论文阅读：Knowledge Based Segmentation for Fast 3D Dental Reconstruction from CBCT

最新推荐文章于 2024-05-23 15:24:47 发布
原创 最新推荐文章于 2024-05-23 15:24:47 发布 · 480 阅读 · 1 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

本文分析了一种基于知识库的快速三维牙齿重建方法，该方法从锥束计算机断层扫描(CBCT)图像中提取牙齿区域并进行重建。文章介绍了CBCT背景及其在牙齿分割上的挑战，并通过抛物线拟合和Canny算子实现ROI提取及边界界定。

【论文信息】

Knowledge Based Segmentation for Fast 3D Dental Reconstruction from CBCT
2015 20th International Conference on Control Systems and Science
不知名的国际会议
布加勒斯特理工大学，这群人投了好多会议论文，太水了，论文制造机，论文名字取得都很牛逼，但是方法讲得不仔细，而且结果很让人怀疑，也没做什么实验

【背景】

跟之前那篇一个套路。先介绍各种图像格式，CBCT的背景。然后是CBCT牙齿分割的难点。接下来是relatedworks，这个倒是写得还行，应该看了不少论文。接下来就是介绍他们的domain knowledge了，列一个表，跟之前那篇一模一样。

【方法】

  1. 首先拟合两个抛物线把牙齿区域ROI提取出来。
  2. canny算子，计算梯度值，设定阈值留下想要的边界
  3. 3.

【讨论&启发】

Efficient Online Segmentation for Sparse 3D Laser Scans-- 在线的稀疏点云分割
点云PCL
12-19 1414
最近发现好多优快云的博客在转载我的文章，来吸引关注，这里只好将我的博客园的原创文章再次的搬到优快云的专栏中，同时希望同学们尊重；劳动成果，并注明转载出处！！！ 在基于激光的自动驾驶或者移动机器人的应用中，在移动场景中提取单个对象的能力是十分重要的。因为这样的系统需要在动态的感知环境中感知到周围发生变化或者移动的对象，在感知系统中，将图像或者点云数据预处理成单个物体是进行进一步分析的第一个步骤。...
FusionNet：基于稀疏雷达点云和RGB图像的深度图补全
3D视觉工坊
02-15 1591
作者：Tom Hardy Date：2020-02-09 来源：FusionNet：基于稀疏雷达点云和RGB图像的深度图补全
3D dental reconstruction from CBCT data.pdf
04-28
CBCT数据三维重建
论文翻译：Efficient Online Segmentation for Sparse 3D LaserScans——稀疏3D激光扫描的有效在线分割
weixin_49772685的博客
05-23 759
在场景中提取单个对象的能力对于大量自主导航系统（例如移动的机器人或自主汽车）来说是关键。在动态环境中导航的这种系统需要知道可能改变或移动的对象。在大多数感知线索中，将当前图像或激光扫描预分割成单个对象是执行进一步分析之前的第一个处理步骤。在本文中，我们提出了一种有效的方法，首先从扫描中删除地面，然后分段的三维数据在一个范围内的图像表示成不同的对象。我们工作的一个重点是几百赫兹的快速执行。我们的实现有小的计算需求，使它可以在大多数移动的系统上在线运行。
Fast Lidar Clustering by Density and Connectivity解读及文章复现工作
LimitOut的博客
08-05 625
Fast Lidar Clustering by Density and Connectivity 这篇文章是发布在cs.cv上面的一篇文章，个人理解为利用语义信息来进行聚类。 接下来详细解读一下这篇文章。 首先这篇文章提出了一种实时的雷达点云实例分割的网络。主要亮点在于提出了skip conection这个结构来增加网络的鲁棒性。 主要步骤： 此工作是利用将三维点云转换成深度图像后进行相关操作。 1.去除地面。 2.横纵向距离值D计算。 3.合并3个2值图，进行连通性判断。 4.skip-connect
论文阅读：AUTOMATIC SEGMENTATION FOR 3D DENTAL RECONSTRUCTION
bashana102的博客
03-07 802
【论文信息】AUTOMATIC SEGMENTATION FOR 3D DENTAL RECONSTRUCTION 2015 ICCCNT EI会议 利用牙齿的domain knowledge来减少计算负担。从解剖学角度来分割。 采用canny算子，说是比ACM要好【背景】牙齿分割的难点在于： 噪声 连通性，牙齿之间经常连在一起 位置，跟上面其实差不多，边界不清晰 拓扑变化，会分裂成几个分支
论文阅读：MSeg3D: Multi-modal 3D Semantic Segmentation for Autonomous Driving
qq_53086461的博客
03-21 3199
视觉、激光融合三维点云语义分割
【深度学习】语义分割-论文阅读：（ CVPR 2021）SETR：Rethinking Semantic Segmentation from a Sequence-to-Sequence Perspe
zhe470719的博客
04-23 6731
这里写目录标题详情 详情 名称：Rethinking Semantic Segmentation from a Sequence-to-Sequence Perspective with Transformers 单位：复旦, 牛津大学, 萨里大学, 腾讯优图, Facebook 论文：论文 代码：代码
【深度学习】论文阅读：（ICCV-2021））Segmenter:Transformer for Semantic Segmentation
zhe470719的博客
04-29 3556
这里写目录标题详情 详情 名称：Segmenter:Transformer for Semantic Segmentation 时间： last revised 2 Sep 2021 (this version, v3)] 单位：Robin A. M. Strudel 论文：论文 代码：
TSegFormer: 3D Tooth Segmentation in Intraoral Scans with Geometry Guided Transformer
qq_45745941的博客
05-21 641
TSegFormer: 高精度3D牙齿分割的多任务Transformer网络背景与挑战口内扫描仪（IOS）在数字牙科中广泛使用，提供牙冠和牙龈的详细三维信息。准确的3D牙齿分割对各种牙科应用至关重要。然而，现有方法在处理复杂边界时容易出错，且在不同患者间表现不佳。方法本文提出了一种名为TSegFormer的新方法，通过多任务3D Transformer架构捕捉IOS点云中不同牙齿和牙龈之间的局部和全局依赖关系。
Efficient Online Segmentation for Sparse 3D LaserScans.pdf
12-23
Efficient Online Segmentation for Sparse 3D LaserScans.pdf
KITTI数据集测试 - 2 groundtruth 真实地图
热门推荐
旧人赋荒年
10-25 1万+
在poses目录下，包含00.txt-10.txt 11个序列，每一个文件包换Nx12个表格，N代表帧数。每一行利用3x4转移矩阵代表左边相机系统位姿，转移矩阵将当前帧左边相机系统中的一个点映射到第0帧的坐标系统中。转移矩阵中平移的部分对应当前位置相对于第0帧。groudtruthsequence 00的地面地图如下图所示： 代码下面代码为MATLAB中显示groundtruth，修改filena
【论文精读】3D Shape Segmentation
qq_25011449的博客
07-18 2578
3D Shape Segmentation with Projective Convolutional Networks 原文地址：3D Shape Segmentation with Projective Convolutional Networks 数据和代码：Data and code Abstract 这篇文章介绍了一种分割3D物体的深度架构，此架构结合了Fully Convo...
PCL入门<五>使用VOXEL稀疏点云
念去去的博客
12-31 1万+
在使用PCL的处理点云时，很多时候我们不需要有太过高的分辨率，因为点云过多会造成计算变慢，并且更加消耗计算资源，所以我们需要把点云变稀，voxel就是一个很好的方法。
Advanced Photoshop Elements 5.0 for Digital Photographers
TopMVP
11-11 486
版权声明：原创作品，允许转载，转载时请务必以超链接形式标明文章原始出版、作者信息和本声明。否则将追究法律责任。http://blog.youkuaiyun.com/topmvp - topmvpSuperbly illustrated with hundreds of color photographs, written in Philips trademark no-nonsense style, thi
LeGO LOAM学习
weixin_44492024的博客
10-06 3754
LOAM LOAM是一套非常有价值的LIDAR ODOMOTRY算法（它是一个历程计算法，没有回环检测和全局优化的部分）。 LEGO LOAM LeGO LOAM 它含有四个主要线程 image projection： 相对于LOAM增加的模块，对每一帧的激光数据的预处理。包括了地面的提取（没有统一平面作为地面的假设），点云的实时分割。 feature optimization ： 特征点的提取...
3D U-Net：从稀疏注释中学习密集的体积分割
3D视觉工坊
02-02 1369
作者：Tom Hardy Date：2020-01-10 来源：3D U-Net：从稀疏注释中学习密集的体积分割 论文链接：https://arxiv.org/abs/1606.06650代码链接：https://github.com/zhengyang-wang/3D-Unet--Tensorflow主要思想本文介绍了一种从稀疏标注的体积图像中学习的体积分割网络。抽象。本文介绍了一种从稀疏标注的...
基于角度方法的地面检测
如有侵权，请联系作者删除
04-29 807
基于角度方法的地面检测 （感谢前辈）转自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/75659410 方法来源是：Effificient Online Segmentation for Sparse 3D Laser Scans 分割地面的三个假设： 1 激光雷达和地面是平行的； 2 地面曲率较小； 3 最底下的一根射线的某些部分一定观察到了地面； 分割地面的原理 该方法是基于深...
GeoKnowledgeNet: A Geospatial Knowledge Graph for Semantic Segmentation
最新发布
03-09
model = models.segmentation.deeplabv3_resnet101(pretrained=True) def apply_geoknowledgenet(image_tensor): """ 使用 GeoKnowledgeNet 对输入图片张量执行语义分割操作 参数: image_tensor (torch....
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值