論文の概要: CHaRNet: Conditioned Heatmap Regression for Robust Dental Landmark Localization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.13073v4
• Date: Thu, 30 Jan 2025 12:46:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-31 11:52:40.942218
• Title: CHaRNet: Conditioned Heatmap Regression for Robust Dental Landmark Localization
• Title（参考訳）: CHaRNet:ロバストな歯科用ランドマーク位置推定のための条件付きヒートマップ回帰
• Authors: José Rodríguez-Ortega, Francisco Pérez-Hernández, Siham Tabik,
• Abstract要約: 口腔内スキャンにおける歯のランドマーク検出のための,初のエンドツーエンドディープラーニングフレームワークであるCHaRNetを紹介した。 ランドマークを検出する前に歯を磨く従来の2段階とは異なり、CHaRNetは入力点雲を直接操作する。 1,214個の注釈付き3Dモデルを用いて,5点クラウド学習アルゴリズムを用いてCHaRNetを評価した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2809296241933283
• License:
• Abstract: Identifying anatomical landmarks in 3D dental models is vital for orthodontic treatment, yet manual placement is complex and time-consuming. Although some machine learning approaches have been proposed for automatic tooth landmark detection in 3D Intraoral Scans (IOS), none provide a fully end-to-end solution that bypasses teeth segmentation, limiting practical applicability. We introduce CHaRNet (Conditioned Heatmap Regression Network), the first fully end-to-end deep learning framework for tooth landmark detection in 3D IOS. Unlike traditional two-stage workflows that segment teeth before detecting landmarks, CHaRNet directly operates on the input point cloud, thus reducing complexity and computational overhead. Our method integrates four modules: (1) a point cloud encoder, (2) a point cloud decoder with a heatmap regression head, (3) a teeth presence classification head, and (4) the novel Conditioned Heatmap Regression (CHaR) module. By leveraging teeth presence classification, the CHaR module dynamically adapts to missing teeth and enhances detection accuracy in complex dental models. We evaluate CHaRNet using five point cloud learning algorithms on a clinical dataset of 1,214 annotated 3D models. Both the dataset and code will be publicly released to address the lack of open datasets in orthodontics and inspire further research. CHaRNet achieves a Mean Euclidean Distance Error (MEDE) of 0.51 mm on typical dental models and 1.28 mm across all dentition types, with corresponding Mean Success Rates (MSR) of 87.06% and 82.40%, respectively. Notably, it exhibits robust performance on irregular geometries, including models with missing teeth. This end-to-end approach streamlines orthodontic workflows, enhances 3D IOS analysis precision, and supports efficient computer-assisted treatment planning.
• Abstract（参考訳）: 3次元歯科モデルにおける解剖学的ランドマークの同定は矯正治療には不可欠であるが、手動配置は複雑で時間を要する。 3次元口腔内スキャン(IOS)における自動歯のランドマーク検出のための機械学習アプローチはいくつか提案されているが、歯のセグメンテーションを回避し、実用性を制限する完全なエンドツーエンドのソリューションは提供されていない。 3D IOSにおける歯のランドマーク検出のための,初のエンドツーエンドのディープラーニングフレームワークであるCHaRNet(Conditioned Heatmap Regression Network)を紹介した。 ランドマークを検出する前に歯を分割する従来の2段階ワークフローとは異なり、CHaRNetは入力ポイントクラウド上で直接動作するため、複雑さと計算オーバーヘッドが軽減される。 本手法は,(1)ポイントクラウドエンコーダ,(2)ヒートマップ回帰ヘッド付きポイントクラウドデコーダ,(3)歯存在分類ヘッド,(4)新しい条件付きヒートマップ回帰(CHaR)モジュールの4つのモジュールを統合する。 歯の存在分類を活用することで、CHaRモジュールは欠損歯に動的に適応し、複雑な歯科モデルにおける検出精度を高める。 1,214個の注釈付き3Dモデルを用いて,5点クラウド学習アルゴリズムを用いてCHaRNetを評価した。 整形外科におけるオープンデータセットの欠如に対処し、さらなる研究を促すために、データセットとコードの両方が一般公開される。 CHaRNetは平均ユークリッド距離誤差(Mean Euclidean Distance Error, MEDE)を典型的な歯科モデルで0.51mm、全ての歯科モデルで1.28mmとし、対応する平均成功率(MSR)は87.06%と82.40%である。 特に、歯が欠けたモデルを含む不規則な地形に頑丈な性能を示す。 このエンドツーエンドのアプローチは矯正のワークフローを合理化し、3D IOS分析の精度を高め、効率的なコンピュータ支援治療計画をサポートする。

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