论文阅读：Fast and Accurate Semiautomatic Segmentation of Individual Teeth from Dental CT Images

最新推荐文章于 2024-05-11 11:40:16 发布
原创 最新推荐文章于 2024-05-11 11:40:16 发布 · 1k 阅读 · 0 ·
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。

本文介绍了一种快速且准确的半自动方法，用于从牙科CT图像中分割单个牙齿。该方法能够在临床应用中提高效率并减少手动操作的时间。

【论文信息】

Fast and Accurate Semiautomatic Segmentation of Individual Teeth from Dental CT Images
4区SCI IF 0.887

【背景】

【图像超分】论文精读：Deep Laplacian Pyramid Networks for Fast and Accurate Super-Resolution（LapSRN）
主要更新底层视觉（去噪、超分等）相关的科研内容，形式为【论文精读】+【论文复现】
03-31 6687
卷积神经网络最近证明了单图像超分辨率的高质量重建。在本文中，我们提出了拉普拉斯金字塔超分辨率网络(LapSRN)来逐步重建高分辨率图像的子带残差。在每个金字塔级别，我们的模型以粗分辨率的特征图作为输入，预测高频残差，并使用转置卷积进行上采样到更精细的级别。我们的方法不需要双三次插值作为预处理步骤，从而大大降低了计算复杂度。我们使用稳健的 Charbonnier 损失函数使用深度监督训练所提出的 LapSRN，并实现高质量的重建。此外，我们的网络通过渐进式重建在一次前馈传递中生成多尺度预测，从而促进资源感知应
论文阅读：Individual tooth segmentation from CT images scanned with contacts of maxillary and mandible te
bashana102的博客
03-01 1058
Preface Individual tooth segmentation from CT images scanned with contacts of maxillary and mandible teeth computer methods and programs in biomedicine 2017 Introduction 以前的文章几乎都是针对的上颌骨/下颌骨CT牙齿
Tooth and Alveolar Bone Segmentation From Dental Computed Tomography Images基于计算机断层扫描图像的牙齿和牙槽骨分割
needyn的博客
04-07 1191
计算机辅助正畸治疗计划和模拟需要牙槽骨复合体的三维模型。从计算机断层扫描(CT)图像中分割牙齿和牙槽骨是重建其模型的基本步骤。由于牙槽骨在常规正畸治疗中的应用较少，可能会产生不良的副作用，以往的研究主要集中在牙齿的分割和重建上，没有考虑到牙槽骨。在这项研究中，我们提出了一种从牙齿CT图像中实现牙齿和牙槽骨分割的方法，用于重建牙齿和牙槽骨的三维模型。该方法首先利用全局凸水平集模型从CT图像中提取牙齿和牙槽骨的连通区域;然后，基于Radon变换和局部水平集模型将单个牙齿和牙槽骨从连通区域中分离出来;
Fast and Accurate Deep Bidirectional Language Representations for Unsupervised Learning学习记录
雾里闹的博客
09-07 477
T-TA Fast and Accurate Deep Bidirectional Language Representations for Unsupervised Learning code 这是一篇ACL2020的论文，主要内容是对bert的预训练任务MLM进行改进。传统的bert中使用的MLM任务每次只能遮蔽（mask）15%的字符，导致训练时效率不高。本文通过对transformer中的QKV进行了改造，使得训练时每次可以预测全部的token，并且不需要额外的[MASK][MASK]符号，实现了预
论文阅读：AUTOMATIC SEGMENTATION FOR 3D DENTAL RECONSTRUCTION
bashana102的博客
03-07 801
【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
Automatic Segmentation of Internal Tooth Structure from CBCT Images Using Hierarchical Deep Learning
qq_45745941的博客
05-11 425
牙齿的精确分割对于治疗规划至关重要。然而，以往的方法往往将牙齿视为一个整体进行分割，忽略了牙齿内部结构的重要性。本文提出了一种完全自动化的方法，用于分割牙齿的内部结构，包括牙釉质、牙本质和牙髓。这项任务具有挑战性，因为需要从CBCT图像中准确地识别96种不同的牙齿结构。设计了一个包含粗到精分割的三阶段过程，旨在在不降低原始分辨率的情况下实现牙齿内部结构的精确分割。为了有效地捕获牙齿的分层结构，提出了双层次U-Net（DHU-Net），该网络能够有效地融合来自不同层次的编码器和解码器特征。
【MOS】《RangeNet++: Fast and Accurate LiDAR Semantic Segmentation》
qq_51954707的博客
04-15 1905
例如，将130000个点投影到[64 × 512]范围的图像上的扫描，将仅剩余32768个点。D：基于有效距离图像的 3D 点云图像后处理，使用对所有点进行操作的新开发的 3D-kNN 搜索来清除点云中不需要的错误和伪影。RV图像(左)中的栅栏和汽车都被赋予了适当的语义标签，但在将语义发送回原始点云(右)的过程中，标签也被投影为“阴影”C：将分割好的 2D 图语义转移到 3D 点云，在原始点云中恢复所有点。因此，为了给原始点云表示中的所有点都赋予一个语义，我们。A：将输入点云转换为RV图像表示。
Que2Search: Fast and Accurate Query and Document Understanding for Search at Facebook论文笔记
chao_1083934282的博客
10-03 1127
0、论文资料 论文地址：Que2Search: Fast and Accurate Query and Document Understanding for Search at Facebook | Proceedings of the 27th ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery & Data Mining 1、摘要 提出Que2Search，利用多任务和多模态训练方法，学习query和product的表征，在召回阶段召回qu..
Paraformer: Fast and Accurate Parallel Transformer for Non-autoregressive End-to-End Speech Recognit
Zwr198的博客
11-20 2206
Paraformer: Fast and Accurate Parallel Transformer for Non-autoregressive End-to-End Speech Recognition
【CVPR2020视频超分辨率】Zooming Slow-Mo: Fast and Accurate One-Stage Space-Time Video Super-Resolution 阅读笔记
weixin_43514766的博客
11-10 2052
paper：Zooming Slow-Mo: Fast and Accurate One-Stage Space-Time Video Super-Resolution code：Zooming-Slow-Mo-CVPR-2020 简介 本文探讨了时空视频超分辨率任务，即从低帧速率、低分辨率的视频中生成高分辨率的慢动作视频。一个简单的解决方案是将其分成两个子任务：视频帧插值（VFI）和视频超分辨率（VSR）。然而，时间域的内插和空间域的超分是有内在相关性的。如果分成两阶段操作，则不能充分利用视频的自然..
Fast and accurate short read alignment with Burrows-Wheeler transform
math715的专栏
07-21 1148
Fast and accurate short read alignment with Burrows-Wheeler transform本文主要将生物信息中，BWA的算法设计。1. BWT变换假设 T=RUOSHUI 在 T后面加入比T任意字符都小的字符$, X = RUOSHUI$ 字符串X循环移位后得到的字符串集合组合成一个N*N的矩阵 0 RUOSHUI$ 1 UOSHUI$R
Fast and Accurate CNN Object Detector with Scale Dependent Pooling and Cascad Rejection Classifiers
ScarecrowLiu的博客
06-02 2215
论文的题目是《Exploit All the Layers: Fast and Accurate CNN Object Detector with Scale Dependent Pooling and Cascaded Rejection Classifiers》。 （本篇论文主要在Fast R-CNN基础上提出了两个创新：尺度相关的池化SDP；级联拒绝分类器CRC) 1.论文所提出的利用卷
论文阅读：CVPR2016 Paper list
热门推荐
一亩半分地
05-12 8万+
CVPR2016 accepted paper list
CVPR2013感兴趣的文章整理
necrazy的专栏
06-04 1761
前不久CVPR的结果出来了，首先恭喜我一个已经毕业工作的师弟中了一篇文章。完整的文章列表已经在CVPR的主页上公布了（链接），今天把其中一些感兴趣的整理一下，虽然论文下载的链接大部分还都没出来，不过可以follow最新动态。等下载链接出来的时候一一补上。 由于没有下载链接，所以只能通过题目和作者估计一下论文的内容。难免有偏差，等看了论文以后再修正。 （papers on web 已
aragon19 Android App,DApp_dappcon19: 以太坊社区基金将与status和aragon一起开发以支持dapp...
weixin_31699893的博客
05-29 1046
8月21日-23日，DappCon19 正在德国柏林举办区块链周活动。此次大会，有60多个项目参与演讲，吸引了1000多人到场参会，区块链活动周将围绕治理、基础设施、开发者工具、DeFi、可扩展性、社区、用户体验 UX/UI、隐私展开一系列的分享和讨论。21日，在主会场上 Status 的创始人 Jarrad 和大家分享了团队开发最新进展，并向大家展示了亲民实用的开源工具- Embark，Emb...
Towards Accurate One-Stage Object Detection with AP-Loss
weixin_43489950的博客
07-05 1551
...
JAVA毕业设计含文档和代码springboot凉州区助农惠农服务平台
最新发布
11-30
JAVA毕业设计含文档和代码springboot凉州区助农惠农服务平台
【四轴飞行器的位移控制】控制四轴飞行器的姿态和位置设计内环和外环PID控制回路（Simulink仿真实现）
11-30
【四轴飞行器的位移控制】控制四轴飞行器的姿态和位置设计内环和外环PID控制回路（Simulink仿真实现）内容概要：本文围绕四轴飞行器的位移控制展开，重点介绍如何通过设计内环和外环PID控制回路来实现对其姿态和位置的精确控制。外环负责根据期望位移生成姿态指令，内环则依据这些指令调节飞行器的实际姿态，从而实现稳定的位置跟踪。整个控制系统在Simulink环境中进行建模与仿真，便于验证控制策略的有效性与鲁棒性。文中详细阐述了四轴飞行器的动力学模型、控制结构设计原理以及PID参数整定方法，帮助读者深入理解飞行器控制的核心机制。; 适合人群：具备自动控制理论基础和Simulink仿真经验的高校学生、科研人员及从事无人机控制开发的工程师。; 使用场景及目标：①用于教学实践中帮助学生掌握多变量控制系统的设计方法；②为无人机姿态与位置控制系统的开发提供可复现的仿真框架；③支持进一步研究高级控制算法（如串级控制、自适应控制）在飞行器中的应用。; 阅读建议：建议读者结合Simulink模型同步操作，动手调试PID参数以观察系统响应变化，加深对内外环协同控制机制的理解，并可在此基础上拓展为非线性或智能控制策略的研究。
【嵌入式开发】Rust与C++互操作技术指南：基于FFI与bindgen的混合编程及渐进式迁移方案设计
11-30
内容概要：本文是一份关于在嵌入式环境中实现Rust与C++互操作的工程实践指南，系统介绍了如何将Rust逐步集成到现有的C/C++驱动框架中。内容涵盖互操作机制（如FFI、extern "C"、bindgen工具）、构建系统集成（Cargo与Make/CMake等）、内存与所有权管理、中断处理、调试测试流程及性能优化，并提供完整的实战案例——用Rust实现I2C传感器驱动并集成到C项目中。文章强调安全性、兼容性和渐进式迁移策略，附有大量可运行代码和常见问题解决方案。; 适合人群：具备一定嵌入式开发经验，熟悉C/C++，并希望引入Rust提升代码安全性的中高级工程师或技术团队；适合正在考虑语言迁移或模块重构的开发者； 使用场景及目标：①在现有C/C++项目中安全嵌入Rust模块，降低内存安全隐患；②实现高效跨语言调用，优化关键组件的可靠性与维护性；③通过bindgen自动化绑定、联合构建与调试，完成实际驱动开发与性能验证； 阅读建议：建议结合示例代码动手实践，重点关注FFI边界设计、内存安全规则和构建脚本配置，在真实嵌入式平台上进行调试与测试以掌握全流程。
automatic tooth instance segmentation and identification from cone beam CT images
04-03
As an AI language model, I can suggest some possible steps for automatic tooth instance segmentation and identification from cone beam CT images: 1. Pre-processing: The first step is to pre-process the CBCT images to remove noise, artifacts, and other image distortions. This can be achieved through various image processing techniques, such as filtering, thresholding, and morphological operations. 2. Tooth segmentation: The next step is to segment the individual teeth from the CBCT images. This can be done using various segmentation algorithms, such as region-growing, active contours, and watershed-based techniques. The segmentation can be further refined by incorporating shape and texture information. 3. Tooth instance identification: Once the individual teeth are segmented, the next step is to identify the specific tooth instance (e.g., mandibular left central incisor). This can be done using various methods, such as template matching, feature extraction, and machine learning-based approaches. 4. Post-processing: Finally, the segmented teeth and identified instances can be post-processed to remove any remaining artifacts or noise. This can be achieved through various techniques, such as smoothing, filtering, and morphological operations. Overall, automatic tooth instance segmentation and identification from CBCT images is a challenging task that requires the integration of various image processing, computer vision, and machine learning techniques. However, with recent advancements in AI and deep learning, there is great potential for developing accurate and reliable automated systems for dental image analysis.
评论
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