Aug, 2022

CTooth+: 大规模牙科锥束计算机体层摄影数据集及对牙体体积分割的基准测试

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TL;DR本文旨在建立一个 3D 牙科 CBCT 数据集 CTooth+，并通过完全监督、半监督和主动学习等方法，评估多种最先进的牙齿体积分割策略，并定义了性能原则。该实验可作为未来基于人工智能的牙科成像研究和临床应用开发的基线和新基准。
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发现论文，激发创造
  • 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

    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。

    Jun, 2022

  • 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

  • ToothSegNet: CBCT 图像中图像退化与牙齿分割的相遇

    本研究提出了一种新的 ToothSegNet 框架，通过训练中使用生成的降质图像来提高 CBCT 图像的牙齿分割精度，该方法在计算机辅助正畸和医学治疗中有广泛应用。

    Jul, 2023

  • 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

  • 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

  • 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

    利用未标记数据和掩码预训练范式结合，提出了一种基于图注意力的稀疏掩码提示机制，用于准确分割牙齿和学习牙齿的解剖结构特征。

    Feb, 2024

  • 3D-U-SAM 网络用于 CBCT 图像中的少样本牙齿分割

    准确的牙位表示在治疗中非常重要。用于三维牙齿图像分割的预训练 SAM 和我们提出的三维牙齿图像分割网络 3D-U-SAM 解决了样本稀缺的问题，并通过削减逼近方法和 U-Net 参考的跳跃连接来提高细节保留能力。通过消融实验、对比实验和样本大小实验证明了该方法的有效性。

    Sep, 2023

  • 利用 ZXYFormer 与不确定性引导和权重传输进行牙齿和根管分割

    本研究针对 CBCT 图像中的牙齿和根管进行同时分割，提出了基于逆特征融合变压器和不确定性估计的粗细分割方法，通过 157 个临床高分辨率 CBCT 数据的综合实验验证该方法优于现有的牙齿或根管分割方法。

    Aug, 2023

  • 牙科锥束 CT 的 AI 技术：趋势和实践

    该论文回顾了近期在牙科锥形束计算机断层扫描成像中人工智能技术的趋势和应用，重点关注了机器学习、深度学习和超分辨率技术在 CBCT 成像中的应用及其在诊断和治疗规划中的潜力，同时讨论了 AI 在牙科和 CBCT 成像中的挑战和限制。

    Jun, 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