保持几何边界的3D牙科模型分割

3D 口内扫描网格在数字牙科诊断中广泛应用，对3D口内扫描网格进行分割是关键的前处理任务。已发明诸多方法实现精确的牙齿分割。当前，基于深度学习的方法能够实现牙冠的高精度分割，但牙冠与牙龈交界处的分割精度仍然不足。现有的下采样方法无法有效保留交界处的几何细节。为解决这些问题，我们提出了CrossTooth——一种结合3D网格选择性下采样以保留牙龈区域更多顶点，并从多视角渲染图像中提取具有判别性边界特征的边界-preserving分割方法，通过增强分割网络的几何表征。采用点网络作为主干网络并融合图像互补特征，CrossTooth显著提高了分割精度，实验在公开的口内扫描数据集上证明了这一点。