論文の概要: An efficient method to automate tooth identification and 3D bounding box extraction from Cone Beam CT Images
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.05892v1
- Date: Mon, 8 Jul 2024 12:59:28 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-09 15:50:25.627125
- Title: An efficient method to automate tooth identification and 3D bounding box extraction from Cone Beam CT Images
- Title(参考訳): コーンビームCT画像からの歯の識別と3次元境界箱抽出の効率化
- Authors: Ignacio Garrido Botella, Ignacio Arranz Águeda, Juan Carlos Armenteros Carmona, Oleg Vorontsov, Fernando Bayón Robledo, Adrián Alonso Barriuso,
- Abstract要約: 本稿では,CBCT画像から歯を自動検出,識別,抽出する手法を提案する。
歯は1段階の物体検出器を用いてピンポイントされラベル付けされる。
ほうき箱は、各歯の3次元表現を作成するために、切り離され、識別される。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 37.69303106863453
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Accurate identification, localization, and segregation of teeth from Cone Beam Computed Tomography (CBCT) images are essential for analyzing dental pathologies. Modeling an individual tooth can be challenging and intricate to accomplish, especially when fillings and other restorations introduce artifacts. This paper proposes a method for automatically detecting, identifying, and extracting teeth from CBCT images. Our approach involves dividing the three-dimensional images into axial slices for image detection. Teeth are pinpointed and labeled using a single-stage object detector. Subsequently, bounding boxes are delineated and identified to create three-dimensional representations of each tooth. The proposed solution has been successfully integrated into the dental analysis tool Dentomo.
- Abstract(参考訳): Cone Beam Computed Tomography (CBCT) 画像からの歯の正確な識別, 局在, 分離は, 歯の病態解析に不可欠である。
個々の歯のモデリングは、特に充填やその他の修復物が人工物を導入する場合、困難で複雑である。
本稿では,CBCT画像から歯を自動検出,識別,抽出する手法を提案する。
本手法では,3次元画像を軸スライスに分割して画像検出を行う。
歯は1段階の物体検出器を用いてピンポイントされラベル付けされる。
その後、境界ボックスをデライン化して識別し、各歯の3次元表現を生成する。
提案手法は歯科分析ツールの伝具にうまく組み込まれている。
関連論文リスト
- A Multi-Stage Framework for 3D Individual Tooth Segmentation in Dental CBCT [7.6057981800052845]
コーンビームCT(CBCT)は歯科疾患の診断方法として一般的である。
深層学習に基づく手法は、医用画像処理において説得力のある結果を得た。
歯科用CBCTにおける3次元歯の一般化のための多段階フレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-15T04:23:28Z) - 3D Structure-guided Network for Tooth Alignment in 2D Photograph [47.51314162367702]
矯正治療に先立って歯列が整列した2次元写真は, 効果的な歯科医療コミュニケーションに不可欠である。
本稿では2次元画像空間内の歯を入力として2次元写真を取り,アライメントする3次元構造誘導歯列ネットワークを提案する。
本研究は, 各種顔写真におけるネットワークの評価を行い, 歯科矯正産業における特筆すべき性能と高い適用性を示した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-17T09:44:30Z) - Construction of unbiased dental template and parametric dental model for
precision digital dentistry [46.459289444783956]
CBCT画像から正確な歯科用アトラスを作製し, 歯のセグメンテーションを誘導するアンバイアスド歯科用テンプレートを開発した。
実際の被写体のCBCT画像159枚を収集して施工する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-07T09:39:03Z) - An Implicit Parametric Morphable Dental Model [79.29420177904022]
歯および歯茎の3次元異形性モデルとして, 第一報を提出した。
これは、各歯と歯茎のコンポーネントワイド表現と、これら各コンポーネントの学習可能な潜在コードに基づいている。
我々の復元品質は、新しいアプリケーションを実現しつつ、最も先進的なグローバルな暗黙の表現と同等です。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-21T12:23:54Z) - Two-Stream Graph Convolutional Network for Intra-oral Scanner Image
Segmentation [133.02190910009384]
本稿では,2ストリームグラフ畳み込みネットワーク(TSGCN)を提案する。
TSGCNは3次元歯(表面)セグメンテーションにおいて最先端の方法よりも優れています。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-04-19T10:41:09Z) - Metal Artifact Reduction with Intra-Oral Scan Data for 3D Low Dose
Maxillofacial CBCT Modeling [0.7444835592104696]
高精度な3次元顎顔面CBCTモデリングのための2段階金属アーチファクト低減法を提案する。
第1段階では、金属関連アーティファクトを緩和するために画像と画像の深層学習ネットワークが使用される。
第2段階では、矯正された歯科用CBCT画像から骨を分割して3次元顎顔面モデルを構築する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-08T00:24:41Z) - Dense Representative Tooth Landmark/axis Detection Network on 3D Model [32.81858923141152]
本稿では, 歯科医師によるラベル付きデータセットを用いた深層学習手法を提案する。
本手法では, 歯の目印(尖点など)だけでなく, 歯の角化や傾斜を測定する軸も抽出できる。
提案したネットワークは3次元歯のモデルとして入力され,様々な種類の歯のランドマークと軸を予測する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-08T00:42:22Z) - A fully automated method for 3D individual tooth identification and
segmentation in dental CBCT [1.567576360103422]
本稿では,歯科用CBCT画像から3次元個別歯を同定・分別する完全自動化手法を提案する。
提案手法は,ディープラーニングに基づく階層型多段階モデルを構築することで,上記の課題に対処する。
実験結果から, 本法は歯の識別に93.35%のF1スコア, 個々の3次元歯のセグメンテーションに94.79%のDice類似係数を達成できた。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-11T15:07:23Z) - TSGCNet: Discriminative Geometric Feature Learning with Two-Stream
GraphConvolutional Network for 3D Dental Model Segmentation [141.2690520327948]
2流グラフ畳み込みネットワーク(TSGCNet)を提案し、異なる幾何学的特性から多視点情報を学ぶ。
3次元口腔内スキャナーで得られた歯科モデルのリアルタイムデータセットを用いてTSGCNetの評価を行った。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-26T08:02:56Z) - Pose-Aware Instance Segmentation Framework from Cone Beam CT Images for
Tooth Segmentation [9.880428545498662]
コーンビームCT(CBCT)画像からの個々の歯のセグメンテーションは矯正構造の解剖学的理解に不可欠である。
CBCT画像中の重金属人工物の存在は、個々の歯の正確なセグメンテーションを妨げる。
本稿では,金属製品に対して堅牢なインスタンスセグメンテーションフレームワークを活用するために,ピクセルワイズラベリングのためのニューラルネットワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-06T07:57:34Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。