基于AR的面外科导航中的光学扫描和CBCT模型的几何驱动交叉模式注册框架
IEEE transactions on bio-medical engineering
|September 4, 2025
概括
这项研究引入了一种新的方法,用于精确地定位牙X光学模板,使用形光束计算机断层扫描 (CBCT). 该系统通过先进的注册技术提高了牙科植入物规划的准确性和外科导航.
科学领域:
- 医学成像
- 牙科手术
- 计算机辅助的手术
背景情况:
- 精确的术前计划对于牙科植入物至关重要,尤其对于没有牙的患者.
- 放射性模板有助于植入物定位,但由于放射性透明度低,在CBCT扫描中很难可视化.
- 这些模板的精确空间定位对于有效的手术指导至关重要.
研究的目的:
- 开发一个可靠的框架,以准确地记录患者特定的X光样本和CBCT数据.
- 提高牙植入路径规划和手术执行的精度.
- 整合增强现实 (AR) 进行实时手术导航.
主要方法:
- 获取高分辨率光学扫描的放射性模板.
- 使用曲率和封闭轮的几何驱动交叉模式注册框架的开发.
- 实施混合深度学习工作流程以提高注册的稳定性.
主要成果:
- 在注册过程中实现了1.68mm的平均平方误差 (RMSE) 和1.25mm的平均绝对误差 (MAE).
- 通过临床和幻影实验验证该系统的有效性.
- 在实时手术导航中成功集成AR.
结论:
- 提出的系统显著提高了牙植入术的准确性和效率.
- 整合几何特征提取,深度学习和AR导航可以改善手术结果.
- 该方法为精确的植入路径规划和执行提供了可靠的解决方案.


