ViSTooth：一种用于全景X光片牙齿分割的可视化框架
人机交互
2024-05-15 v1
摘要
牙齿分割是计算机辅助诊断牙科疾病的关键步骤。已有众多机器学习模型被用于牙科全景X光片的牙齿分割。然而，由于牙齿形状复杂、牙齿类别多样以及用于机器学习的样本集不完整，实现准确的牙齿分割是一项困难的任务。在本文中，我们提出了ViSTooth，一个用于牙科全景X光片牙齿分割的可视化框架。首先，我们采用Mask R-CNN进行初步牙齿分割，并提出了一组领域指标来评估分割牙齿的准确性，包括牙齿形状、牙齿位置和牙齿角度。然后，我们用高维向量表示牙齿，并在低维空间中可视化其分布，专家可以在其中轻松观察具有特定指标的牙齿。进一步地，我们用专家指定的牙齿扩充样本集，并迭代训练牙齿分割模型。最后，我们通过案例研究和专家研究证明了ViSTooth在辅助专家于专家知识指导下实现准确牙齿分割方面的有效性和可用性。
引用
@article{arxiv.2405.08573,
title = {ViSTooth: A Visualization Framework for Tooth Segmentation on Panoramic Radiograph},
author = {Shenji Zhu and Miaoxin Hu and Tianya Pan and Yue Hong and Bin Li and Zhiguang Zhou and Ting Xu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2405.08573},
year = {2024}
}