論文の概要: FDNet: Feature Decoupled Segmentation Network for Tooth CBCT Image
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.06551v2
- Date: Thu, 5 Sep 2024 14:47:24 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-07 04:31:08.001882
- Title: FDNet: Feature Decoupled Segmentation Network for Tooth CBCT Image
- Title（参考訳）: FDNet:歯のCBCT画像のための特徴分離セグメンテーションネットワーク
- Authors: Xiang Feng, Chengkai Wang, Chengyu Wu, Yunxiang Li, Yongbo He, Shuai Wang, Yaiqi Wang,
- Abstract要約: 本稿では,CBCTスキャンで遭遇する歯質変化状況に優れた特徴デカップリングネットワークであるFDNetを提案する。
フレームワークの有効性は厳格なベンチマークによって検証され、それぞれ85.28%と75.23%のDiceとIoUのスコアを達成している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.455286826028825
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Precise Tooth Cone Beam Computed Tomography (CBCT) image segmentation is crucial for orthodontic treatment planning. In this paper, we propose FDNet, a Feature Decoupled Segmentation Network, to excel in the face of the variable dental conditions encountered in CBCT scans, such as complex artifacts and indistinct tooth boundaries. The Low-Frequency Wavelet Transform (LF-Wavelet) is employed to enrich the semantic content by emphasizing the global structural integrity of the teeth, while the SAM encoder is leveraged to refine the boundary delineation, thus improving the contrast between adjacent dental structures. By integrating these dual aspects, FDNet adeptly addresses the semantic gap, providing a detailed and accurate segmentation. The framework's effectiveness is validated through rigorous benchmarks, achieving the top Dice and IoU scores of 85.28% and 75.23%, respectively. This innovative decoupling of semantic and boundary features capitalizes on the unique strengths of each element to elevate the quality of segmentation performance.
- Abstract（参考訳）: 精密歯列ビームCT(CBCT)画像分割は矯正治療計画に不可欠である。
本稿では, CBCTスキャンで遭遇する歯質変化状況, 複雑なアーチファクトや不明瞭な歯の境界などに対して, FDNet(Feature Decoupled Segmentation Network, FDNet)を提案する。
低周波ウェーブレット変換 (LF-Wavelet) は, 歯のグローバルな構造的整合性を強調することで, セマンティックな内容の充実を図り, SAMエンコーダを用いて境界線を改良し, 隣接する歯科構造とのコントラストを向上させる。
これらの2つの側面を統合することで、FDNetはセマンティックギャップに十分対処し、詳細で正確なセグメンテーションを提供する。
フレームワークの有効性は厳格なベンチマークによって検証され、それぞれ85.28%と75.23%のDiceとIoUのスコアを達成している。
この意味的特徴と境界的特徴の革新的な分離は、各要素のユニークな強みを生かし、セグメンテーション性能の質を高める。
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