Detail publikace
LMVSegRNN and Poseidon3D: Addressing Challenging Teeth Segmentation Cases in 3D Dental Surface Orthodontic Scans
Segmentace zubů ve 3D povrchových skenech zubních oblouků reálných pacientů je obtížná kvůli velké variabilitě ve tvarech zubů, jejich poloze, okluzím, apod. V současných pracích často chybí hodnocení na anatomicky složitých případech kvůli nedostupnosti takových datových souborů. V článku představujeme metodu pro přesnou segmentaci zubů založenou na 2D projekcích, která nejprve detekuje zuby a následně každý zub segmentuje lokálně ve více pohledech. Ukazujeme, že metoda založená na projekcích dokáže přesně segmentovat zuby v případech s anatomickými anomáliemi se zanedbatelnou ztrátou informace. Překonává čistě geometrické přístupy založené na mračnech bodů, hranách nebo Graph Cut přístupech, a dosahuje průměrného skóre IoU 0,971220,038 a Hausdorffovy vzdálenosti při 95 percentilu 0,490120,571 mm. V práci použitá nová datová sada Poseidon's Teeth 3D (Poseidon3D) reálných ortodontických případů s různými zubními anomáliemi je veřejně přístupná.
@ARTICLE{FITPUB13119, author = "Tibor Kub\'{i}k and Michal \v{S}pan\v{e}l", title = "LMVSegRNN and Poseidon3D: Addressing Challenging Teeth Segmentation Cases in 3D Dental Surface Orthodontic Scans", pages = "1--18", journal = "Bioengineering", volume = 11, number = 10, year = 2024, ISSN = "2306-5354", doi = "10.3390/bioengineering11101014", language = "english", url = "https://www.fit.vut.cz/research/publication/13119" }