Fully automatic integration of dental CBCT images and full-arch intraoral impressions with stitching error correction via individual tooth segmentation and identification¶
论文地址¶
https://arxiv.org/abs/2112.01784
摘要¶
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我们提出了一种全自动方法，通过弥补每个图像的弱点，将口内扫描 (IOS) 和牙科锥形束计算机断层扫描 (CBCT) 图像集成到一个图像中。由于有限的图像分辨率和各种 CBCT 伪影， 包括金属诱导的伪影，单独使用牙科 CBCT 可能无法描绘出牙齿表面的精确细节。 IOS 对狭窄区域的扫描非常准确，但在全牙弓扫描时会产生累积拼接误差。 所提出的方法不仅旨在用 IOS 补偿 CBCT 衍生牙齿表面的低质量，而且还可以纠正 IOS 在整个牙弓上的累积缝合误差。此外，该集成在一张图像中提供了IOS的牙龈结构和CBCT的牙根。 所提出的全自动方法由四个部分组成； (i) 针对IOS数据的单个牙齿分割和识别模块 (TSIM-IOS)； (ii) CBCT数据的个体牙齿分割和识别模块(TSIM-CBCT)； (iii) IOS 和 CBCT 之间的全球到本地牙齿登记； (iv) full-arch IOS 拼接纠错。实验结果表明，所提出的方法分别实现了 0.11mm 和 0.30mm 的界标和表面距离误差
方法¶
总结¶
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在本文中，我们开发了一种全自动配准和校正技术，在一个场景中集成了两种不同的成像模式（即 IOS 和 CBCT 图像）。所提出的方法不仅旨在用 IOS 的高分辨率表面补偿 CBCT 衍生的牙齿表面， 而且还通过参考 CBCT 来纠正整个牙弓的累积 IOS 缝合误差。所提出的方法最重要的贡献是它在临床应用层面的配准准确性，即使在 CBCT 中有严重的金属伪影。 准确性是通过使用 TSIM-IOS 和-CBCT 实现的，这允许最小化 CBCT 和 IOS 数据中的不一致点。以牙齿为中心的方法通过提高准确性和完全自动化来解决现有方法的缺点。 此外，这种方法有助于纠正由拼接错误引起的失真的全拱数字印模