从完全扫描和部分扫描到冠体提议：基于分类引导的修复辅助管道
图像与视频处理
2026-05-18 v1 计算机视觉与模式识别
机器学习
摘要
单体冠修复是临床牙科中最常见的程序之一，CAD/CAM 工作流程现在可直接从牙内扫描设计冠体。虽然部分扫描因减少缝合误差而更常用于单体病例，但大多数在全冠上训练的分割网络无法处理部分扫描，而端到端生成式冠体方法常产生过平滑的表面，丢失咬面细节。我们提出了一个以原始牙内扫描和目标 FDI 牙齿编号为输入，输出初始患者专用冠体提议供临床医生细化的端到端管道。该管道包含三个阶段：(I) 数据准备和姿态标准化；(II) 按扫描类型路由的分割；(III) 通过基于上下文的检索和 Blender 基于 fitting 的冠体提议生成。我们通过一种分类-对齐策略来解决部分扫描分割问题：DGCNN 分类器将扫描分类为五种解剖类型之一，然后通过粗到细的 RANSAC+ICP 注册标准化下颌坐标系，随后通过图割优化细化牙龈边界。在 1,958 例部分扫描上进行训练，管道在 17 个语义类别上实现了宏平均 DSC 为 0.9249，召回率为 0.8919，精确率为 0.9615；微调的全冠模型达到 DSC 为 0.9347。准备好的牙齿及其邻近的 mesial 和 distal 牙齿的 DSC 为 0.9468-0.9569，质心误差为 0.2666-0.2774 毫米。这些质心锚定了一个使用 DGCNN 嵌入和邻近牙齿和对侧牙齿的余弦相似性检索模块，随后进行样条引导的对齐和 Blender Python API 精炼。该管道在 2.5-3.5 分钟内产生初步冠体外壳，为端到端生成方法提供了实用的替代方案。
引用
@article{arxiv.2605.15241,
title = {From Full and Partial Intraoral Scans to Crown Proposal: A Classification-Guided Restoration Assistance Pipeline},
author = {Rabin Kunwar and Dikshya Parajuli and Rujal Acharya and Romik Gosai and Prince Panta and Kundan Siwakoti and Shuvangi Adhikari and Saugat Kafley and Louis Digiorgio and Amit Regmi and Akio Tanaka and Masahiko Inada and Yuriko Komagamine and Kennta Kashiwazaki and Manabu Kanazawa},
journal= {arXiv preprint arXiv:2605.15241},
year = {2026}
}