論文の概要: Dental3R: Geometry-Aware Pairing for Intraoral 3D Reconstruction from Sparse-View Photographs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.14315v1
• Date: Tue, 18 Nov 2025 10:20:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-19 16:23:53.047137
• Title: Dental3R: Geometry-Aware Pairing for Intraoral 3D Reconstruction from Sparse-View Photographs
• Title（参考訳）: 歯科用3R:スパークビュー写真からの口腔内3次元再構築のための幾何学的ペアリング
• Authors: Yiyi Miao, Taoyu Wu, Tong Chen, Ji Jiang, Zhe Tang, Zhengyong Jiang, Angelos Stefanidis, Limin Yu, Jionglong Su,
• Abstract要約: 疎口内画像から高忠実度で頑健な再構成を行うためのポーズフリーグラフ誘導パイプラインである textbfDental3R を提案する。 提案手法はまずGAPS(Geometry-Aware Pairing Strategy)を構築し,高値画像ペアのコンパクト部分グラフをインテリジェントに選択する。 離散ウェーブレット変換を用いて帯域制限忠実度を強制することにより,高周波アーティファクトを抑えながら微細なエナメル質境界と近位縁を保存できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.70146635420186
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Intraoral 3D reconstruction is fundamental to digital orthodontics, yet conventional methods like intraoral scanning are inaccessible for remote tele-orthodontics, which typically relies on sparse smartphone imagery. While 3D Gaussian Splatting (3DGS) shows promise for novel view synthesis, its application to the standard clinical triad of unposed anterior and bilateral buccal photographs is challenging. The large view baselines, inconsistent illumination, and specular surfaces common in intraoral settings can destabilize simultaneous pose and geometry estimation. Furthermore, sparse-view photometric supervision often induces a frequency bias, leading to over-smoothed reconstructions that lose critical diagnostic details. To address these limitations, we propose \textbf{Dental3R}, a pose-free, graph-guided pipeline for robust, high-fidelity reconstruction from sparse intraoral photographs. Our method first constructs a Geometry-Aware Pairing Strategy (GAPS) to intelligently select a compact subgraph of high-value image pairs. The GAPS focuses on correspondence matching, thereby improving the stability of the geometry initialization and reducing memory usage. Building on the recovered poses and point cloud, we train the 3DGS model with a wavelet-regularized objective. By enforcing band-limited fidelity using a discrete wavelet transform, our approach preserves fine enamel boundaries and interproximal edges while suppressing high-frequency artifacts. We validate our approach on a large-scale dataset of 950 clinical cases and an additional video-based test set of 195 cases. Experimental results demonstrate that Dental3R effectively handles sparse, unposed inputs and achieves superior novel view synthesis quality for dental occlusion visualization, outperforming state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: 口腔内3D再構成はデジタル矯正に基本的だが、口内スキャンのような従来の方法は遠隔遠隔矯正にはアクセスできない。 3D Gaussian Splatting (3DGS) は新規な視像合成を約束するが, 前立腺写真と両側頬部写真の標準的3倍体への応用は困難である。 口腔内設定で共通する大きなビューベースライン、一貫性のない照明、およびスペキュラ面は、同時ポーズと幾何推定を不安定にすることができる。 さらに、スパースビューの測光監督は、しばしば周波数バイアスを誘発し、重要な診断の詳細を失う過度に平滑な再構成をもたらす。 これらの制約に対処するため,スペアな口腔内写真から高忠実度で頑健な再構成を行うために,ポーズのないグラフ誘導パイプラインであるtextbf{Dental3R} を提案する。 提案手法はまずGAPS(Geometry-Aware Pairing Strategy)を構築し,高値画像ペアのコンパクト部分グラフをインテリジェントに選択する。 GAPSは対応マッチングに重点を置いており、ジオメトリ初期化の安定性を改善し、メモリ使用量を減らす。 復元されたポーズと点雲に基づいて構築し、ウェーブレット規則化された目的で3DGSモデルを訓練する。 離散ウェーブレット変換を用いて帯域制限忠実度を強制することにより,高周波アーティファクトを抑えながら微細なエナメル質境界と近位縁を保存できる。 950症例の大規模データセットと195例の動画ベーステストセットについて,本手法の有効性を検証した。 実験の結果,歯科用3Rはスパース,アンサープインプットを効果的に処理し,より優れた新規視認性,最先端の工法を実現することができた。

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