ToothInpaintor：从部分 3D 牙齿模型与 2D 全景图像进行牙齿修复
计算机视觉与模式识别
2022-11-29 v1
摘要
在正畸治疗中，由牙冠和牙根组成的完整牙齿模型对于制定治疗计划是不可或缺的。然而，由于 CBCT 扫描的大量辐射，从 CBCT 图像中获取牙根信息以得到完整牙齿模型有时会受到限制。因此，从即用型输入（例如部分口内扫描和 2D 全景图像）重建完整牙齿形状是一种可行且有价值的解决方案。在本文中，我们提出了一种名为 ToothInpaintor 的神经网络，它以部分 3D 牙齿模型和 2D 全景图像作为输入，重建具有高质量牙根的完整牙齿模型。在技术上，我们对 3D 和 2D 输入均使用隐式表示，并学习完整牙齿形状的潜在空间。在测试时，给定输入，我们通过神经优化成功地将其投影到学习到的潜在空间中，从而获得以输入为条件的完整牙齿模型。为了帮助寻找稳健的投影，我们的流程中利用了新颖的对抗学习模块。我们在从真实临床收集的数据集上广泛评估了我们的方法。评估、比较和全面的消融研究表明，我们的方法稳健地生成了准确的完整牙齿模型，并优于现有最先进方法。
引用
@article{arxiv.2211.15502,
title = {ToothInpaintor: Tooth Inpainting from Partial 3D Dental Model and 2D Panoramic Image},
author = {Yuezhi Yang and Zhiming Cui and Changjian Li and Wenping Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2211.15502},
year = {2022}
}