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小白导读
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摘要
从锥形束计算机断层扫描(CBCT)图像中准确、自动地分割单个牙齿是一个具有挑战性的问题，因为很难将单个牙齿与相邻牙齿及其周围的牙槽骨分离。因此，本文提出了一种全自动的从牙齿CBCT图像中识别和分割三维个体牙齿的方法。该方法通过开发一个基于深度学习的层次多步骤模型来解决上述困难。首先，该算法能够自动生成上下颌骨全景图像，克服了高维数据带来的计算复杂度和有限训练数据集带来的维数诅咒。然后利用获得的二维全景图像对二维个体牙齿进行识别，并获取三维个体牙齿的松弛和紧张感兴趣区域(roi)。最后，采用松紧roi实现了精确的三维个体牙齿分割。实验结果表明，该方法的牙齿识别f1得分为93.35%，个体三维牙齿分割的骰子相似系数为94.79%。结果表明，所提出的方法为数字牙科提供了一个