基于深度学习的点云补全网络修复上颌磨牙钙化根管的研究

作     者：温佳欢 傅裕杰 任根强 陈宇飞 张旗 WEN Jiahuan;FU Yujie;REN Genqiang;CHEN Yufei;ZHANG Qi

作者机构：同济大学口腔医学院·同济大学附属口腔医院牙体牙髓病科上海牙组织修复与再生工程技术中心上海200072 同济大学电子与信息工程学院上海201804 

出 版 物：《口腔医学研究》 (Journal of Oral Science Research)

年 卷 期：2023年第39卷第5期

页      面：455-459页

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 1003[医学-口腔医学] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 080203[工学-机械设计及理论] 0835[工学-软件工程] 0802[工学-机械工程] 100302[医学-口腔临床医学] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 10[医学] 

基　　金：国家自然科学基金(编号:81870760、82170945) 上海市卫生健康委员会卫生行业临床研究专项(编号:202040282) 上海申康医院发展中心临床三年行动计划(编号:SHDC2020CR3058B) 

主　　题：牙髓钙化 点云补全 深度学习 上颌磨牙 

摘      要：目的:通过模拟钙化根管样本,训练基于深度学习的点云补全网络修复补全上颌磨牙中上段钙化根管,为之后辅助临床治疗提供前期理论基础。方法:收集200颗上颌磨牙(牙髓腔完整,拥有3个根管)并获取其牙髓三维模型。使用Mimics软件编辑牙髓形态以模拟上颌磨牙中上段钙化。将模拟钙化牙髓与完整牙髓配对作为点云补全模型的训练样本。经以上操作,我们制作了一个包含200组样本的钙化牙髓样本数据集,其中180组用于模型训练,20组用于模型测试。在测试阶段,通过逆向工程软件将输出结果网格实体化,再与金标准(完整牙髓)进行形态的对比评估。结果:Dice相似性指数为(86.80±1.32)%、平均对称表面距离为(0.04±0.02)mm和Hausdorff距离为(0.28±0.05)mm。结论:预测结果与金标准相似性高,外形偏差较小。基于深度学习的点云补全网络可以有效修复上颌磨牙中上段钙化。为人工智能辅助中上段钙化根管治疗提供前期理论基础。