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三维模型分割技术在数字牙齿医疗领域的应用研究

摘要第4-5页
abstract第5-6页
1 绪论第9-16页
    1.1 研究背景及意义第9-11页
        1.1.1 研究背景第10页
        1.1.2 研究意义第10-11页
    1.2 国内外研究现状第11-14页
        1.2.1 基于点云的方法第11-12页
        1.2.2 基于三维网格的方法第12页
        1.2.3 基于深度学习的方法第12-14页
    1.3 论文研究重点与组织结构第14-16页
2 三维牙齿模型的分割第16-31页
    2.1 牙齿模型姿态矫正第16-18页
    2.2 牙弓曲线提取第18-20页
        2.2.1 牙齿特征点提取第18-19页
        2.2.2 牙弓曲线拟合第19-20页
    2.3 牙齿与牙龈的分割第20-27页
        2.3.1 区域增长法第20-21页
        2.3.2 Snake算法第21-25页
        2.3.3 Snake算法与区域增长结合使用第25页
        2.3.4 马尔科夫平滑框架第25-27页
    2.4 牙齿之间的分割第27-28页
    2.5 交互式的分割第28-30页
        2.5.1 基于最短路径的牙齿牙龈分割方案第28-30页
        2.5.2 三维牙齿模型的分割基于最短路径的牙齿间分割方案第30页
    2.6 本章小结第30-31页
3 下颌神经管分割第31-40页
    3.1 传统的基于阈值的分割方案第32-35页
        3.1.1 标注种子点区域增长第33-34页
        3.1.2 存在的问题第34-35页
    3.2 深度学习的处理方案第35-38页
        3.2.1 数据集的生成第36-37页
        3.2.2 数据的标定第37页
        3.2.3 目标检测方案第37-38页
        3.2.4 方法的针对性优化第38页
    3.3 本章小结第38-40页
4 实验与分析第40-59页
    4.1 牙弓曲线提取实验第40-41页
    4.2 显著点拟合提取牙齿特征第41-44页
    4.3 利用ICP算法转移模板特征第44页
    4.4 SDF值提取牙齿特征第44-45页
    4.5 切片局部最大值提取牙齿特征第45-46页
    4.6 使用谐波场牙齿分割第46-52页
    4.7 区域增长法第52-53页
    4.8 SNAKE算法分割牙齿牙龈第53-54页
    4.9 牙齿牙龈交互式分割第54-57页
    4.10 神经管检测实验第57-58页
    4.11 本章小结第58-59页
5 总结与展望第59-60页
致谢第60-61页
参考文献第61-64页
个人简历第64页

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