論文の概要: Automatic Tooth Arrangement with Joint Features of Point and Mesh Representations via Diffusion Probabilistic Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.15139v1
• Date: Sat, 23 Dec 2023 02:27:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-27 19:38:19.243980
• Title: Automatic Tooth Arrangement with Joint Features of Point and Mesh Representations via Diffusion Probabilistic Models
• Title（参考訳）: 拡散確率モデルによる点およびメッシュ表現の関節特徴を考慮した自動歯列配置
• Authors: Changsong Lei, Mengfei Xia, Shaofeng Wang, Yaqian Liang, Ran Yi, Yuhui Wen, Yongjin Liu
• Abstract要約: 歯の整列は矯正治療において重要なステップであり、歯の整列は全体の健康を改善し、顔の美学を高め、自信を高める。 未経験者による歯のアレンジメントの効率化と不合理なデザインによる誤りの最小化を目的として, 深層学習に基づく歯のアレンジメント手法が提案されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.75061391364549
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Tooth arrangement is a crucial step in orthodontics treatment, in which aligning teeth could improve overall well-being, enhance facial aesthetics, and boost self-confidence. To improve the efficiency of tooth arrangement and minimize errors associated with unreasonable designs by inexperienced practitioners, some deep learning-based tooth arrangement methods have been proposed. Currently, most existing approaches employ MLPs to model the nonlinear relationship between tooth features and transformation matrices to achieve tooth arrangement automatically. However, the limited datasets (which to our knowledge, have not been made public) collected from clinical practice constrain the applicability of existing methods, making them inadequate for addressing diverse malocclusion issues. To address this challenge, we propose a general tooth arrangement neural network based on the diffusion probabilistic model. Conditioned on the features extracted from the dental model, the diffusion probabilistic model can learn the distribution of teeth transformation matrices from malocclusion to normal occlusion by gradually denoising from a random variable, thus more adeptly managing real orthodontic data. To take full advantage of effective features, we exploit both mesh and point cloud representations by designing different encoding networks to extract the tooth (local) and jaw (global) features, respectively. In addition to traditional metrics ADD, PA-ADD, CSA, and ME_{rot}, we propose a new evaluation metric based on dental arch curves to judge whether the generated teeth meet the individual normal occlusion. Experimental results demonstrate that our proposed method achieves state-of-the-art tooth alignment results and satisfactory occlusal relationships between dental arches. We will publish the code and dataset.
• Abstract（参考訳）: 歯の整列は矯正治療において重要なステップであり、歯の整列は全体の健康を改善し、顔の美学を高め、自信を高める。 未経験者による歯の配置の効率化と不合理な設計に伴う誤差を最小限に抑えるため, 深層学習による歯の配置法が提案されている。 現在、既存のアプローチのほとんどはmlpを用いて歯の特徴と変換行列の非線形関係をモデル化し、自動的に歯の配置を達成する。 しかし、臨床実践から収集された限られたデータセット(我々の知る限りは公開されていない)は、既存の方法の適用性に制限があり、多様な決定問題に対処するには不十分である。 この課題に対処するために,拡散確率モデルに基づく汎用歯列ニューラルネットワークを提案する。 歯科モデルから抽出した特徴に基づき, 拡散確率モデルは, ランダム変数から徐々に切り離し, 歯の変成行列から正常咬合への分布を学習できるため, 実際の矯正データをより適切に管理できる。 有効な特徴をフル活用するために,異なる符号化ネットワークを設計し,歯(局所)と顎(球状)の特徴を抽出し,メッシュと点雲の表現を利用する。 ADD, PA-ADD, CSA, ME_{rot} の従来の測定値に加えて, 歯列曲線に基づく新しい評価基準を提案し, 歯列が正常咬合に適合するかどうかを判定する。 以上の結果から,本手法は歯列と歯列の咬合関係が良好であることを示す。 コードとデータセットを公開します。

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