论文阅读：Touching Tooth Segmentation from CT Image Sequences Using Coupled Level Set Method

最新推荐文章于 2024-04-07 15:22:07 发布
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版权

【论文信息】
Touching Tooth Segmentation from CT Image Sequences Using Coupled Level Set Method
Gao 2008
【背景】

【3D 图像分割】基于 Pytorch 的 3D 图像分割8（CT肺实质分割）
钱多多先森
05-23 1万+
CT肺实质分割的方法汇总，对目前主流的肺实质分割方法进行了介绍和演示，相信通过本文，你能够快速的动手实践
Hierarchical Morphology-Guided Tooth Instance Segmentation from CBCT Images
needyn的博客
01-03 1573
从CBCT图像中自动准确地分割单个牙齿，即牙齿实例分割，是计算机辅助牙科的重要步骤。以往的研究通常忽略了牙齿丰富的形态学特征，如牙根尖，这对成功的治疗结果至关重要。本文提出了一个基于两阶段学习的框架，该框架明确地利用分层牙齿形态表示提供的全面几何指导进行牙齿实例分割。给定三维CBCT输入图像，我们的方法首先学习提取牙齿的质心和骨架，分别用于识别每个牙齿的大致位置和拓扑结构。基于第一步的输出，进一步设计了一种多任务学习机制，通过同时回归边界和根尖作为辅助任务来估计每个牙齿的体积掩模。
【文献阅读】精读Tooth Segmentation of Dental Study Models Using Range Images
qq_38939822的博客
10-12 1201
基于检测辐条分割牙齿 1 对齐 手动识别四个参考点，确定咬合平面。第一磨牙的分布颊尖(标记为1和4)和第一前磨牙的颊尖(标记为2和3)。参考点不需要精确定位，因为程序会在手动选择的点附近搜索最高点。 使咬合平面平行于x-y平面，且两个分布颊尖具有相同的y坐标 2 得到平面视距图像 将三维数据的顶点映射到一个规则间隔的二维数组。 每个像素对应的空间间距为毫米。最高的15毫米的三维数据被量化为256个灰度级，每个灰度级的高度分辨率为0.059毫米。 3 检测牙脊 梯度方向分析(GOA)：梯度方向上的不连续
TSegNet: An efficient and accurate tooth segmentation network on 3D dental model
needyn的博客
12-12 2723
在这项工作中，我们开发了一种新的全自动算法，以牙齿质心信息为指导，在三维牙齿模型上分割牙齿。该算法建立在一个两阶段神经网络的基础上，该网络包含一个鲁棒的牙齿质心预测子网络和一个单一的牙齿分割子网络，并具有新颖的分量和损失函数。我们对我们的算法进行了定性和定量的评估，并将其与最先进的基于学习和非学习的方法进行了比较，其中我们的方法产生了更好的结果，并且明显优于其他方法。
论文阅读：Tooth and Alveolar Bone Segmentation from Dental Computed Tomography Images
bashana102的博客
07-27 754
【论文信息】 Tooth and Alveolar Bone Segmentation from Dental Computed Tomography Images 发表在IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics 3区，IF2 【背景】【方法】 可以用2002年的MS多相水平集模型来进行多目标的分割，但是这样就需要17个水平集（1
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
04-07 935
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;
论文阅读：Individual tooth segmentation from CT images scanned with contacts of maxillary and mandible te
bashana102的博客
03-01 996
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
论文研究-Touching Cells Segmentation Using Intensity and Shape Fused Method.pdf
08-19
该论文研究了适用于负相位对比（Negative phase contrast）图像的粘连细胞分割方法。负相位对比成像是细胞成像的一种手段，它可以用于长时间的活细胞监控，相比于荧光成像，负相位对比成像对细胞基因表达的影响较小...
免费下载：A Beginner’s Guide to Digital Image Repair in Photoshop Volume 1 Touching Up You.zip
最新发布
12-21
《A Beginner’s Guide to Digital Image Repair in Photoshop Volume 1 Touching Up Your Historical Photos》是一本专为初学者设计的指南，由Jennifer Harder撰写。本书深入浅出地介绍了使用Photoshop对数字图像...
U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation理解一
aliyanah_的博客
05-11 5802
U-net：Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation翻译 这篇博客是简单的对U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation文章的简单翻译，具体理解请参考 U-Net：用于生物医学图像分割的卷积网络 Abstract. There is large ...
isTouching_bounceOff-C-21:isTouching_BounceOff
05-31
"isTouching_bounceOff" 是一个常见的碰撞处理算法，用于检测两个物体是否发生碰撞，并且当发生碰撞时，使它们按照物理规则反弹。这个算法通常应用于2D游戏场景中，通过JavaScript实现。下面将详细探讨碰撞检测的...
李纯明的2011年水平集新论文加上试验程序
11-22
用matlab开发的基于李纯明的2011年的水平集算法和它的实现，实验结果完全正确
A multiphase level set framework for image segmentation
04-06
该算法详细的介绍了全变差图像分割。对于噪声去除和图像分割效果都不错
Level Set Evolution Without Re-initialization: A New Variational Formulation
12-13
这是我翻译的DRLSE模型，可能有少许语句不顺，但是完全不影响阅读
论文阅读：3D exemplar-based random walks for tooth segmentation from cone-beam computed tomography images
bashana102的博客
05-12 888
【论文信息】 3D exemplar-based random walks for tooth segmentation from cone-beam computed tomography images Medical Physics 北大 【背景】 用积分投影方法分离相邻牙齿只能得到coarse segmentation results
Fluent多相流
热门推荐
qq_40409369的博客
02-12 2万+
Fluent多相流模型
【论文合集】2022年11月医学影像期刊论文合集
sukeee的博客
12-06 3489
本文整理了11月医学影像期刊的文章列表，部分论文提供了图摘要，还附有标题高频词汇。 本月值得关注的论文包括Flare挑战赛和COVID-19-20 肺部 CT 病灶分割挑战的总结，医学分割架构的基准测试等值得关注的文章
论文阅读：AUTOMATIC SEGMENTATION FOR 3D DENTAL RECONSTRUCTION
bashana102的博客
03-07 762
【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
「Medical Image Analysis」Note on Distance Map Regularized CNN
小锋子Shawn
01-09 355
QQ Group: 428014259 Tencent E-mail：403568338@qq.com http://blog.youkuaiyun.com/dgyuanshaofeng/article/details/86119215 [1] A Distance Map Regularized CNN for Cardiac Cine MR Image Segmentation 2018
掌握碰撞检测算法：JavaScript中的isTouching_BounceOff实现
标题为“isTouching_bounceOff-C-21:isTouching_BounceOff”，我们可以理解为这涉及到游戏或物理模拟中的一个碰撞检测函数。通常，在这类程序中，开发者会定义一些功能来判断对象是否相互接触（isTouching），以及当...
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