122 / 2022-10-12 22:11:08

基于生成对抗网络的三维口腔重建方法

目前口腔临床中的3D口腔重建主要是基于CBCT图像直接恢复三维结构，其缺点在于成本较高，同时辐射剂量对人体存在一定的危害。因此，基于二维X线片图像重建三维结构对于数字化口腔的发展具有重要意义。由于2D图像本身立体维度的信息缺失，以及牙齿分布的密度较高，目前该领域的研究工作处于初步发展阶段。本文提出了一种基于生成对抗网络的三维口腔重建方法，主要由三个模块构成。反投影模块，利用生成对抗网络中的生成器，将深度神经网络提取的深度特征，生成展平的3D结构；牙弓曲线估计模块，利用口腔图像，通过三次 B 样条估计拟合出牙弓曲线；变形模块，利用根据牙弓曲线将展平的 3D 结构映射到弯曲空间中，以获得最终的重建对象。为了验证方法的有效性，本文将重建的口腔模型与三维扫描仪获取的口腔模型进行对比，结果表明本文的方法具有较高的重建精度。