论文阅读:Automatic Tooth Region Separation for Dental CT Images

【论文信息】
Automatic Tooth Region Separation for Dental CT Images
Hui Gao 2008 年发表的会议论文
【背景】
提出了该领域研究内容:In order to reconstruct each tooth model from images we need to handle the following problems such as separation of the upper and lower jaws, detection of the orthodontic features, fitting of the dental arch, determination of the tooth interstice, segmentation of the tooth boundary, etc.
用全景图分离牙齿在某些切片可能会出错,毕竟全景图丢失了三维信息。

本文方法还是从积分投影最小的角度出发,不过是在3D数据上面计算。沿着牙弓线每个点都计算积分投影。每个切片都拟合牙弓线,选一条最长的。(现在的方法不需要了)

【方法】
首先拟合牙弓线,然后基于牙弓线积分投影平面分离相邻牙齿。
这里写图片描述

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/790f7ffa6527 在一维运动场景中,小车从初始位置 x=-100 出发,目标是到达 x=0 的位置,位置坐标 x 作为受控对象,通过增量式 PID 控制算法调节小车的运动状态。 系统采用的位置迭代公式为 x (k)=x (k-1)+v (k-1) dt,其中 dt 为仿真过程中的恒定时间间隔,因此速度 v 成为主要的调节量。通过调节速度参数,实现对小车位置的精确控制,最终生成位置 - 时间曲线的仿真结果。 在参数调节实验中,比例调节系数 Kp 的影响十分显著。从仿真曲线可以清晰观察到,当增大 Kp 值时,系统的响应速度明显加快,小车能够更快地收敛到目标位置,缩短了稳定时间。这表明比例调节在加快系统响应方面发挥着关键作用,适当增大比例系数可有效提升系统的动态性能。 积分调节系数 Ki 的调节则呈现出不同的特性。实验数据显示,当增大 Ki 值时,系统运动过程中的波动幅度明显增大,位置曲线出现更剧烈的震荡。但与此同时,小车位置的变化速率也有所提高,在动态调整过程中能够更快地接近目标值。这说明积分调节虽然会增加系统的波动性,但对加快位置变化过程具有积极作用。 通过一系列参数调试实验,清晰展现了比例系数和积分系数在增量式 PID 控制系统中的不同影响规律,为优化控制效果提供了直观的参考依据。合理匹配 Kp 和 Ki 参数,能够在保证系统稳定性的同时,兼顾响应速度和调节精度,实现小车位置的高效控制。
资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/ce816c032bcc 在大四完成毕业设计期间,我需要使用 MQSim 仿真器进行相关研究。但在使用过程中发现,网上很难找到带有中文注释的版本,自己钻研了几个礼拜后仍觉得理解起来比较困难。因此,我结合自己的使用体验,对 MQSim 做了一些简单的中文注释,并将其上传分享。 需要说明的是,由于毕业设计仅涉及到仿真器的部分功能,所以目前只对实际用到的几个模块添加了注释,像 SATA、底层存储等未涉及的部分暂未进行注释处理。 在阅读源码时,其实不必过于纠结每一个方法的执行过程。MQSim 中有很多方法从命名上就能清晰了解其功能,重点关注核心逻辑即可。 为了方便大家快速上手,建议在阅读源码前先查看项目中的 “概要.md” 文件。这个 markdown 文件对项目结构和核心模块做了梳理说明,使用 Typora 软件打开可以获得更好的阅读体验,能更清晰地看到排版和格式。 需要强调的是,这个项目没有对原代码做任何功能性修改,所有的代码逻辑都保持原汁原味,只是在关键位置加入了少量中文注释,帮助大家更好地理解代码含义。希望这些注释能为同样需要使用 MQSim 的同学提供一些便利,减少初期理解代码的困难。如果在使用过程中发现有需要补充说明的地方,也欢迎大家一起交流完善。
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.
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