计算机辅助设计与图形学学报

作者：李孜政, 李淳芃, 黄晓峰, 肖云鹏

关键词：锥形束CT, 深度学习, 实例分割, 数字化医疗

在牙科治疗中,准确、快速地从锥形束CT图像(CBCT)分割出单颗牙齿具有重要意义.为了解决咬合面难以处理和CBCT图像分辨率较低的问题,提出一种基于多视角融合的CBCT图像牙齿实例分割算法.首先,将CBCT数据转化为水平面和矢状面2个视角的序列切片;其次,结合不同视图的数据特点,使水平面分割结果为矢状面分割提供分割指导和实例标签信息;最后,基于矢状面图像的实例分割结果还原CBTC数据,得到高精度的牙齿实例分割结果.以基于Test29构造的CBCT数据集为例,以平均Dice系数为评价指标,所提算法在牙齿和咬合面的平均Dice系数分别达到89.74%和93.56%,与CGDNet等算法相比,平均提升0.82~3.45个百分点;同时,平均分割速度为9.2 s,实现短时间内完成CBCT数据高精度实例分割.

来源：2025年第7期

《计算机辅助设计与图形学学报》期刊编辑部

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