PX2Tooth：从单张全景X射线重建3D点云牙齿
计算机视觉与模式识别
2024-11-07 v1
摘要
从单张二维全景X射线(PX)重建口腔的三维解剖结构（原本位于锥形束CT中）仍然是一项关键且具有挑战性的任务，因为它可以有效降低数字牙科诊断中的辐射风险和治疗成本。然而，现有方法要么容易出错，要么仅在小规模数据集（少于50例）上进行了训练/评估，导致可信度不足。在本文中，我们提出了PX2Tooth，一种利用单张PX图像重建三维牙齿的新型两阶段框架。首先，我们设计了PXSegNet，用于从PX图像中分割恒牙，为每颗牙齿提供清晰的位置、形态和类别信息。随后，我们设计了一种新颖的牙齿生成网络(TGNet)，该网络学习将随机点云转换为三维牙齿。TGNet整合了分割块信息，并引入了一个先验融合模块(PFM)以提升生成质量，特别是在牙根尖区域。此外，我们构建了一个包含499对CBCT与全景X射线配准数据的数据集。大量实验表明，PX2Tooth可以实现0.793的交并比(IoU)，显著超越现有方法，凸显了人工智能在数字牙科中的巨大潜力。
引用
@article{arxiv.2411.03725,
title = {PX2Tooth: Reconstructing the 3D Point Cloud Teeth from a Single Panoramic X-ray},
author = {Wen Ma and Huikai Wu and Zikai Xiao and Yang Feng and Jian Wu and Zuozhu Liu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2411.03725},
year = {2024}
}
备注
Ma W, Wu H, Xiao Z, et al. PX2Tooth: Reconstructing the 3D Point Cloud Teeth from a Single Panoramic X-Ray[C]//International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention. Cham: Springer Nature Switzerland, 2024: 411-421