三角网格分辨率对 STL 格式的细分 CBCT 面数据的几何真实性的影响
Mahmoud Elbashti1, Pedro Molinero-Mourelle2, Amel Aswehlee3
1Department of Maxillofacial Prosthetics, Graduate School of Medical and Dental Science, Tokyo Medical and Dental University, Tokyo, Japan.
Journal of dentistry
|September 24, 2023
概括
来自CBCT扫描的面模型可以减少50%而不会失去准确性. 这种网格缩小优化了3D面缺陷模型的文件大小和处理时间.
科学领域:
- 3D成像和建模 3D成像和建模
- 生物医学工程 生物医学工程
- 口腔和大面部外科手术
背景情况:
- 形束计算断层扫描 (CBCT) 对于创建面缺陷的3D模型至关重要.
- 标准特色语言 (STL) 文件通常用于这些3D模型.
- 网格缩小是一种减少文件大小和处理时间的技术.
研究的目的:
- 为了确定从CBCT数据中获得的3D口面模型的最佳网格缩小水平.
- 为了保持几何真实性,同时最大限度地减少文件大小和处理时间.
主要方法:
- 获取了8个尸体头部的CBCT扫描,这些尸体头部具有面缺陷.
- DICOM数据被细分为STL模型 (头部,头骨,脸部,耳朵).
- 使用RMS偏差分析,将网格缩小用于创建50%,75%和90%的缩小模型,与使用RMS偏差分析的参考 (R0) 相比.
主要成果:
- 在所有数据集中,在50%的网格减少时没有观察到显著的3D偏差.
- 较小的偏差发生在75%的减少,较大的偏差在90%的减少,特别是在头部和骨模型中.
- 增加的网格缩小显著增加了3D偏差 (p < 0.001).
结论:
- 从CBCT数据生成的面缺陷模型可以经历高达50%的网格减少,对准确度的影响微不足道.
- 这种降低级别适合于从业人员和研究人员使用3D大面部模型.
