Skip to main content
CenXiv.org
此网站处于试运行阶段,支持我们!
我们衷心感谢所有贡献者的支持。
贡献
赞助
cenxiv logo > cs > arXiv:2507.17205v1

帮助 | 高级搜索

计算机科学 > 计算机视觉与模式识别

arXiv:2507.17205v1 (cs)
[提交于 2025年7月23日 ]

标题: VBCD:一种基于体素的个性化牙冠设计框架

标题: VBCD: A Voxel-Based Framework for Personalized Dental Crown Design

Authors:Linda Wei, Chang Liu, Wenran Zhang, Zengji Zhang, Shaoting Zhang, Hongsheng Li
摘要: 从口内扫描设计修复牙冠对牙科技术人员来说是劳动密集型的工作。 为解决这一挑战,我们提出了一种新颖的基于体素的自动化牙冠设计框架(VBCD)。 VBCD框架从体素化的口内扫描生成初始粗略的牙冠,然后通过一个包含距离感知监督的细粒度优化器来提高准确性和质量。 在训练阶段,我们采用曲率和边缘线惩罚损失(CMPL)来增强生成的牙冠与边缘线的对齐度。 此外,引入了基于FDI牙齿编号系统的定位提示,以进一步提高生成的牙冠的准确性。 在大规模口内扫描数据集上的评估表明,我们的方法优于现有方法,为个性化牙冠设计提供了一个稳健的解决方案。
摘要: The design of restorative dental crowns from intraoral scans is labor-intensive for dental technicians. To address this challenge, we propose a novel voxel-based framework for automated dental crown design (VBCD). The VBCD framework generates an initial coarse dental crown from voxelized intraoral scans, followed by a fine-grained refiner incorporating distance-aware supervision to improve accuracy and quality. During the training stage, we employ the Curvature and Margin line Penalty Loss (CMPL) to enhance the alignment of the generated crown with the margin line. Additionally, a positional prompt based on the FDI tooth numbering system is introduced to further improve the accuracy of the generated dental crowns. Evaluation on a large-scale dataset of intraoral scans demonstrated that our approach outperforms existing methods, providing a robust solution for personalized dental crown design.
主题: 计算机视觉与模式识别 (cs.CV)
引用方式: arXiv:2507.17205 [cs.CV]
  (或者 arXiv:2507.17205v1 [cs.CV] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2507.17205
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI

提交历史

来自: Linda Wei [查看电子邮件]
[v1] 星期三, 2025 年 7 月 23 日 04:53:38 UTC (2,898 KB)
全文链接:

获取论文:

    查看标题为《》的 PDF
  • 查看中文 PDF
  • 查看 PDF
  • HTML(实验性)
  • TeX 源代码
  • 其他格式
查看许可
当前浏览上下文:
cs.CV
< 上一篇   |   下一篇 >
新的 | 最近的 | 2025-07
切换浏览方式为:
cs

参考文献与引用

  • NASA ADS
  • 谷歌学术搜索
  • 语义学者
a 导出 BibTeX 引用 加载中...

BibTeX 格式的引用

×
数据由提供:

收藏

BibSonomy logo Reddit logo

文献和引用工具

文献资源探索 (什么是资源探索?)
连接的论文 (什么是连接的论文?)
Litmaps (什么是 Litmaps?)
scite 智能引用 (什么是智能引用?)

与本文相关的代码,数据和媒体

alphaXiv (什么是 alphaXiv?)
CatalyzeX 代码查找器 (什么是 CatalyzeX?)
DagsHub (什么是 DagsHub?)
Gotit.pub (什么是 GotitPub?)
Hugging Face (什么是 Huggingface?)
带有代码的论文 (什么是带有代码的论文?)
ScienceCast (什么是 ScienceCast?)

演示

复制 (什么是复制?)
Hugging Face Spaces (什么是 Spaces?)
TXYZ.AI (什么是 TXYZ.AI?)

推荐器和搜索工具

影响之花 (什么是影响之花?)
核心推荐器 (什么是核心?)
IArxiv 推荐器 (什么是 IArxiv?)
  • 作者
  • 地点
  • 机构
  • 主题

arXivLabs:与社区合作伙伴的实验项目

arXivLabs 是一个框架,允许合作伙伴直接在我们的网站上开发和分享新的 arXiv 特性。

与 arXivLabs 合作的个人和组织都接受了我们的价值观,即开放、社区、卓越和用户数据隐私。arXiv 承诺这些价值观,并且只与遵守这些价值观的合作伙伴合作。

有一个为 arXiv 社区增加价值的项目想法吗? 了解更多关于 arXivLabs 的信息.

这篇论文的哪些作者是支持者? | 禁用 MathJax (什么是 MathJax?)
  • 关于
  • 帮助
  • contact arXivClick here to contact arXiv 联系
  • 订阅 arXiv 邮件列表点击这里订阅 订阅
  • 版权
  • 隐私政策
  • 网络无障碍帮助
  • arXiv 运营状态
    通过...获取状态通知 email 或者 slack

京ICP备2025123034号