基于分歧指数和改进的欧几里德集群规则的牙点云重新采样方法.
Zhixian Qiu1, Jingang Jiang1, Dianhao Wu1
1The Key Laboratory of Advanced Manufacturing and Intelligent Technology, Ministry of Education, Harbin University of Science and Technology, Harbin, People's Republic of China.
Physics in medicine and biology
|November 21, 2024
概括
一种新方法通过重新采样点云来改进内治疗的3D圆束计算机断层扫描 (CBCT) 模型. 这增强了与口腔扫描的融合,提高了手术内导航的准确性.
科学领域:
- * 牙科技术 * 牙科技术
- * * 医学影像成像
- * 计算几何学的计算几何学
背景情况:
- * 3D圆束计算机断层扫描 (CBCT) 和口腔扫描融合模型对于精确的内牙治疗至关重要.
- * CBCT点云数据往往没有足够的细节,阻碍了精确的口腔扫描3D融合.
- *现有的方法难以平衡数据丰富性和计算效率.
研究的目的:
- *为CBCT数据开发一个次区域点云重新采样方法.
- *为了评估将重新采样的CBCT数据与3D口腔扫描模型合并的精度.
- *为了提高3D模型的精度和效率,用于内牙导航.
主要方法:
- * 开发了差异指数 (DI) 和改进的欧几里德集群规则 (IECR) 用于点云重新采样.
- *根据密度和曲率将牙模型分为冠状牙和部牙.
- * 利用代最接近邻居来合并重新采样的点云和评估对齐准确度.
主要成果:
- *DI-IECR技术将CBCT和牙科扫描仪点云之间的平均距离减少了约20%.
- *最大误差与现有方法相比,表明保持精度.
- *该方法有效地保留了冠状特征,而不会过度处理微不足道的区域.
结论:
- *DI-IECR方法有效地平衡点云数据和冠状特征.
- *重新采样的CBCT点云在用口腔扫描记录时显示出更好的准确性和及时性.
- * 这种技术为牙周内科手术提供了一种卓越的手术内导航模型.


