基于预训练SAM的提示式三维牙齿分割方法

作     者：刘复昌 蔡煜晨 缪永伟 范然 LIU Fuchang;CAI Yuchen;MIAO Yongwei;FAN Ran

作者机构：杭州师范大学信息科学与技术学院浙江杭州311121 

出 版 物：《浙江大学学报(理学版)》 (Journal of Zhejiang University(Science Edition))

年 卷 期：2025年第52卷第1期

页      面：59-69页

核心收录：

学科分类：08[工学] 081201[工学-计算机系统结构] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：浙江省自然科学基金资助项目(LZ23F020002) 

主　　题：口腔正畸 三维牙齿分割 SAM 图像分割 

摘      要：目前,大多研究采用有监督学习方法在牙齿的三维数据上训练网络,完成分割任务,但在处理缺牙、严重错位或颌部不完整的牙齿时效果不佳,泛化能力较弱。为此,提出了一种基于预训练分割一切模型(segment anything model,SAM)和提示分割技术的方法。首先,在2022年国际医学图像计算和计算机辅助干预会议(MICCAI 2022)的三维牙齿公开数据集上微调模型。然后,将三维牙齿模型投影至多个二维视图,利用SAM网络进行图像分割。再将每个像素的标签映射回原始的三维三角形面片,完成三维牙齿分割。在该数据集中,测试了900个较理想的三维上下牙数据,取得了与主流技术相当的结果。对于缺牙、牙齿错位以及上下颚不完整的复杂情况,本文方法表现出显著优于现有技术的效果,展示了更强的泛化能力和稳定性。