| 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 |