1. AMM
  2. Всі випуски
  3. Випуск 2, Номер 1(2), 2020
  4. Використання автоматичної сегментації за допомогою гармонічного поля для розпізнавання образу зубів у щелепі

Використання автоматичної сегментації за допомогою гармонічного поля для розпізнавання образу зубів у щелепі

AMM.
2020;
Випуск 2, Номер 1(2)
: cc. 93 - 99
https://doi.org/10.23939/amm2020.01.093
Автори:
  1. М. В. Войченко
  2. В. Я. Татарин
1
Національний університет «Львівська політехніка»
2
Національний університет «Львівська політехніка»

Важливою попередньою процедурою в автоматизованій ортодонтії є точне сегментування зубів із 3Д моделі щелепи, що повинна включати якомога менше ручних операцій. Мотивована ультрасучасними загальними методами сегментації сіток, які прийняли теорію гармонічного поля для виявлення сегментів, у цій статті досліджується нова, спрямована на стоматологію структура сегментації зубних сіток. Завдяки спеціально розробленій схемі зважування та стратегії апріорних знань для керування гармонічних обмежень, цей метод може ефективно визначати межі зубів.

3Д модель щелепи
сегментація зубних сіток
  1. K. Wu, L. Chen, J. Li, and Y. Zhou, «Tooth segmentation on dental meshes using morphologic skeleton,» Computers and Graphics, vol. 38, no. 1, pp. 199–211, 2014. 2011.
  2. L. Fan, L. Liu, and K. Liu, «Paintmeshcutting,» ComputerGraphicsForum, vol. 30, no. 2, pp. 603–611,
  3. Rahul Venkatram (2000), «3shape», available at: https://www.3shape.com/ (accessed 1 October 2020).
  4. Y. Lee, S. Lee, A. Shamir, D. Cohen-Or, and H.-P. Seidel, «Meshs cissoring with minima rule and part salience,» Computer Aided Geometric Design, vol. 22, no. 5, pp. 444–465, 2005.
  5. Z. Ji, L. Liu, and Z. Chen, «Easy mesh cutting,» in Computer Graphics Forum, vol. 25, pp. 283–291, Blackwell, London, UK,2006.
  6. S. Katzand A. Tal, «Hierarchical mesh decomposition using fuzzy clustering and cuts,» ACM Transactions on Graphics, vol.22, no. 3, pp. 954–961, 2003.
  7. Y.-K. Lai, S.-M. Hu, R. R. Martin, and P. L. Rosin, "Rapid and effective segmentation of 3D models using random walks,"ComputerAidedGeometricDesign, vol. 26, no. 6, pp. 665–679,2009.
  8. L. Shapira, A. Shamir, and D. Cohen-Or, "Consistent mesh partitioning and skeletonisation using the shape diameter function,«VisualComputer, vol. 24, no. 4, pp. 249–259, 2008.
  9. M.Attene, B. Falcidieno, and M. Spagnuolo, «Hierarchical mesh segmentation based on fitting primitives,» Visual Computer, vol.22, no. 3, pp. 181–193, 2006.
  10. A. F. Koschan, «Perception-based 3D triangle mesh segmentation using fast marching watersheds,» in Proceedings of the IEEE Computer Society Conference on ComputerVision and Pattern Recognition, vol. 2, pp. II- 27—II-32, IEEE, June 2003.
  11. A. Shamir, «A survey on mesh segmentation techniques,» Computer Graphics Forum, vol. 27, no. 6, pp. 1539–1556, 2008.
  12. Sheng-hui Liao, Shi-jian Liu, Bei-ji Zou, Xi Ding, Ye Liang, and Jun-hui Huang, «Automatic Tooth Segmentation of Dental Mesh Based on Harmonic Fields» vol. 38, no. 1, 2014.
  13. Lisa Avila, Charles Law (1998), «The Visualization Toolkit An Object-Oriented Approach to 3D Graphics», available at: https://vtk.org/ (accessed 1 October 2020).
  14. Y. Kumar, R. Janardan, and B. Larson, «Automatic feature identification in dental meshes,» Computer- Aided Design and Applications, vol. 9, no. 6, pp. 747–769, 2012.
  15. Pierre Zoppitelli (2008), «Eigen», available at: http://eigen.tuxfamily.org/index.php?title=Main_Page (accessed 1 October 2020).
  16. Y.Chen, T. A. Davis,W.W. Hager, and S. Rajamanickam, «Algorithm 887: CHOLMOD, supernodal sparse Cholesky factorization and update/downdate,» ACM Transactionson Mathematical Software, vol. 35, no. 3, article 22, 2008.
  17. T. A. Davis, User Guide for CHOLMOD: A Sparse Cholesky Factorization and Modification Package, Department of Computer, Information Science and Engineering, University of Florida, Gainesville, Fla, USA, 2014.
  18. Alban Denoyel (2012), «3D models», available at: https://sketchfab.com/ (accessed 1 October 2020).