多视图深度学习用于下的地标定位
Zixiang Gao1, Jing Wang2, Zichong An3
1Center of Digital Dentistry/Department of Prosthodontics, Peking University School and Hospital of Stomatology & National Center for Stomatology & National Clinical Research Center for Oral Diseases & National Engineering Research Center of Oral Biomaterials and Digital Medical Devices & Beijing Key Laboratory of Digital Stomatology & NHC Key Laboratory of Digital Stomatology, Beijing 100081, China.
一个新的深度学习框架准确地定位了来自束计算机断层扫描 (CBCT) 的3D模型上的19个下地标. 这种方法比面手术和正牙术的传统方法更快,更精确.
科学领域:
- 生物医学工程 生物医学工程
- 计算机视觉 计算机视觉
- 放射学 放射学是一门学科.
背景情况:
- 精确地定位下上的解剖学标志对于有效的面手术和正牙治疗计划至关重要.
- 目前用于3D模型上的地标识别方法可能耗时且缺乏精度.
研究的目的:
- 开发和验证一种新的多视图深度学习框架,以提高CBCT扫描产生的3D下表面模型上的地标定位的准确性和效率.
主要方法:
- 一个多视图堆叠的沙卷积神经网络 (MVSH-CNN) 被提议在3D下模型上定位19个解剖学地标.
- 该框架在100个CBCT扫描中进行了训练和验证,并在一个独立的40个扫描集 (20个正常,20个不对称) 上进行了测试.
- 性能与使用欧几里德距离误差和计算时间的MeshMonk非刚性注册方法进行了基准测试.
主要成果:
- MVSH-CNN的平均局部化误差为1.13 ± 0.85毫米 (正常) 和1.10 ± 0.79毫米 (不对称),明显优于MeshMonk.
- 每个下的处理时间从356秒大幅缩短到19.65秒.
- 通过MVSH-CNN定位的超过94%的地标的误差小于2毫米,达到临床值.
结论:
- MVSH-CNN框架在基于STL的下模型上提供准确,稳健和时间效率高的半自动化3D地标定位.
- 它超越了传统的基于注册的方法,并为数字牙科,虚拟手术规划和面分析提供了临床可行的解决方案.
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