Fugu-MT 論文翻訳(概要): Differentiable Collision-Supervised Tooth Arrangement Network with a Decoupling Perspective

論文の概要: Differentiable Collision-Supervised Tooth Arrangement Network with a Decoupling Perspective

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.11937v1
Date: Wed, 18 Sep 2024 12:52:54 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-09-19 17:36:39.610137
Title: Differentiable Collision-Supervised Tooth Arrangement Network with a Decoupling Perspective
Title（参考訳）: 脱カップリングを考慮した衝突促進歯列アレンジメントネットワーク
Authors: Zhihui He, Chengyuan Wang, Shidong Yang, Li Chen, Yanheng Zhou, Shuo Wang,
Abstract要約: 既存の学習ベースの手法では、隠れた歯の特徴を使って歯の動きを直接後退させる。本稿では,衝突制御型歯列配置ネットワークであるDTANを提案する。我々は,3つの異なる歯列データセットを構築し,精度と速度の大幅な向上を実現した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 10.293207903989053
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Tooth arrangement is an essential step in the digital orthodontic planning process. Existing learning-based methods use hidden teeth features to directly regress teeth motions, which couples target pose perception and motion regression. It could lead to poor perceptions of three-dimensional transformation. They also ignore the possible overlaps or gaps between teeth of predicted dentition, which is generally unacceptable. Therefore, we propose DTAN, a differentiable collision-supervised tooth arrangement network, decoupling predicting tasks and feature modeling. DTAN decouples the tooth arrangement task by first predicting the hidden features of the final teeth poses and then using them to assist in regressing the motions between the beginning and target teeth. To learn the hidden features better, DTAN also decouples the teeth-hidden features into geometric and positional features, which are further supervised by feature consistency constraints. Furthermore, we propose a novel differentiable collision loss function for point cloud data to constrain the related gestures between teeth, which can be easily extended to other 3D point cloud tasks. We propose an arch-width guided tooth arrangement network, named C-DTAN, to make the results controllable. We construct three different tooth arrangement datasets and achieve drastically improved performance on accuracy and speed compared with existing methods.
Abstract（参考訳）: 歯のアレンジメントは、デジタル矯正計画プロセスにおいて不可欠なステップである。既存の学習ベースの手法では、隠れた歯の特徴を使って直接歯の動きを抑える。これは3次元変換の認識不良につながる可能性がある。また、予測された歯の重なり合いやギャップも無視するが、一般的には受け入れられない。そこで本研究では, 衝突制御型歯列配置ネットワークであるDTANを提案し, 予測タスクと特徴モデリングを分離する。 DTANは、まず最後の歯のポーズの隠れた特徴を予測し、それを使って開始歯とターゲット歯の間の動きを後退させる。隠れた特徴をよりよく学習するために、DTANは歯に隠された特徴を幾何学的特徴と位置的特徴に分離する。さらに,他の3次元点群に容易に拡張可能な,歯間のジェスチャーを制約する点群データに対する新たな微分可能な衝突損失関数を提案する。我々はC-DTANという名前のアーチ幅案内歯列配置ネットワークを提案し、その結果を制御可能にした。 3つの異なる歯列データセットを構築し、既存の方法と比較して精度と速度を大幅に改善した。

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