面向牙体CT中3D个体牙齿分割的多阶段框架
计算机视觉与模式识别
2024-07-16 v1 人工智能
摘要
锥形束CT是诊断牙科相关疾病的常用方法。 accurate segmentation of 3D teeth is of importance for the treatment. 虽然基于深度学习的方法在医学图像处理中取得了令人满意的结果，但它们需要大量标注数据进行网络训练，在数据收集和标注方面耗时较长。此外，来自不同设备获取的数据分布中普遍存在的域迁移问题严重影响了模型的泛化能力。为解决这些问题，我们提出了一个用于牙体CT中3D牙齿分割的多阶段框架，该框架在“半监督牙齿分割”3D (STS-3D) 挑战中获得第三名。在验证集上与其他半监督分割方法进行的实验进一步表明了我们方法的有效性。
引用
@article{arxiv.2407.10433,
title = {A Multi-Stage Framework for 3D Individual Tooth Segmentation in Dental CBCT},
author = {Chunshi Wang and Bin Zhao and Shuxue Ding},
journal= {arXiv preprint arXiv:2407.10433},
year = {2024}
}
备注
Semi-supervised Tooth Segmentation MICCAI 2023 Challenge