LMVSegRNN and Poseidon3D: Addressing Challenging Teeth Segmentation Cases in 3D Dental Surface Orthodontic Scans

Simple item page
dc.contributor.authorKubík, Tiborcs
dc.contributor.authorŠpaněl, Michalcs
dc.coverage.issue10cs
dc.coverage.volume11cs
dc.date.accessioned2025-06-12T11:56:55Z
dc.date.available2025-06-12T11:56:55Z
dc.date.issued2024-10-01cs
dc.description.abstractThe segmentation of teeth in 3D dental scans is difficult due to variations in teeth shapes, misalignments, occlusions, or the present dental appliances. Existing methods consistently adhere to geometric representations, omitting the perceptual aspects of the inputs. In addition, current works often lack evaluation on anatomically complex cases due to the unavailability of such datasets. We present a  projection-based approach towards accurate teeth segmentation that operates in a detect-and-segment manner locally on each tooth in a  multi-view fashion. Information is spatially correlated via recurrent units. We show that a projection-based framework can precisely segment teeth in cases with anatomical anomalies with negligible information loss. It outperforms point-based, edge-based, and Graph Cut-based geometric approaches, achieving an average weighted IoU score of 0.971220.038 and a Hausdorff distance at 95 percentile of 0.490120.571 mm. We also release Poseidon's Teeth 3D (Poseidon3D), a novel dataset of real orthodontic cases with various dental anomalies like teeth crowding and missing teeth.en
dc.description.abstractSegmentace zubů ve 3D povrchových skenech zubních oblouků reálných pacientů je obtížná kvůli velké variabilitě ve tvarech zubů, jejich poloze, okluzím, apod. V současných pracích často chybí hodnocení na anatomicky složitých případech kvůli nedostupnosti takových datových souborů. V článku představujeme metodu pro přesnou segmentaci zubů založenou na 2D projekcích, která nejprve detekuje zuby a následně každý zub segmentuje lokálně ve více pohledech. Ukazujeme, že metoda založená na projekcích dokáže přesně segmentovat zuby v případech s anatomickými anomáliemi se zanedbatelnou ztrátou informace. Překonává čistě geometrické přístupy založené na mračnech bodů, hranách nebo Graph Cut přístupech, a dosahuje průměrného skóre IoU 0,971220,038 a Hausdorffovy vzdálenosti při 95 percentilu 0,490120,571 mm. V práci použitá nová datová sada Poseidon's Teeth 3D (Poseidon3D) reálných ortodontických případů s různými zubními anomáliemi je veřejně přístupná.cs
dc.formattextcs
dc.format.extent1-18cs
dc.format.mimetypeapplication/pdfcs
dc.identifier.citationBioengineering. 2024, vol. 11, issue 10, p. 1-18.en
dc.identifier.doi10.3390/bioengineering11101014cs
dc.identifier.issn2306-5354cs
dc.identifier.orcid0009-0006-8201-0035cs
dc.identifier.orcid0000-0003-0193-684Xcs
dc.identifier.other193275cs
dc.identifier.researcheridG-9639-2016cs
dc.identifier.scopus22836945200cs
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11012/252169
dc.language.isoencs
dc.publisherMDPIcs
dc.relation.ispartofBioengineeringcs
dc.relation.urihttps://www.mdpi.com/2306-5354/11/10/1014cs
dc.rightsCreative Commons Attribution 4.0 Internationalcs
dc.rights.accessopenAccesscs
dc.rights.sherpahttp://www.sherpa.ac.uk/romeo/issn/2306-5354/cs
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/cs
dc.subjectdental scansen
dc.subjecttooth segmentationen
dc.subject3D mesh segmentationen
dc.subjectPoseidon3Den
dc.subjectPoseidon's Teeth 3Den
dc.subjectLMVSegRNNen
dc.subjectorthodontic mesh segmentation dataseten
dc.titleLMVSegRNN and Poseidon3D: Addressing Challenging Teeth Segmentation Cases in 3D Dental Surface Orthodontic Scansen
dc.title.alternativeLMVSegRNN a Poseidon3D: Řešení náročných případů segmentace zubů ve 3D ortodontických skenechcs
dc.type.driverarticleen
dc.type.statusPeer-revieweden
dc.type.versionpublishedVersionen
sync.item.dbidVAV-193275en
sync.item.dbtypeVAVen
sync.item.insts2025.06.12 13:56:55en
sync.item.modts2025.06.12 13:33:03en
thesis.grantorVysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. Ústav počítačové grafiky a multimédiícs
Files
Original bundle
Now showing 1 - 1 of 1
Thumbnail Image
Name:
bioengineering1101014.pdf
Size:
51.34 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
file bioengineering1101014.pdf
Download
Collections
Ústav počítačové grafiky a multimédií