論文の概要: Silhouette-to-Contour Registration: Aligning Intraoral Scan Models with Cephalometric Radiographs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.14343v1
• Date: Tue, 18 Nov 2025 10:50:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-19 16:23:53.061297
• Title: Silhouette-to-Contour Registration: Aligning Intraoral Scan Models with Cephalometric Radiographs
• Title（参考訳）: Silhouette-to-Contour レジストレーション:Cephalometric Radiograph を用いた口腔内スキャンモデルの検討
• Authors: Yiyi Miao, Taoyu Wu, Ji Jiang, Tong Chen, Zhe Tang, Zhengyong Jiang, Angelos Stefanidis, Limin Yu, Jionglong Su,
• Abstract要約: 提案するDorgeSCRは,高精度かつ解釈可能なシルエット・ツー・コントゥール登録のための,ポーズ安定・輪郭誘導型フレームワークである。 当科で経験した34症例の歯科SCRについて検討した。
• 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: Reliable 3D-2D alignment between intraoral scan (IOS) models and lateral cephalometric radiographs is critical for orthodontic diagnosis, yet conventional intensity-driven registration methods struggle under real clinical conditions, where cephalograms exhibit projective magnification, geometric distortion, low-contrast dental crowns, and acquisition-dependent variation. These factors hinder the stability of appearance-based similarity metrics and often lead to convergence failures or anatomically implausible alignments. To address these limitations, we propose DentalSCR, a pose-stable, contour-guided framework for accurate and interpretable silhouette-to-contour registration. Our method first constructs a U-Midline Dental Axis (UMDA) to establish a unified cross-arch anatomical coordinate system, thereby stabilizing initialization and standardizing projection geometry across cases. Using this reference frame, we generate radiograph-like projections via a surface-based DRR formulation with coronal-axis perspective and Gaussian splatting, which preserves clinical source-object-detector magnification and emphasizes external silhouettes. Registration is then formulated as a 2D similarity transform optimized with a symmetric bidirectional Chamfer distance under a hierarchical coarse-to-fine schedule, enabling both large capture range and subpixel-level contour agreement. We evaluate DentalSCR on 34 expert-annotated clinical cases. Experimental results demonstrate substantial reductions in landmark error-particularly at posterior teeth-tighter dispersion on the lower jaw, and low Chamfer and controlled Hausdorff distances at the curve level. These findings indicate that DentalSCR robustly handles real-world cephalograms and delivers high-fidelity, clinically inspectable 3D--2D alignment, outperforming conventional baselines.
• Abstract（参考訳）: 口腔内スキャン(IOS)モデルと側頭頂部X線写真との信頼性の高い3D-2Dアライメントは矯正的診断において重要であるが,従来の強度駆動型登録法は実際の臨床条件下では困難であり,脳波は投射倍率,幾何学的歪み,低コントラスト歯冠,獲得依存性の変化を示す。 これらの要因は外見に基づく類似性の指標の安定性を阻害し、しばしば収束不全や解剖学的に不可解なアライメントを引き起こす。 これらの制約に対処するため,提案するDentureSCRは,正当かつ解釈可能なシルエット・ツー・コントゥール登録のためのポーズ安定な輪郭誘導フレームワークである。 本手法はまず,U-Midline Dental Axis (UMDA) を構築し,一貫した解剖学的座標系を構築し,初期化の安定化とケース間の投影幾何学の標準化を行う。 この基準フレームを用いて, 臨床ソース・オブジェクト・ディテクターの倍率を保ち, 外部シルエットの強調を図った, 表面的DRR定式化とガウススプラッティングにより, 放射線線状のプロジェクションを生成する。 登録は、階層的な粗いスケジュールの下で対称な双方向のチャンファー距離に最適化された2次元類似性変換として定式化され、大きなキャプチャ範囲とサブピクセルレベルの輪郭一致が可能である。 当科で経験した34症例の歯科SCRについて検討した。 実験結果から, 下顎後部歯列の変位, 低シャンファーおよび曲線レベルでのハウスドルフ距離の有意な減少が認められた。 これらの結果から,歯科SCRは実世界の脳波を頑健に処理し,高忠実で臨床的に検査可能な3D-2Dアライメントを実現し,従来のベースラインよりも優れていたことが示唆された。

関連論文リスト

• Dental3R: Geometry-Aware Pairing for Intraoral 3D Reconstruction from Sparse-View Photographs [10.70146635420186]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-11-18T10:20:22Z)
• Bidirectional Mammogram View Translation with Column-Aware and Implicit 3D Conditional Diffusion [17.309030641962]
  ビュー・ツー・ビューの翻訳は、行方不明のビューを回復し、病変のアライメントを改善するのに役立つ。 自然画像とは異なり、マンモグラフィーにおけるこの課題は、X線投影において大きな非剛性変形と重い組織が重なり合うため、非常に困難である。 本稿では,新しい双方向マンモグラムビュー変換フレームワークであるカラム・アウェア・インプリシット3次元拡散(CA3D-Diff)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-10-06T15:48:27Z)
• LatXGen: Towards Radiation-Free and Accurate Quantitative Analysis of Sagittal Spinal Alignment Via Cross-Modal Radiographic View Synthesis [5.000218104207936]
  思春期特発性強皮症(AIS)は複雑な3次元脊髄変形である。 LatXGenは、現実的な側方X線を合成する新しい生成フレームワークである。 LatXGenは正確なラジオグラフを生成し、既存のGANベースの手法を視覚的忠実度と定量的メトリクスの両方で上回っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-09-29T01:29:53Z)
• Landmark-Free Preoperative-to-Intraoperative Registration in Laparoscopic Liver Resection [50.388465935739376]
  術前の3Dモデルを術中2Dフレームにオーバーレイすることで肝臓の空間解剖を明瞭に把握し,より高い手術成功率を達成することができる。 既存の登録法は解剖学的ランドマークに大きく依存しており、2つの大きな制限に直面している。 本稿では,効果的な自己教師型学習を生かした,目覚ましくない術前・術中登録フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-21T14:55:57Z)
• 3D Acetabular Surface Reconstruction from 2D Pre-operative X-ray Images using SRVF Elastic Registration and Deformation Graph [15.26681988459618]
  本稿では,2乗根速度関数(SRVF)に基づく弾性形状登録技術を統合する新しいフレームワークを提案する。 術前の骨盤X線像と半球面モデルとを複数視野で観察し, 骨盤の3次元関節面を再構築した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-28T06:47:32Z)
• 3D Spine Shape Estimation from Single 2D DXA [49.53978253009771]
  2次元DXAスキャンから3次元スピン形状を推定する自動フレームワークを提案する。 我々はDXAスキャンから脊椎の矢状視界を明示的に予測することでこれを実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-02T13:58:26Z)
• 3D Structure-guided Network for Tooth Alignment in 2D Photograph [47.51314162367702]
  矯正治療に先立って歯列が整列した2次元写真は, 効果的な歯科医療コミュニケーションに不可欠である。 本稿では2次元画像空間内の歯を入力として2次元写真を取り,アライメントする3次元構造誘導歯列ネットワークを提案する。 本研究は, 各種顔写真におけるネットワークの評価を行い, 歯科矯正産業における特筆すべき性能と高い適用性を示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-17T09:44:30Z)
• On the Localization of Ultrasound Image Slices within Point Distribution Models [84.27083443424408]
  甲状腺疾患は高分解能超音波(US)で診断されることが多い 縦断追跡は病理甲状腺形態の変化をモニタリングするための重要な診断プロトコルである。 3次元形状表現におけるUS画像の自動スライスローカライズのためのフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-01T10:10:46Z)
• SQUID: Deep Feature In-Painting for Unsupervised Anomaly Detection [76.01333073259677]
  無線画像からの異常検出のための空間認識型メモリキューを提案する(略してSQUID)。 SQUIDは, 微細な解剖学的構造を逐次パターンに分類でき, 推測では画像中の異常(見えない/修正されたパターン)を識別できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-26T13:47:34Z)
• Tattoo tomography: Freehand 3D photoacoustic image reconstruction with an optical pattern [49.240017254888336]
  光音響トモグラフィ(PAT)は、形態学的および機能的組織特性の両方を解決することができる新しいイメージング技術である。 現在の欠点は、従来の2Dプローブによって提供される視野の制限である。 本研究では,外部追跡システムを必要としないPATデータの3次元再構成手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-10T09:27:56Z)
• Efficient and high accuracy 3-D OCT angiography motion correction in pathology [6.875092432376952]
  光コヒーレンス断層撮影用血管造影ボリュームの非剛性3次元運動補正法を提案する。 これは、ジョイント最適化において主に軸方向の構造的特徴を整列する最初のアプローチである。 横方向のコアライメントと歪み補正,特に病的部分群において有意な進歩を示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-14T10:20:17Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。