論文の概要: DentalSplat: Dental Occlusion Novel View Synthesis from Sparse Intra-Oral Photographs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.03099v1
• Date: Wed, 05 Nov 2025 01:08:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-06 18:19:32.284356
• Title: DentalSplat: Dental Occlusion Novel View Synthesis from Sparse Intra-Oral Photographs
• Title（参考訳）: 歯科用スプラット : 口腔内写真からの歯科用オクルージョンの新規合成
• Authors: Yiyi Miao, Taoyu Wu, Tong Chen, Sihao Li, Ji Jiang, Youpeng Yang, Angelos Stefanidis, Limin Yu, Jionglong Su,
• Abstract要約: 軽度の矯正画像から3次元再構成を行うための有効な枠組みである歯科用スプラットを提案する。 本研究は,950例のクリニカル・ケースと,実世界の遠隔矯正撮影条件をシミュレートした195例のビデオ・ベース・テスト・セットからなる大規模データセットについて検証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.65794857225196
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: In orthodontic treatment, particularly within telemedicine contexts, observing patients' dental occlusion from multiple viewpoints facilitates timely clinical decision-making. Recent advances in 3D Gaussian Splatting (3DGS) have shown strong potential in 3D reconstruction and novel view synthesis. However, conventional 3DGS pipelines typically rely on densely captured multi-view inputs and precisely initialized camera poses, limiting their practicality. Orthodontic cases, in contrast, often comprise only three sparse images, specifically, the anterior view and bilateral buccal views, rendering the reconstruction task especially challenging. The extreme sparsity of input views severely degrades reconstruction quality, while the absence of camera pose information further complicates the process. To overcome these limitations, we propose DentalSplat, an effective framework for 3D reconstruction from sparse orthodontic imagery. Our method leverages a prior-guided dense stereo reconstruction model to initialize the point cloud, followed by a scale-adaptive pruning strategy to improve the training efficiency and reconstruction quality of 3DGS. In scenarios with extremely sparse viewpoints, we further incorporate optical flow as a geometric constraint, coupled with gradient regularization, to enhance rendering fidelity. We validate our approach on a large-scale dataset comprising 950 clinical cases and an additional video-based test set of 195 cases designed to simulate real-world remote orthodontic imaging conditions. Experimental results demonstrate that our method effectively handles sparse input scenarios and achieves superior novel view synthesis quality for dental occlusion visualization, outperforming state-of-the-art techniques.
• Abstract（参考訳）: 歯科矯正治療、特に遠隔医療の文脈において、複数の視点から患者の歯科咬合を観察することは、タイムリーな臨床的意思決定を促進する。 近年の3Dガウススプラッティング(3DGS)の進歩は、3D再構成と新規なビュー合成に強い可能性を示している。 しかし、従来の3DGSパイプラインは通常、密集したマルチビュー入力と正確に初期化されたカメラのポーズに依存しており、実用性は制限されている。 一方, 矯正症例は, 3つのスパース像, 特に前方視と両側頬骨視のみから構成されることが多く, 再建作業は特に困難である。 入力ビューの極端な間隔は、再構成品質を著しく低下させ、カメラのポーズ情報がないことにより、さらにプロセスが複雑になる。 これらの制約を克服するために,スパークな矯正画像から3次元再構成を行うための有効なフレームワークであるDustalSplatを提案する。 提案手法では,3DGSのトレーニング効率と再現性を向上させるため,事前誘導された高密度ステレオ再構成モデルを用いて点雲の初期化を行う。 極めてスパースな視点のシナリオでは、光学フローを幾何的制約として、勾配正則化と組み合わせることで、レンダリングの忠実度を高める。 本研究は,950例のクリニカル・ケースと,実世界の遠隔矯正撮影条件をシミュレートした195例のビデオ・ベース・テスト・セットからなる大規模データセットについて検証した。 実験結果から, 本手法は, スパース入力シナリオを効果的に処理し, 歯科咬合の可視化, 最先端技術において, より優れた新規なビュー合成品質を実現することが示された。

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