基于正颌治疗预测的面部手术预览

正颌手术咨询对于帮助患者了解术后面部外观的变化至关重要。然而，由于术前和术后数据有限以及治疗的复杂性，当前的可视化方法往往效率低下且不准确。为了克服这些挑战，本研究旨在开发一个全自动流程，为接受正颌治疗的患者生成准确且高效的术后面部外观 3D 预览，而无需额外的医学图像。该研究引入了新颖的审美损失，如口部凸度和不对称损失，以提高面部手术预测的准确性。此外，它提出了一个用于患者 3D 重建的专用参数化模型、用于指导潜变量预测网络优化的医学相关损失，以及一种解决数据不足的数据增强方案。该研究还采用了参数化模型 FLAME，通过提取面部潜变量并在术前和术后几何结构之间建立密集对应关系，来增强面部外观预览的质量。定量比较显示了算法的有效性，定性结果突出了准确的面部轮廓和细节预测。一项用户研究证实，医生和公众无法区分机器学习预测的结果与实际术后结果。本研究旨在为正颌手术咨询提供一种实用、有效的解决方案，使医生和患者受益。