TSegFormer：基于几何引导Transformer的口内扫描三维牙齿分割
计算机视觉与模式识别
2023-11-23 v1 人工智能
摘要
光学口内扫描仪（IOS）在数字牙科中广泛应用，可提供牙冠与牙龈的详细三维信息。IOS中准确的三维牙齿分割对各种牙科应用至关重要，而以往方法在复杂边界处易出错，且在跨患者时结果不尽如人意。本文提出TSegFormer，其通过多任务三维Transformer架构捕获IOS点云中不同牙齿与牙龈之间的局部和全局依赖关系。此外，我们基于一种新颖的点曲率设计了几何引导损失，以端到端方式细化边界，避免耗时的后处理以达到临床适用的分割。另外，我们构建了一个包含16,000个IOS的数据集，据我们所知这是迄今最大的IOS数据集。实验结果表明，我们的TSegFormer持续超越现有的最先进基线。TSegFormer的优越性通过大量分析、可视化及真实世界临床适用性测试得到证实。我们的代码可在 https://github.com/huiminxiong/TSegFormer 获取。
引用
@article{arxiv.2311.13234,
title = {TSegFormer: 3D Tooth Segmentation in Intraoral Scans with Geometry Guided Transformer},
author = {Huimin Xiong and Kunle Li and Kaiyuan Tan and Yang Feng and Joey Tianyi Zhou and Jin Hao and Haochao Ying and Jian Wu and Zuozhu Liu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2311.13234},
year = {2023}
}
备注
MICCAI 2023, STAR(Student Travel) award. 11 pages, 3 figures, 5 tables. arXiv admin note: text overlap with arXiv:2210.16627