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基于逐层扩张卷积的3D牙颌实例分割
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作者 唐瑞成 成苗 +5 位作者 何莲 石向文 郭静 赵铱民 王胜朝 余快 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第S01期235-241,共7页
在计算机辅助的正畸手术规划和牙齿识别中,准确地从3D牙颌模型中分割出每颗牙齿至关重要。无需候选区域的分割方法虽然高效且易用,但存在诸多限制:在局部特征聚合时,现有方法依赖欧氏距离寻找特征空间内最近的多个网格单元,只能实现较... 在计算机辅助的正畸手术规划和牙齿识别中,准确地从3D牙颌模型中分割出每颗牙齿至关重要。无需候选区域的分割方法虽然高效且易用,但存在诸多限制:在局部特征聚合时,现有方法依赖欧氏距离寻找特征空间内最近的多个网格单元,只能实现较小的感受野,这可能导致对牙齿网格的错误预测;此外,现有方法未充分考虑3D牙颌模型的方向性和同一牙齿实例的网格单元间的潜在信息。针对上述问题,提出一种名为“逐层扩张卷积”的卷积方法,它能在有效提取特征的同时,不增加任何计算成本;同时,提出方向特征对齐模块和潜在信息挖掘模块,以进一步优化牙颌分割结果。在真实采集的3D牙颌内口扫描数据集上的实验结果表明,所提方法在总体准确率(OA)和平均交并比(mIoU)方面分别达到了98.46%和94.47%,相较于TSGCNet(Two-Stream Graph Convolutional Network),分别提升了3.27个百分点和10.45个百分点。 展开更多
关键词 3D实例分割 计算机辅助规划 感受野 局部特征聚合 牙颌方向性
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