在CBCT图像中进行半自动或全自动牙细分:一篇综述
Qianhan Zheng1, Yu Gao1, Mengqi Zhou1
1Stomatology Hospital, Zhejiang University School of Medicine, Hangzhou, China.
PeerJ. Computer science
|April 25, 2024
概括
本综述分析了55项关于从束计算机断层扫描 (CBCT) 数据中对牙细分的研究. 它强调了自动化方法的进步,旨在提高牙科工作流程的准确性和减少手工劳动.
科学领域:
- 牙科 牙科是指牙科的专业.
- 医疗成像医学成像
- 计算机视觉 计算机视觉
背景情况:
- 形束计算断层扫描 (CBCT) 在现代牙科中至关重要.
- 牙细分是数字牙科工作流程中的关键步骤.
- 手动细分是耗时和劳动密集的.
研究的目的:
- 从CBCT数据审查和分析现有的牙细分方法.
- 讨论各种方法的有效性,优点和缺点.
- 探索改善不规则形态和模糊边界的方法.
主要方法:
- 55篇文章的综合文献审查.
- 不同的牙细分技术的分类和讨论.
- 分析图像分割算法以进行改进.
主要成果:
- 确定了各种快速准确的自动化牙细分方法.
- 评估现有方法的优点和弱点.
- 突出了提高准确性和稳健性的潜力.
结论:
- 自动化牙细分方法在减少手工劳动方面表现有前途.
- 改进算法可以解决诸如不规则形态等挑战.
- 需要进一步的研究来克服现有的挑战,并加强未来的方向.
