Jun, 2022

CTooth: 基于锥束计算机断层扫描图像的牙体积分割全标注三维数据集和基准

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TL;DR本研究旨在为牙齿三维分割任务建立新的基准。通过建立带牙齿标准的 CTooth 数据集，评估了几种最先进的分割方法，并进一步总结和应用了一系列基于 3D 注意力的 Unet 变体，证明了注意力模块可以提高分割性能。该研究表明，使用基于注意力的 Unet 框架可以优于其他最先进的方法。
3d tooth segmentationdeep learning-based methodsctooth datasetattention-based unet variantstooth volume segmentation
发现论文，激发创造
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    Aug, 2022

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    Sep, 2023

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    Jul, 2023

  • 3DTeethSeg'22：3D 牙齿扫描分割与标记挑战

    本文介绍了 3DTeethSeg'22 竞赛的数据集及结果，该竞赛旨在解决牙齿定位、分割和标记的自动化算法挑战，以提高口腔诊断、治疗规划和口腔健康人群研究的效率。

    May, 2023

  • 全景 X 光片中的实例分割和牙齿分类

    通过整合深度学习模型 U-Net 和 YOLOv8，本研究提出了全景 X 射线下牙齿分类和分割的高效可靠的新架构 BB-UNet，并提出了医学数据集用于评估，为牙科诊断领域中的目标检测模型的更广泛应用铺平了道路。

    Jun, 2024

  • AI-Enabled 自动多模态融合锥形束 CT 和口内扫描用于智能化的 3D 牙骨重建和临床应用

    本研究提出一种基于深度学习的多模态分析框架（DDMA）用于三维重建牙齿 - 骨骼结构，结合 CBCT 和口内扫描，实现了高保真度和精准的牙冠 - 骨骼结构分割。DDMA 可以显著提高数字牙科模型的质量，帮助牙医做出更好的临床决策。

    Mar, 2022

  • CBCT 图像中的牙齿定位和损伤分割：基于 SpatialConfiguration-Net 和 U-Net

    本研究提出了一种基于深度学习的方法，利用两个卷积神经网络：SpatialConfiguration-Net (SCN) 和修改版的 U-Net，精确地预测了 CBCT 图像中所有牙齿的坐标，从而实现了对牙齿体积的精确裁剪，并通过分割方法检测出病变，解决了 CBCT 图像中的类别不平衡问题。经过对 144 个 CBCT 图像的评估，我们的方法实现了 97.3％的牙齿定位准确率，并具有 0.97 的敏感性和 0.88 的特异性，用于随后的病变检测。

    Dec, 2023

  • 稀疏解剖指引半监督学习配合掩模图像建模用于 CBCT 牙齿分割

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    Feb, 2024

  • 使用弱监督学习从 2D 图像中处理和分割人牙齿

    使用弱监督方法进行牙齿分割，通过关键点检测网络的输出热图和中间特征图来引导分割过程，采用 TriDental 数据集训练牙齿关键点检测网络，结合不同层次的特征图实现准确牙齿分割，进一步利用检测到的关键点优化分割结果，在真实牙科应用中实现成本效益高且高效的牙齿分割。

    Nov, 2023

  • 基于深度学习的三维牙齿网格分割方法在部分扫描分割中的限制的临床分析

    本研究检验了当前广泛使用的深度学习基于完整颌部模型的牙齿分割技术在部分口内扫描下的鲁棒性表现，结果发现这些技术表现严重不足。该研究对解决该问题和开发不依赖完整颌部模型的鲁棒牙齿分割技术具有重要作用。

    Apr, 2023