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深度学习算法辅助构建三维颜面正中矢状平面
被引量：
9
1
作者
朱玉佳
许晴
+7 位作者
赵一姣
张磊
付子旺
温奥楠
高梓翔
张昀
傅湘玲
王勇
《北京大学学报（医学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第1期134-139,共6页
目的:旨在建立一种可准确确定三维颜面解剖标志点的深度学习算法——多视图堆叠沙漏神经网络(multi-view stacked hourglass convolutional neural networks,MSH-CNN),并结合赋权普氏分析算法实现三维颜面正中矢状平面的自动构建。方法...
目的:旨在建立一种可准确确定三维颜面解剖标志点的深度学习算法——多视图堆叠沙漏神经网络(multi-view stacked hourglass convolutional neural networks,MSH-CNN),并结合赋权普氏分析算法实现三维颜面正中矢状平面的自动构建。方法:收集面部无明显畸形的受试者100例,获取三维颜面数据,由专家进行颜面标志点(21个)和正中矢状平面的标注。以上述其中80例受试者三维颜面数据作为训练集数据,训练并建立本研究的MSH-CNN算法模型。以其余20例作为测试集数据,由训练后的深度学习算法自动确定每例数据的三维颜面解剖标志点(21个),并评价算法标点与专家标点间“定点误差”。将MSH-CNN自动确定的三维颜面解剖标志点应用于本课题组前期研究建立的赋权普氏分析算法,可自动构建出20例受试者的三维颜面正中矢状平面。计算MSH-CNN结合赋权普氏分析算法构建的正中矢状平面与专家正中矢状平面间“角度误差”,评价三维颜面正中矢状平面自动构建方法的效果。结果:针对20例面部无明显畸形的受试者,基于MSH-CNN和赋权普氏分析算法构建正中矢状平面与专家平面间的角度误差平均为0.73°±0.50°,其中MSH-CNN自动确定颜面21个解剖标志点的定点误差平均为(1.13±0.24)mm,眶区定点误差最大平均为(1.31±0.54)mm,鼻区定点误差最小平均为(0.79±0.36)mm。结论:将深度学习算法与赋权普氏分析算法结合应用,实现了三维颜面正中矢状平面的全自动构建,初步达到了临床专家的构建效果,为自主知识产权的软件开发奠定了基础。
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关键词
正中矢状平面
深度学习
普氏分析
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职称材料
点构法构建下颌骨正中矢状平面的初步探究
被引量：
2
2
作者
张鑫
刘洋
+3 位作者
周建萍
吴艳
郑雷蕾
戴红卫
《上海交通大学学报（医学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第1期52-59,共8页
目的·应用点构法将下颌骨多个区域骨性标志点组合构建不同平面,从中筛选出对称性最佳者作为下颌骨正中矢状平面。方法·随机选取40例成年患者,依据颏部偏斜程度分为偏斜组(MA组,20例)和非偏斜组(MS组,20例),应用Mimics 19.0软...
目的·应用点构法将下颌骨多个区域骨性标志点组合构建不同平面,从中筛选出对称性最佳者作为下颌骨正中矢状平面。方法·随机选取40例成年患者,依据颏部偏斜程度分为偏斜组(MA组,20例)和非偏斜组(MS组,20例),应用Mimics 19.0软件重建下颌骨3D模型并描记10组同名标志点,通过点构法构建出120个待定平面。以迭代最近点(iterative closest point,ICP)算法所构平面作为参考标准,在MS组中依据角度、点距、面积等几何偏差指标进行排序初筛,在MA组、MS组中通过对应点点距、表面积及体积差值、3D偏差定值区间比率等临床对称性分析指标进行细筛,找出待定平面中对称性最佳者作为下颌骨正中矢状平面。结果·以正中联合前部、下颌角、喙突等区域标志点共同构建的平面排序位居总体前5%。其中由下牙槽座点(supramentale,B)、喙突顶点(coronoid superius,Cor)、下颌角外侧凸点(gonion lateralis,Golat)所构平面(B-Cor-Golat)与ICP平面间各项指标差值最小,且差异无统计学意义(P>0.05),其余平面与参考平面间差异具有统计学意义(P<0.05)。结论·B-Cor-Golat平面能较好地反映下颌骨对称程度,在临床中可作为下颌骨正中矢状平面。
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关键词
下颌骨
正中矢状平面
点构
平面
下颌偏斜
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职称材料
隐形矫治在口腔扫描图像上牙列中线的确定方法
被引量：
2
3
作者
张晗
李永辉
+5 位作者
杨若仪
白璐
吴聿淼
李祥
王谜
朱宪春
《口腔医学研究》
CAS
北大核心
2020年第8期761-765,共5页
目的:探究一种帮助医生在隐形矫治方案制定时,精准的确定牙列终末状态的中线位置的方法,以帮助解决目前正畸临床中牙列中线确定方法可重用性低、稳定性差、受正畸医师经验所限的问题,具有一定的辅助参考意义。方法:对于接受隐形矫治的1...
目的:探究一种帮助医生在隐形矫治方案制定时,精准的确定牙列终末状态的中线位置的方法,以帮助解决目前正畸临床中牙列中线确定方法可重用性低、稳定性差、受正畸医师经验所限的问题,具有一定的辅助参考意义。方法:对于接受隐形矫治的12例错[[[牙合]]]畸形患者,将每个患者矫治前的CBCT图像与口腔扫描图像进行配准,在CBCT图像的三个视图上结合其颅骨的三维重建模型确定正中矢状参考平面,并将该平面映射至口腔扫描模型以确定牙列中线调整方案,计算本研究得到的牙列中线调整值,并与正畸专家医师初始设计的牙列中线调整值进行比较。结果:本研究得到的牙列中线调整值与正畸专家医师临床设计的牙列中线调整值相比,最大偏差0.46 mm,最小偏差0.05 mm(<0.5 mm),在统计学上无显著差异(P>0.05),一致性良好。结论:本研究提出的方法能够准确的在口腔扫描图像中确定牙列终末状态的中线位置,有助于年轻正畸医师在隐形矫治中确定牙列中线、排列牙齿。
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关键词
隐形矫治
牙列中线
正中
矢
状
参考
平面
口腔扫描图像
CBCT图像
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职称材料
题名
深度学习算法辅助构建三维颜面正中矢状平面
被引量：
9
1
作者
朱玉佳
许晴
赵一姣
张磊
付子旺
温奥楠
高梓翔
张昀
傅湘玲
王勇
机构
北京大学口腔医学院·口腔医院口腔医学数字化研究中心
北京大学口腔医学院·口腔医院口腔修复科
北京邮电大学计算机学院(国家示范性软件学院)
兰州市口腔医院特诊科
出处
《北京大学学报（医学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第1期134-139,共6页
基金
国家自然科学基金(81870815、82071171)
甘肃省重点研发计划项目(21YF5FA165)。
文摘
目的:旨在建立一种可准确确定三维颜面解剖标志点的深度学习算法——多视图堆叠沙漏神经网络(multi-view stacked hourglass convolutional neural networks,MSH-CNN),并结合赋权普氏分析算法实现三维颜面正中矢状平面的自动构建。方法:收集面部无明显畸形的受试者100例,获取三维颜面数据,由专家进行颜面标志点(21个)和正中矢状平面的标注。以上述其中80例受试者三维颜面数据作为训练集数据,训练并建立本研究的MSH-CNN算法模型。以其余20例作为测试集数据,由训练后的深度学习算法自动确定每例数据的三维颜面解剖标志点(21个),并评价算法标点与专家标点间“定点误差”。将MSH-CNN自动确定的三维颜面解剖标志点应用于本课题组前期研究建立的赋权普氏分析算法,可自动构建出20例受试者的三维颜面正中矢状平面。计算MSH-CNN结合赋权普氏分析算法构建的正中矢状平面与专家正中矢状平面间“角度误差”,评价三维颜面正中矢状平面自动构建方法的效果。结果:针对20例面部无明显畸形的受试者,基于MSH-CNN和赋权普氏分析算法构建正中矢状平面与专家平面间的角度误差平均为0.73°±0.50°,其中MSH-CNN自动确定颜面21个解剖标志点的定点误差平均为(1.13±0.24)mm,眶区定点误差最大平均为(1.31±0.54)mm,鼻区定点误差最小平均为(0.79±0.36)mm。结论:将深度学习算法与赋权普氏分析算法结合应用,实现了三维颜面正中矢状平面的全自动构建,初步达到了临床专家的构建效果,为自主知识产权的软件开发奠定了基础。
关键词
正中矢状平面
深度学习
普氏分析
Keywords
Midsagittal plane
Deep learning
Procrustes analysis
分类号
R783.2 [医药卫生—口腔医学]
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职称材料
题名
点构法构建下颌骨正中矢状平面的初步探究
被引量：
2
2
作者
张鑫
刘洋
周建萍
吴艳
郑雷蕾
戴红卫
机构
重庆医科大学附属口腔医院正畸科
口腔疾病与生物医学重庆市重点实验室
重庆市高校市级口腔生物医学工程重点实验室
出处
《上海交通大学学报（医学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第1期52-59,共8页
基金
国家自然科学青年基金(31800818)
重庆市自然科学基金(cstc2018jcyj AX0220)
+1 种基金
2016年重庆高校创新团队建设计划资助项目(CXTDG201602006)
重庆市高校市级口腔生物医学工程重点实验室资助项目~~
文摘
目的·应用点构法将下颌骨多个区域骨性标志点组合构建不同平面,从中筛选出对称性最佳者作为下颌骨正中矢状平面。方法·随机选取40例成年患者,依据颏部偏斜程度分为偏斜组(MA组,20例)和非偏斜组(MS组,20例),应用Mimics 19.0软件重建下颌骨3D模型并描记10组同名标志点,通过点构法构建出120个待定平面。以迭代最近点(iterative closest point,ICP)算法所构平面作为参考标准,在MS组中依据角度、点距、面积等几何偏差指标进行排序初筛,在MA组、MS组中通过对应点点距、表面积及体积差值、3D偏差定值区间比率等临床对称性分析指标进行细筛,找出待定平面中对称性最佳者作为下颌骨正中矢状平面。结果·以正中联合前部、下颌角、喙突等区域标志点共同构建的平面排序位居总体前5%。其中由下牙槽座点(supramentale,B)、喙突顶点(coronoid superius,Cor)、下颌角外侧凸点(gonion lateralis,Golat)所构平面(B-Cor-Golat)与ICP平面间各项指标差值最小,且差异无统计学意义(P>0.05),其余平面与参考平面间差异具有统计学意义(P<0.05)。结论·B-Cor-Golat平面能较好地反映下颌骨对称程度,在临床中可作为下颌骨正中矢状平面。
关键词
下颌骨
正中矢状平面
点构
平面
下颌偏斜
Keywords
mandible
median sagittal plane
point-based plane
mandibular deviation
分类号
R783.5 [医药卫生—口腔医学]
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职称材料
题名
隐形矫治在口腔扫描图像上牙列中线的确定方法
被引量：
2
3
作者
张晗
李永辉
杨若仪
白璐
吴聿淼
李祥
王谜
朱宪春
机构
吉林大学口腔医学院正畸科
长春理工大学计算机科学技术学院
出处
《口腔医学研究》
CAS
北大核心
2020年第8期761-765,共5页
基金
吉林省教育厅资助课题(编号:JJKH20170847KJ)。
文摘
目的:探究一种帮助医生在隐形矫治方案制定时,精准的确定牙列终末状态的中线位置的方法,以帮助解决目前正畸临床中牙列中线确定方法可重用性低、稳定性差、受正畸医师经验所限的问题,具有一定的辅助参考意义。方法:对于接受隐形矫治的12例错[[[牙合]]]畸形患者,将每个患者矫治前的CBCT图像与口腔扫描图像进行配准,在CBCT图像的三个视图上结合其颅骨的三维重建模型确定正中矢状参考平面,并将该平面映射至口腔扫描模型以确定牙列中线调整方案,计算本研究得到的牙列中线调整值,并与正畸专家医师初始设计的牙列中线调整值进行比较。结果:本研究得到的牙列中线调整值与正畸专家医师临床设计的牙列中线调整值相比,最大偏差0.46 mm,最小偏差0.05 mm(<0.5 mm),在统计学上无显著差异(P>0.05),一致性良好。结论:本研究提出的方法能够准确的在口腔扫描图像中确定牙列终末状态的中线位置,有助于年轻正畸医师在隐形矫治中确定牙列中线、排列牙齿。
关键词
隐形矫治
牙列中线
正中
矢
状
参考
平面
口腔扫描图像
CBCT图像
Keywords
invisible treatment
dental midline
median sagittal reference plane
oral scanning image
CBCT image
分类号
R78 [医药卫生—口腔医学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
深度学习算法辅助构建三维颜面正中矢状平面
朱玉佳
许晴
赵一姣
张磊
付子旺
温奥楠
高梓翔
张昀
傅湘玲
王勇
《北京大学学报（医学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2022
9
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
点构法构建下颌骨正中矢状平面的初步探究
张鑫
刘洋
周建萍
吴艳
郑雷蕾
戴红卫
《上海交通大学学报（医学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2019
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
隐形矫治在口腔扫描图像上牙列中线的确定方法
张晗
李永辉
杨若仪
白璐
吴聿淼
李祥
王谜
朱宪春
《口腔医学研究》
CAS
北大核心
2020
2
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职称材料
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