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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 제29권 제4호
- 발행연도
- 2023.4
- 수록면
- 158 - 165 (8page)
- DOI
- 10.5626/KTCP.2023.29.4.158
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최근 3D 구강 스캔 데이터를 이용하여 치아를 자동으로 분할 및 분류하거나 치아 형상을 예측하는 등의 시도가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 치아 표면 데이터에서 각 치아를 분할하는 데에 최근에 제안된 딥러닝 기반의 3D 분할 모델들을 적용하고 그 성능을 비교 평가하였다. 비교에 사용한 모델들은 데이터 형식에 따라 point cloud 기반의 모델과 mesh 기반의 모델로 구분된다. 또한, 예측된 결과물에 후처리 작업으로 graph cut 기법을 적용하여 각 모델의 분할 성능 향상을 비교 평가하였다. 실험 결과, point cloud 기반의 PointTransformer와 mesh 기반의 MeshSNet이 가장 우수한 분할 성능을 보였고, 특히 PointTransformer는 최적의 분할로 가장 빨리 수렴하였다. 결론적으로 치아 외관을 구성하는 포인트 또는 메쉬의 인접성 정보와 Transformer의 활용이 치아 분할 성능 향상에 중요한 영향을 주는 것으로 분석된다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 포인트 클라우드 기반의 3D 분할 모델
3. 메쉬 기반의 3D 분할 모델
4. 그래프 컷을 이용한 분할 후처리
5. 실험 방법
6. 실험 결과
7. 결론
References
참고문헌 (11)
참고문헌 신청
S. Logozzo, E. M. Zanetti, G. Franceschini, A. Kilpelä and A. Mäkynen, “Recent Advances in Dental Optics – Part I: 3D Intraoral Scanners for Restorative Dentistry,” Optics and Lasers in Engineering, Vol. 54, pp. 203-221, 2014.
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R. Q. Charles, H. Su, M. Kaichun and L. J. Guibas, ”PointNet: Deep Learning on Point Sets for 3D Classification and Segmentation,” 2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), pp. 77-85, 2017.
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