent teeth of the missing teeth using the corresponding tooth dictionaries. These coefficients are then applied to the dictionaries of the missing teeth to generate accurate predictions of their positions and shapes. The evaluation results on real subjects shows that our proposed framework achieves an average prediction error of 1.04mm for predictions of single missing tooth and an average prediction error of 1.33mm for the prediction of 14 missing teeth, which demonstrates its capability of accurately predicting missing teeth in various patterns. By accurately predicting missing teeth, dental professionals can improve the planning and placement of dental implants, leading to better esthetic and functional outcomes for patients undergoing dental implant procedures.
• Abstract（参考訳）: 近年, 歯科用インプラントの需要は, 高い成功率と審美的優位性により急増している。 しかし, 歯質構造が複雑であり, 歯の喪失パターンのばらつきが原因で, 正確なデジタルインプラント計画のための欠損歯の正確な予測が難しい。 本研究は, 異なるパターンの欠損歯の正確な予測を行うための新しい枠組みを提示し, デジタルインプラント計画を容易にする。 提案手法は,健常者のcbct画像から再構成した歯科用メッシュモデルのデータセット間のポイント・ツー・ポイント対応を推定することから始まる。 その後、歯型毎に歯辞書を作成し、確立されたポイントツーポイント対応に基づいてその位置と形状情報を符号化する。 歯列モデルにおいて欠損歯を予測するために, 歯列辞書を用いて欠損歯の隣接歯をスパース的に表現することにより, スパース係数を学習する。 これらの係数は欠損歯の辞書に適用され、それらの位置と形状の正確な予測を生成する。 以上の結果から,本フレームワークは, 欠損歯の予測に平均1.04mm, 欠損歯14歯の予測に平均1.33mmの予測誤差を達成し, 各種パターンにおける欠損歯の正確な予測能力を示した。 欠損歯を正確に予測することにより, 歯科医師はインプラントの計画と配置を改善でき, インプラント処置中の患者の審美的, 機能的結果が向上する。

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