论文阅读:An Automatic Panoramic Image Reconstruction Scheme from Dental Computed Tomography Images

本文介绍了一种全自动从锥形束计算机断层扫描(CBCT)数据生成牙科全景图的方法。该方法通过检测牙弓线并进行投影来实现全景图的重建。相较于现有软件,该方法更加鲁棒且不依赖于特定的CT设备。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

【论文信息】
An Automatic Panoramic Image Reconstruction Scheme from Dental Computed Tomography Images
2017 Dentomaxillofac Radiol
提出了一个全自动从CBCT数据生成全景图的方法,主要就是检测-拟合牙弓线-投影成全景图。检测是基于训练出来的模板多项式。

【背景】introduction的写法,看历史书似的
重建全景图的重点在于检测到合适的牙弓线。
软件:Dentascan 需要手动指定一张包含牙弓线的切片。需要一些经验,且有金属植入物存在时也不行,会让全景图变形。
为了要最小化用户输入,用局部信息阈值来在切片中分离ROI,得到的二值图像,经过最大连通域标记,形态学膨胀腐蚀和曲线拟合来检测牙弓线。缺点是对缺失牙齿的情况无效。
8为了解决上述问题,提出了用积分投影的办法来找到牙弓线。缺点是对参数比较依赖,因此对被处理数据较敏感。
9只需要选一张合适的切片。自动拟合牙弓线。缺点是需要专家来选择2D切片。
10开发了一种全自动的方法。颚骨区域分离-下颌骨曲线创建-全景图提取。也要手动选取一张切片,基于最大积分投影。缺点是没考虑金属植入物的存在。(比如铁钉和假牙)有牙齿缺失的情况下也会有问题。
除了这些论文,软件有:Dentascan,SkyView,iCAT Tru-Pan。软件只能跟他们自己的CT机配合使用。

因此本文的目的就是提出一个鲁棒的自动的不依赖于特定CT机的全景图生成方法。
数据是用了21个病人术前和术后的42个CT数据来测试。(术前术后) 34个测试,8个训练。都是治疗过程中的,有缺失牙齿或金属植入物的数据。
【方法】
文章pipeline

### PanoFormer 模型简介 PanoFormer 是一种基于 Transformer 的架构设计,专门用于处理全景图像中的密集目标检测任务。该模型通过引入全局上下文感知机制来增强特征表示能力,从而更好地适应全景图像的特点[^1]。 全景图像是指覆盖整个场景视野的图像形式,其具有高分辨率、大范围视角等特点。然而,在这种类型的图像上执行密集目标检测是一项挑战性的任务,因为传统的卷积神经网络 (CNN) 很难捕捉到全局依赖关系以及应对尺度变化较大的对象。而 PanoFormer 利用了自注意力机制的优势,能够有效解决这些问题[^2]。 #### 架构特点 PanoFormer 主要由以下几个部分组成: 1. **多尺度特征提取模块**: 使用改进版的 Swin Transformer 或其他类似的分层结构作为骨干网路,以生成不同层次上的特征金字塔。 2. **全景分割头(Panoptic Segmentation Head)**: 结合实例级和语义级别的预测结果完成最终输出。此头部集成了动态卷积操作与位置编码技术,进一步提升了对于复杂背景下的小物体识别精度[^3]。 3. **交叉视图融合单元(Cross-View Fusion Unit, CVFU)**: 针对球面投影带来的几何失真问题提出了创新解决方案——即通过对相邻像素间的关系建模实现更精确的空间映射转换[^4]。 以下是简单的伪代码展示如何构建基本框架: ```python class PanoFormer(nn.Module): def __init__(self, backbone, neck=None, panoptic_head=None): super().__init__() self.backbone = backbone # e.g., SwinTransformer self.neck = neck # Optional feature fusion module self.panoptic_head = panoptic_head def forward(self, x): features = self.backbone(x) if self.neck is not None: features = self.neck(features) output = self.panoptic_head(features) return output ``` ### 实现细节 为了提高效率并减少计算成本,可以采用稀疏采样策略仅关注感兴趣区域(ROI),同时利用混合精度训练加速收敛过程[^5]。此外还可以探索不同的预处理方法比如鱼眼校正或者立方体贴图变换等方式优化输入数据质量以便于后续分析阶段获得更好的效果表现。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
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
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