DArch：牙弓先验辅助的三维牙齿实例分割
计算机视觉与模式识别
2022-04-27 v1
摘要
在三维牙科模型上自动进行牙齿实例分割是计算机辅助正畸治疗的基础任务。现有的基于学习的方法严重依赖昂贵的逐点标注。为缓解该问题，我们首次探索了一种低成本标注方式用于三维牙齿实例分割，即对每副牙科模型标注所有牙齿质心且仅标注少数牙齿。针对仅提供弱标注时的挑战，我们提出了一种牙弓先验辅助的三维牙齿分割方法，即DArch。我们的DArch包含两个阶段：牙齿质心检测与牙齿实例分割。准确检测牙齿质心有助于定位单个牙齿，从而利于分割。因此，我们的DArch提出利用牙弓先验辅助检测。具体而言，我们首先提出一种由粗到细的方法估计牙弓，其中牙弓先由贝塞尔曲线回归生成，随后训练基于图的卷积网络（GCN）对其进行细化。利用估计的牙弓，我们进一步提出一种新颖的感知牙弓的点采样（APS）方法以辅助牙齿质心候选生成。同时，使用一个基于块（patch）的训练策略独立训练分割器，旨在从以牙齿质心为中心的三维块中分割出牙齿实例。在个牙科模型上的实验结果表明，我们的DArch能够准确分割牙科模型中的每颗牙齿，且性能优于当前最优（state-of-the-art）方法。
引用
@article{arxiv.2204.11911,
title = {DArch: Dental Arch Prior-assisted 3D Tooth Instance Segmentation},
author = {Liangdong Qiu and Chongjie Ye and Pei Chen and Yunbi Liu and Xiaoguang Han and Shuguang Cui},
journal= {arXiv preprint arXiv:2204.11911},
year = {2022}
}
备注
Accepted by CVPR2022