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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

1 Tooth segmentation and gingival tissue deformation framework for 3D orthodontic treatment planning and evaluating因此，离散方法提取的特征区域可能存在碎片、孔洞、尖峰等问题，不能直接用于分割边界的计算。本研究采用局部曲面拟合[40]和三维形态运算[39]相结合的方法，实现了精确的曲率计算和特征区域提取设M为数字印模的三角形网格模型。MF表示特征区域(特别是本研究中包含分割边界的过渡区域)。

4 Automatic tooth segmentation of dental mesh using a transverse plane 区域增长算法6 Computerized Algorithm for 3D Teeth Segmentation 全景分割7 Bio-Information Based Segmentation of 3D Dental Models不能下载

1 Tooth Segmentation of Dental Study Models Using Range Images 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