論文の概要: Text-Conditioned Multi-Expert Regression Framework for Fully Automated Multi-Abutment Design

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.09047v1
• Date: Fri, 10 Apr 2026 07:14:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-13 17:57:53.741797
• Title: Text-Conditioned Multi-Expert Regression Framework for Fully Automated Multi-Abutment Design
• Title（参考訳）: 完全自動マルチ属性設計のためのテキスト記述型マルチエキスパート回帰フレームワーク
• Authors: Mianjie Zheng, Xinquan Yang, Xuefen Liu, Xuguang Li, Kun Tang, He Meng, Linlin Shen,
• Abstract要約: TEMADは、マルチ属性設計のための完全に自動化されたテキスト条件のマルチエキスパートアーキテクチャである。 このフレームワークはインプラント部位のローカライゼーションとインプラントシステムを統合する。 大規模な属性設計データセットの実験は、TEMADが既存の手法と比較して最先端のパフォーマンスを達成することを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.12466032497699
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Dental implant abutments serve as the geometric and biomechanical interface between the implant fixture and the prosthetic crown, yet their design relies heavily on manual effort and is time-consuming. Although deep neural networks have been proposed to assist dentists in designing abutments, most existing approaches remain largely manual or semi-automated, requiring substantial clinician intervention and lacking scalability in multi-abutment scenarios. To address these limitations, we propose TEMAD, a fully automated, text-conditioned multi-expert architecture for multi-abutment design. This framework integrates implant site localization and implant system, compatible abutment parameter regression into a unified pipeline. Specifically, we introduce an Implant Site Identification Network (ISIN) to automatically localize implant sites and provide this information to the subsequent multi-abutment regression network. We further design a Tooth-Conditioned Feature-wise Linear Modulation (TC-FiLM) module, which adaptively calibrates mesh representations using tooth embeddings to enable position-specific feature modulation. Additionally, a System-Prompted Mixture-of-Experts (SPMoE) mechanism leverages implant system prompts to guide expert selection, ensuring system-aware regression. Extensive experiments on a large-scale abutment design dataset show that TEMAD achieves state-of-the-art performance compared to existing methods, particularly in multi-abutment settings, validating its effectiveness for fully automated dental implant planning.
• Abstract（参考訳）: インプラント補綴器と義歯のクラウンの間の幾何学的および生体力学的界面として機能するが、その設計は手作業に大きく依存し、時間を要する。 ディープニューラルネットワークは歯科医が支台築造を手伝うために提案されているが、既存のアプローチのほとんどは手動または半自動で行われており、クリニックの介入がかなり必要であり、多支台築造のシナリオではスケーラビリティが欠如している。 これらの制約に対処するために,完全自動化されたテキスト条件のマルチエキスパートアーキテクチャであるTEMADを提案する。 このフレームワークはインプラント部位のローカライゼーションとインプラントシステムを統合する。 具体的には,インプラントサイト同定ネットワーク(ISIN)を導入し,インプラントサイトを自動的にローカライズする。 さらに,歯の組込みによるメッシュ表現を適応的に校正し,位置特異的な特徴変調を可能にするTC-FiLMモジュールを設計する。 さらに、SPMoE(System-Prompted Mixture-of-Experts)メカニズムは、インプラントシステムのプロンプトを活用して、専門家の選択をガイドし、システム対応のレグレッションを保証する。 大規模支台築造設計データセットの大規模な実験により、TEMADは既存の方法、特にマルチ支台築造の手法と比較して最先端の性能を達成し、完全に自動化された歯科インプラント計画の有効性を検証した。

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