論文の概要: Mesh based segmentation for automated margin line generation on incisors receiving crown treatment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.22859v1
• Date: Wed, 30 Jul 2025 17:34:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-31 16:14:18.366915
• Title: Mesh based segmentation for automated margin line generation on incisors receiving crown treatment
• Title（参考訳）: クラウン処理を受ける切歯の自動マージンライン生成のためのメッシュベースセグメンテーション
• Authors: Ammar Alsheghri, Ying Zhang, Farnoosh Ghadiri, Julia Keren, Farida Cheriet, Francois Guibault,
• Abstract要約: 本研究は,ディープラーニングを用いてマージンラインを自動的かつ正確に決定する新しいフレームワークを提案する。 深層学習セグメンテーションモデルをトレーニングするために, 共同歯科実験室によって切歯のデータセットが提供された。 また, 予測された真理境界線と地上の真理境界線との偏差が小さいほど, 準備の質が良くなることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.899719916627318
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Dental crowns are essential dental treatments for restoring damaged or missing teeth of patients. Recent design approaches of dental crowns are carried out using commercial dental design software. Once a scan of a preparation is uploaded to the software, a dental technician needs to manually define a precise margin line on the preparation surface, which constitutes a non-repeatable and inconsistent procedure. This work proposes a new framework to determine margin lines automatically and accurately using deep learning. A dataset of incisor teeth was provided by a collaborating dental laboratory to train a deep learning segmentation model. A mesh-based neural network was modified by changing its input channels and used to segment the prepared tooth into two regions such that the margin line is contained within the boundary faces separating the two regions. Next, k-fold cross-validation was used to train 5 models, and a voting classifier technique was used to combine their results to enhance the segmentation. After that, boundary smoothing and optimization using the graph cut method were applied to refine the segmentation results. Then, boundary faces separating the two regions were selected to represent the margin line faces. A spline was approximated to best fit the centers of the boundary faces to predict the margin line. Our results show that an ensemble model combined with maximum probability predicted the highest number of successful test cases (7 out of 13) based on a maximum distance threshold of 200 m (representing human error) between the predicted and ground truth point clouds. It was also demonstrated that the better the quality of the preparation, the smaller the divergence between the predicted and ground truth margin lines (Spearman's rank correlation coefficient of -0.683). We provide the train and test datasets for the community.
• Abstract（参考訳）: 歯冠は、損傷または欠損した患者の歯の修復に不可欠な歯科治療である。 近年の歯科用歯冠の設計手法は, 市販の歯科用歯冠設計ソフトウェアを用いて行われている。 準備のスキャンがソフトウェアにアップロードされると、歯科技工士が手動で調理面の正確なマージン線を定義する必要がある。 本研究は,ディープラーニングを用いてマージンラインを自動的かつ正確に決定する新しいフレームワークを提案する。 深層学習セグメンテーションモデルをトレーニングするために, 共同歯科実験室によって切歯のデータセットが提供された。 メッシュベースのニューラルネットワークは、入力チャネルを変更して変更され、2つの領域を分離する境界面内にマージン線を含むように、準備された歯を2つの領域に分割するために使用される。 次に、5つのモデルを訓練するためにk-foldクロスバリデーションを用い、それらの結果を組み合わせてセグメンテーションを強化するために投票分類手法を用いた。 その後,グラフカット法を用いて境界平滑化と最適化を行い,セグメンテーション結果を改良した。 その後、2つの領域を分ける境界面が選択され、マージンライン面が表現される。 スプラインは境界面の中心に最も収まるように近似され、マージン線を予測した。 その結果,最大確率と組み合わされたアンサンブルモデルにより,予測された真理点雲と地上の真理点雲との間の最大距離200m(ヒューマンエラーを表す)の閾値に基づいて,最大試験回数(13点中7点)が予測された。 また, 予測された真理マージン線と接地マージン線(スピアマンのランク相関係数-0.683)との偏差が小さいほど, 調製の質が向上することを示した。 コミュニティのために、トレーニングとテストのデータセットを提供しています。

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