MRI-UTE牙齿图像分割的分层约束矫正的改进水平集算法

目的对MRI-UTE序列图像中的牙齿进行有效的分割。方法建立分层约束的二次分割算法流程。首先用水平集方法从用户在参考层中选定的区域内分割出牙齿边界;然后将已分割区域的信息作为下一层分割的约束,用水平集方法将边界向牙冠和牙根两个方向逐层演化;最后将相邻两层的分割结果作为约束,以重叠指数作为演化方程中的参数逐层进行二次分割以矫正结果。结果首次分割平均准确率为86.98%,二次分割后的准确率显著提高至88.35%,与其他两种方法相比改善效果具有统计学意义(P<0.05)。结论上述算法流程能有效应用于牙齿MRI-UTE序列图像的分割,在准确性上有了较大的改进。

面向牙齿X-RAY图像分割的牙齿模型

医学图像分割技术为临床诊断和治疗提供关键依据,但传统的图像分割技术易将图像过度分割且分割效果不够精细。为解决这些问题,本文研究采用U-Net网络分割牙齿X-Ray图像,通过合理选择池化操作、激活函数和周期数目,解决牙齿X-Ray图像中存在的牙齿与周围组织的对比度低、边界模糊、牙齿与背景分布不均、牙齿与组织粘连等问题。实验结果表明,U-Net网络具备有效的牙齿X-Ray图像的分割性能。

不同光谱照明条件下的牙齿图像分割

对不同光谱照明条件下的牙齿图像进行分割有助于将在不同光谱照明条件下发生位置变动的牙齿对齐,从而实现对牙齿色度坐标的精确测量,为口腔修复术中的牙齿颜色匹配打下坚实的基础。然而,分割模型在不同光谱照明条件下表现出的性能并不一致。研究结果表明,在白光照明条件下的高对比度图像中,采用人工标记的牙齿多光谱图像来训练的用于分割单个牙齿实例图像的深度神经网络Mask R⁃CNN能够获得良好的分割结果,但在红、蓝或紫色光照明条件下的部分低对比度的牙齿图像中模型无法正确分割。为了解决这一问题,文中使用了一种现有的光谱重建方法来增强训练数据。实验结果表明,使用该数据增强方法的模型在不同光谱照明下的平均分割精度从对比模型的84.9%提高至89.2%,该数据增强方法显著提高了牙齿分割模型在不同光谱照明条件下的性能,并增强了模型的鲁棒性和泛化能力。

牙齿X线片的图像分割方法综述

近年来,随着国民医疗水平的不断提高,医疗影像设备在基层医院的不断普及,医学影像数据已经成为医生做出病理诊断的重要依据,利用计算机技术处理口腔医学影像也引起了研究人员的兴趣。设计相关算法自动分割牙齿图像中的感兴趣区域,对于辅助口腔医生诊断,提升阅片效率,都有着重要的临床应用价值,同时对缓解手工分割工作强度也有重要研究意义。通过对近十年牙齿X线片分割方法进行回顾,将牙齿图像分割方法分为基于手工特征的方法和基于深度学习的方法。对这两大类方法的研究现状进行了梳理和阐述;总结了部分研究的使用数据集和常用的评价指标,并比较了各类方法在相关数据集上的实验结果;分析了牙齿图像分割领域目前存在的问题和未来可研究的方向。

采用空洞卷积和混合注意力卷积的残差牙齿分割网络

准确的牙齿分割是牙齿三维重建以及计算机辅助正畸的基础.针对牙齿结构复杂、牙齿边界模糊、与下颌骨灰度相近等问题,本文提出了一个基于空洞卷积和混合注意力卷积的残差牙齿分割网络.该网络使用并联多尺度空洞卷积模块提取不同尺度的感受野特征,混合注意力模块强调空间和位置上特征信息并抑制无关特征的影响.此外,在特征解码模块中引入多层残差模块加强深层和浅层特征信息的融合,改善了分割效果.最后使用30例正畸患者获得的1900张CBCT切片图像对模型进行训练和测试,实验结果表明所提方法的Dice相似系数和平均交并比分别为94.83%和90.20%,实现了对CBCT图像中牙齿的有效分割,可以辅助医生更好的评估患者的牙齿状况并制定治疗计划.

面向CBCT图像的金字塔微分同胚变形牙齿网格重建方法

从锥形束计算机断层扫描(cone-beam computed tomography,CBCT)中生成准确、高质量的牙齿网格是数字牙科常用的一种计算机辅助技术。然而,现有的基于实例分割的方法需要进行复杂的后处理和大量手动修正才能生成符合后续使用要求(如有限元分析)的牙齿网格。通过学习由微分同胚变形生成多分辨率的牙齿网格,直接用CBCT图像生成高质量的牙齿网格。采用经典的两阶段网络,第1阶段,用改进后的牙齿检测网络准确定位和裁剪牙齿;第2阶段,基于微分同胚变形的金字塔流将球面网格从低分辨率变形为高分辨率,使得生成的牙齿网格高效逼近目标网格。实验结果表明,所提方法在各评估指标上和重建牙齿表面的几何质量上均优于现有先进方法。

计算机图像分析应用于牙齿推断年龄方程的研究

应用计算机多元逐步回归对567颗中国人牙齿结构变化进行图像分析、分级并对数转换的数据分析，从而推导出利用牙齿推断年龄的方程。根据适用范围和牙齿类型的不同，从实验组得到的利用单颗牙齿推断年龄方程的估计标准误分别为4．8岁～5．4岁；各方程测试于对照组标本时，估计标准误分别为2．9岁～5．4岁。各方程测试于广东法医尸体解剖案例的结果表明，用单颗牙齿推断年龄的估计标准误为3．7岁；测试于广西壮族人案例的结果表明，用单颗牙齿推断年龄的估计标准误为2．6岁。用同一个体多颗牙齿推断年龄的研究结果表明，根据不同的年龄分组范围，利用同一个体2颗牙齿推断年龄的估计标准误分别为0．8岁～2．6岁；同一个体3颗～4颗牙齿推断年龄的估计标准误分别为0．6岁～2．3岁。研究结果表明，如果检材条件许可，采用同一个体多颗牙齿推断个体年龄可明显提高推断年龄的准确性。

基于CT图像的牙齿3维实体模型建立

利用牙齿的CT断层图完成了3维实体模型建立。对间隔0.5mm、厚度1mm的每一层断层图像进行二值化、边界提取,并筛选出边界关键点;根据相邻4层边界关键点数据,采用3D-Delaunay四面体化算法,在两层之间生成3维单元实体;根据估算外法线向量与球心顶点向量的内积正负情况对每个单元实体的有效性进行检查;把全部有效实体单元进行3维实体布尔运算,得到牙齿的实体模型。实例证明这种方法简便有效。

基于InterBase和DelphiX的牙齿线图像处理系统的设计与实现

讨论一种基于InterBase和Delphi的X牙齿线图像处理系统。系统采用InterBase的BLOB类型存储BMP和JPEG格式图像,记录相关的病历、治疗和部分数字化的影像特征。通过DELPHI的异常处理机制自动区分不同的图像格式,利用导航控件实现图像及相关数据的浏览,完成了交互式的组合条件和带模糊匹配的综合查询,并实现了交互式的图像特征量化分析,能够较为精确地测量牙齿的长度、面积及图像像素值等特征。

牙齿结构变化图像分析测量指标与个体年龄相关性的研究

用图像分析法对牙齿结构变化指标与个体年龄相关性进行研究,所用牙齿标本均取自香港大学口腔生物中心牙库,共得到人体牙齿842颗,标本来源的个体年龄范围为13～84岁,采用Kontron电子计算机图像分析仪直接测量法进行各牙齿标本的外表和切片检查,检查所得数据均输入电子计算机数据库软件,并使用社会科学统计专用软件包(spss)进行相关性分析。结果表明,与个体年龄相关性较好的指标依次为TP2’,S2,T2’,EP,TCI等,如按牙齿类型分类,与个体年龄相关性较好的指标为:T2’,S2’,TCI等(切牙与尖牙类),CCP’,EP’,E’等(前磨牙类),TP2’,S2’,EPWNL’等(磨牙类)。

图像处理技术在牙齿修复中的应用

目的:介绍牙齿修复领域中几种关键图像处理技术,探讨图像处理技术对牙齿修复的必要性和实用性。资料来源:应用计算机检索HighWire_生物医学全文电子资源1990/2007相关文献,限定文献语言种类为“English”,检索词为“tooth color”,同时计算机检索维普数据库2001/2007和万方数据库2000/2007有关文章,检索词分别为“计算机辅助设计,牙,数字化”和“图像处理,牙齿”,并限定文章语言种类为中文。资料选择:共搜集到200余篇文献,对资料进行初审,排除标准:①与牙齿漂白和烤瓷牙牙粉材料和制作工艺相关的文章。②基础研究、个案报告和重复文献。对剩余的文献开始查找全文。纳入标准:①中国人牙齿缺损的现状和牙齿修复的意义。②牙齿图像的数字化获取和预处理技术。③牙齿图像三维重建。④计算机辅助配色技术。⑤国内外现有的牙齿修复产品。资料提炼:选用26篇相关文献。这些文献涉及到牙齿图像的数字化获取和牙齿图像的预处理,牙齿图像三维重建和计算机辅助配色等处理技术。资料综合:数字化X射线成像技术是口腔诊断学的发展趋势,牙齿图像预处理主要包括几何变换和图像增强,图像三维重建和计算机辅助配色是牙齿修复的关键技术结论:计算机图形学和计算机硬件的飞速发展,正推动口腔诊疗过程向“可视化、精确化、智能化”方向发展,把图像处理技术应用到牙齿修复领域是今后牙齿修复的一种趋势。

基于细菌模糊聚类算法的牙齿图像分割技术研究

在图像的应用和研究中,人们往往仅对图像中的特定部分或者说某些区域感兴趣如医学MRI图像中的病变位置或病灶。这些被特殊关注,或者在图像中有特定的独属性质的区域,被称作目标区域;不被重点关注,或者没有特殊意义的那部分图像,被称作背景。为了处理和分析目标,需要将目标区域从图像中分离提取出来,在此基础上才有可能对他们进一步利用。

计算机图像分析应用于单颗牙齿推断个体年龄方程的研究

应用多重逐步回归对842颗成人牙齿结构变化测量法,分级法和对数转换数据进行分析研究,从而推导出利用单颗牙齿推断年龄方程,根据适用范围和牙齿类型的不同,从实验组得到的方程推断年龄的估计标准误分别为2.4～5.6岁,各方程测试于考核组标本时,估计的标准设分别为1.9～5.4岁,提高了利用单颗牙齿推断年龄的准确性和可靠性,对数转换对提高年龄复相关系数和减少推断年龄的估计的标准误有显著意义。

牙齿图像识别技术在法庭科学中的应用

现代法庭科学中,人体特征识别主要采用下列四种技术:指纹识别、虹膜纹识别、DNA技术和牙齿形态识别。指纹载体是综合性有机物,虹膜是软组织,在重大灾难性案件中,他们极易毁坏,且我国尚未建立非犯罪人口档案库。DNA技术虽然鉴定精确,但成本高,检验周期较长,因此三种技术都有不足之处。相比之下在某些重大灾难性和刑事案件中牙齿形态鉴定法效果较好,本文对此作以介绍。

牙齿形态图像的对比研究

在法庭科学中,人体鉴别主要采用下列四种技术:指纹鉴别、眼角膜纹识别、DNA技术和牙齿形态识别。指纹载体是综合性有机物,眼角膜是软组织,都不能长久保存,且我国未形成无前科人群的档案库,DNA技术虽精确,并已广泛应用,但费用昂贵而费时,因此这三种技术都有其不足之处。相比之下,牙齿形态鉴定法无上述缺点,效果甚佳。本文对此作了较详细的介绍。

基于区域能量函数的快速CBCT图像牙齿分割算法

从锥形束面计算机断层扫描图像中分割出三维牙齿模型对口腔正畸治疗和研究工作十分重要.针对邻接牙、牙周组织模糊等问题,提出一种基于区域能量函数的快速牙齿分割算法.首先通过牙髓种子点和梯度模,筛选拟合得到一条粗略的初始分割曲线;然后根据灰度分布特征确定曲线变化的搜索路径和变化区域,在此区域内构造了一个基于灰度值、梯度模和边界平滑性的区域能量函数,优化初始分割曲线得到精确的分割曲线;再将上一层的最终分割曲线作为下一层的初始分割曲线,逐层优化得到所有分割曲线;最后使用Marching Cubes算法重建得到完整牙齿网格模型.采用CBCT数据集进行测试,实验结果表明,该算法能够有效且快速地解决模糊问题,得到满足正畸治疗需要的牙齿模型.

基于水平集的牙齿CT图像分割技术

牙齿的计算机断层扫描(CT)图像中存在边界模糊、相邻牙齿粘连等情况,且拓扑结构较为复杂,要实现准确的牙齿分割非常困难。对传统的牙齿CT图像分割方法,特别是近年来用于牙齿分割的水平集方法进行介绍,对其水平集函数中各能量项进行研究,并通过对比实验体现水平集方法的优越性。基于水平集的牙齿CT图像分割方法中水平集函数的能量项主要包括:竞争能量项、梯度能量项、形状约束能量项、全局先验灰度能量项、局部灰度能量项。实验结果表明基于混合模型的水平集方法分割效果最佳,切牙与磨牙分割准确率分别为88.92%和92.34%,相比自适应阈值和传统水平集方法,分割准确率总体提升10%以上。在综合利用图像信息和先验知识的基础上,通过对水平集函数中能量项进行优化和创新,有望进一步提高分割的准确率。

基于水平集的牙齿牙槽骨图像分割

口腔锥形束计算机断层扫描(Cone Beam Computed Tomography,CBCT)图像中牙齿及牙槽骨的分割对骨性结构的三维重建提供了基础,是实现牙齿牙槽骨三维可视化的必要步骤.本文根据牙齿及牙槽骨特点,将一种改进的势阱函数与水平集模型结合,克服以往势阱函数在部分区域出现"停止演化"或"过快演化"的缺陷,并将其应用在对牙齿牙槽骨的分割当中.采用多次小方差高斯滤波叠加的方式对图像进行序贯滤波预处理,解决单一方差高斯滤波难以有效滤除CBCT图像中噪声的问题,为准确分割提供了条件;基于序列图像相邻两张图片中同一牙齿的轮廓变化不大这一特点,以当前层的分割结果作为下一层曲线演化的初始轮廓,使得用更少的迭代次数得到相同结果,从而提高分割速度.另外,本文还将该算法应用于口腔磁共振图像中,并成功对单颗牙齿进行了分割.

基于牙齿结构断层图像的三维CAD建模

为克服传统的牙齿缺损修复存在的缺陷,提出了一套基于牙齿断层图像数据集,利用商业软件PhotoShop、AutoCAD、SURFACER、Pro/Engineer进行牙齿三维CAD模型重构的实用方法。该方法包括:信息提取和处理、信息传递、曲面模型构建、实体模型构建。最后,以实例验证了该方法的有效性。仿真实验结果表明,该方法精度高,且不局限于牙齿,对其他组织器官的三维CAD建模也同样适用。