| 基于深度学习点云配准的三维颜面正中矢状面构建算法研究题录 |
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| 引用本文： | 朱玉佳,刘真光,温奥楠,高梓翔,秦庆钊,傅湘玲,王勇,陈晋鹏,赵一姣.基于深度学习点云配准的三维颜面正中矢状面构建算法研究题录[J].中华口腔医学杂志,2023(11). |
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| 作者姓名： | 朱玉佳 刘真光 温奥楠 高梓翔 秦庆钊 傅湘玲 王勇 陈晋鹏 赵一姣 |
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| 作者单位： | 1. 北京大学口腔医学院·口腔医院口腔医学数字化研究中心 口腔修复教研室 国家口腔医学中心 国家口腔疾病临床医学研究中心 口腔生物材料和数字诊疗装备国家工程研究中心 国家卫生健康委口腔医学计算机应用工程技术研究中心 口腔数字医学北京市重点实验室;2. 北京邮电大学计算机学院 北京邮电大学可信分布式计算与服务教育部重点实验室 |
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| 摘 要： | 目的基于可变图结构配准网络(DGRNet)模型, 建立一种可实现三维点云智能配准的本体-镜像关联深度学习算法, 以实现三维颜面正中矢状面的自动化构建, 为口腔临床数字化设计与分析提供参考。方法收集200例2020年10月至2022年10月就诊于北京大学口腔医学院·口腔医院修复科、正颌外科和口腔正畸科的无明显颜面畸形的牙体缺损或缺失或错畸形患者的三维颜面数据。通过数据增强(平移和旋转)的方式获得1 200例三维颜面数据, 分为训练集(800例)、验证集(200例)、测试集(200例), 用于DGRNet模型训练与测试。DGRNet模型包含构造本体与镜像点云中关键点的特征向量、基于特征向量获取本体和镜像点云中关键点的对应关系, 并通过奇异值分解计算旋转矩阵和平移矩阵。基于DGRNet模型实现本体点云与镜像点云的智能配准, 获得本体-镜像联合点云, 并采用主成分分析算法获得DGRNet模型正中矢状面。基于决定系数R2指标对测试集平移及旋转矩阵进行模型评价, 以迭代最近点(ICP)算法构建的三维颜面正中矢状面作为真值。选择上述200例临床患者中的50例数据, 对DGRNe...
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| 关 键 词： | 人工智能 口腔医学 图像处理 计算机辅助 面部 深度学习 正中矢状面 |
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