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Research on a segmentation and evaluation method combining tooth morphology features / Investigación sobre un método de segmentación y evaluación que combina características morfológicas dentales
Yang, Huifang; Wang, Siwei.
  • Yang, Huifang; Peking University School. Hospital of Stomatology. Center of Digital Dentistry. Beijing. CN
  • Wang, Siwei; Ministry of Health. Research Center of Engineering and Technology for Digital Dentistry. Beijing. CN
Int. j. morphol ; 38(5): 1325-1329, oct. 2020. graf
Article in English | LILACS | ID: biblio-1134443
ABSTRACT

SUMMARY:

To explore a new semi-automatic method to segment the teeth from the three-dimensional volume data which acquired from cone beam computed tomography (CBCT) scanner. Scanned dental cast models are used to evaluate the segmentation accuracy. The CBCT data are loaded to ORS software. Based on gray value, a semi-automatic method was used to segment teeth and then the segmented teeth were saved in STL format data. Smooth the mesh data in the Geomagic Studio software. The upper and lower dental cast models were scanned by a white light scanner and the data was saved in STL format too. After registering the model data to teeth data, the deviation between them was analyzed in the Geomagic Qualify. All teeth could be obtained, the method is simple to use and applied in orthodontic biomechanics. The entire process took less than 30 minutes. The actual measured Root Mean Square (RMS) value is 0.39 mm, less than 0.4 mm. This method can segment teeth from the jaw quickly and reliably with a little user intervention. The method has important significance for dental orthodontics, virtual jaw surgery simulation and other stomatology applications.
RESUMEN
RESUMEN El objetivo de este estudio fue explorar un nuevo método semiautomático para segmentar los dientes a partir de datos de volumen tridimensional adquiridos mediante escáner de tomografía computarizada de haz cónico (CBCT). Los modelos escaneados de moldes dentales se utilizan para evaluar la precisión de la segmentación. Para los datos CBCT se utilizó el software ORS, y basado en el valor gris, se usó un método semiautomático para segmentar los dientes los que posteriormente se guardaron en datos de formato STL. Los datos se ingresaron en el software Geomagic Studio. Los modelo dentales superior e inferior se escanearon con un escáner de luz blanca y la información también se guardó en formato STL. Después del registro y comparación de los datos del modelo y los datos de los dientes, la desviación entre estos se analizó en el programa Geomagic Qualify. Usando este método fue posible obtener de forma fácil todos los dientes y además aplicar en la biomecánica de ortodoncia. El proceso completo demoró menos de 30 minutos. El valor real medido de la raíz cuadrada media fue de 0,39 mm, menos de 0,4 mm. Este método puede segmentar los dientes mandibulares de forma rápida y confiable, con una mínima intervención del usuario. El método tiene una importancia crítica para la ortodoncia, simulaciones virtuales de las cirugías de la mandíbula y otras aplicaciones en estomatología.
Subject(s)


Full text: Available Index: LILACS (Americas) Main subject: Tooth / Image Processing, Computer-Assisted / Imaging, Three-Dimensional / Cone-Beam Computed Tomography Type of study: Prognostic study Limits: Humans Language: English Journal: Int. j. morphol Journal subject: Anatomy Year: 2020 Type: Article Affiliation country: China Institution/Affiliation country: Ministry of Health/CN / Peking University School/CN

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MEDLINE

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LILACS

LIS


Full text: Available Index: LILACS (Americas) Main subject: Tooth / Image Processing, Computer-Assisted / Imaging, Three-Dimensional / Cone-Beam Computed Tomography Type of study: Prognostic study Limits: Humans Language: English Journal: Int. j. morphol Journal subject: Anatomy Year: 2020 Type: Article Affiliation country: China Institution/Affiliation country: Ministry of Health/CN / Peking University School/CN