Fugu-MT 論文翻訳(概要): Tooth-Diffusion: Guided 3D CBCT Synthesis with Fine-Grained Tooth Conditioning

論文の概要: Tooth-Diffusion: Guided 3D CBCT Synthesis with Fine-Grained Tooth Conditioning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.14276v1
Date: Tue, 19 Aug 2025 21:21:35 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-08-21 16:52:41.27503
Title: Tooth-Diffusion: Guided 3D CBCT Synthesis with Fine-Grained Tooth Conditioning
Title（参考訳）: 歯の拡散:細粒化歯質調合による3次元CBCT合成
Authors: Said Djafar Said, Torkan Gholamalizadeh, Mostafa Mehdipour Ghazi,
Abstract要約: 歯面2次属性でガイドされた3次元歯量生成のための条件付き拡散フレームワークを提案する。本手法では,ウェーブレットをベースとした denoising diffusion, FiLM conditioning, マスク付き損失関数を統合して, 関連する解剖学的構造を学習する。その結果, FIDスコアが低く, 塗装性能が良好で, SSIM値が0.91以上であった。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Despite the growing importance of dental CBCT scans for diagnosis and treatment planning, generating anatomically realistic scans with fine-grained control remains a challenge in medical image synthesis. In this work, we propose a novel conditional diffusion framework for 3D dental volume generation, guided by tooth-level binary attributes that allow precise control over tooth presence and configuration. Our approach integrates wavelet-based denoising diffusion, FiLM conditioning, and masked loss functions to focus learning on relevant anatomical structures. We evaluate the model across diverse tasks, such as tooth addition, removal, and full dentition synthesis, using both paired and distributional similarity metrics. Results show strong fidelity and generalization with low FID scores, robust inpainting performance, and SSIM values above 0.91 even on unseen scans. By enabling realistic, localized modification of dentition without rescanning, this work opens opportunities for surgical planning, patient communication, and targeted data augmentation in dental AI workflows. The codes are available at: https://github.com/djafar1/tooth-diffusion.
Abstract（参考訳）: 診断と治療計画のための歯科用CBCTスキャンの重要性は高まっているが、微細な制御による解剖学的に現実的なスキャンを生成することは、医用画像合成の課題である。本研究では, 3次元歯の体積生成のための新しい条件拡散フレームワークを提案する。本手法では,ウェーブレットをベースとした denoising diffusion, FiLM conditioning, マスク付き損失関数を統合して, 関連する解剖学的構造を学習する。本研究は, 歯の付加, 除去, 完全歯列合成などの多種多様な課題に対して, 対と分布の類似度の測定値を用いてモデルを評価した。その結果, FIDスコアが低く, 塗装性能が良好で, SSIM値が0.91以上であった。本研究は, 外科的計画, 患者とのコミュニケーション, 歯科用AIワークフローにおける対象データ拡張の機会を開放する。コードは、https://github.com/djafar1/tooth-diffusion.comで入手できる。

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