深度学习框架三维识别分割，CT，CBCT牙齿重建，识别 本文介绍了一种基于深度学习的三维识别分割方法，用于 CBCT 牙齿重建和识别。该方法通过融合 CT 和 intraoral mesh 扫描数据，实现了高精度的牙齿骨骼重建和识别。 知识点： 1. 深度学习框架：本文介绍了基于深度学习的三维识别分割方法，用于 CBCT 牙齿重建和识别。该方法采用多模态融合技术，融合 CT 和 intraoral mesh 扫描数据，实现了高精度的牙齿骨骼重建和识别。 2. CBCT 牙齿重建：CBCT（ Cone-Beam Computed Tomography）是一种常用的医疗成像技术，用于获取牙齿和骨骼的三维图像。本文介绍了一种基于 CBCT 的牙齿重建方法，通过融合 CT 和 intraoral mesh 扫描数据，实现了高精度的牙齿骨骼重建。 3. 多模态融合：本文介绍了一种多模态融合技术，用于融合 CT 和 intraoral mesh 扫描数据。该技术可以实现高精度的牙齿骨骼重建和识别。 4. 深度学习在数字牙科学中的应用：本文介绍了深度学习技术在数字牙科学中的应用，用于实现高精度的牙齿骨骼重建和识别。该技术可以提高牙齿治疗规划和决策的准确性和效率。 5. 牙齿骨骼重建算法：本文介绍了一种基于深度学习的牙齿骨骼重建算法，通过融合 CT 和 intraoral mesh 扫描数据，实现了高精度的牙齿骨骼重建。 6. 牙齿识别：本文介绍了一种基于深度学习的牙齿识别方法，用于识别牙齿的形状和结构。该方法可以提高牙齿治疗规划和决策的准确性和效率。 7. 数字牙科学：本文介绍了数字牙科学在牙齿治疗规划和决策中的应用，通过使用深度学习技术和多模态融合技术，实现了高精度的牙齿骨骼重建和识别。 8. 医疗成像技术：本文介绍了一种基于 CBCT 的医疗成像技术，用于获取牙齿和骨骼的三维图像。该技术可以提高牙齿治疗规划和决策的准确性和效率。 9. 牙齿治疗规划：本文介绍了牙齿治疗规划在数字牙科学中的应用，通过使用深度学习技术和多模态融合技术，实现了高精度的牙齿骨骼重建和识别。 10. 数字牙科学在牙齿治疗中的应用：本文介绍了数字牙科学在牙齿治疗中的应用，通过使用深度学习技术和多模态融合技术，实现了高精度的牙齿骨骼重建和识别。

这项研究的目的是评估咀嚼模拟对基于氧化锆基冠磨蚀的人造瓷釉磨损的影响。 使用计算机辅助设计/计算机辅助加工技术（CAD / CAM）扫描了15种冠准备以制造冠，方法如下（n = 5）：抛光（PM）和釉面（GM）整体式氧化锆（厚度均匀的1.5毫米）和双层（BL-0.8毫米氧化锆涂层，0.7毫米瓷贴面）冠。 将样品固结，并以滑石压头（直径为6 mm）作为拮抗剂进行咀嚼模拟（250万个循环/ 0-80N /人造唾液/ 37°C）。 假定未老化样品的均匀性，使用表面轮廓仪对拮抗剂进行扫描，并计算材料损失量。 还使用轮廓仪来分析牙冠咬合面的粗糙度。 扫描电子显微镜用于表征磨损的表面。 单向方差分析和Tukey检验（p = 0.05）用于分析磨损结果。 各组之间观察到显着差异（p <0.001）。 相比于整体氧化锆，抛光（PM-0.167 mm3±0.02）和上釉（0.101 mm3±0.03），与瓷器（BL）磨损的人造瓷釉的材料损失（0.217 mm3±0.015）明显更高。 。 与整体式氧化锆相比，贴面瓷器导致人造瓷釉的磨损更为明显。 但是，针对整体Y-TZP的咀嚼也会对相对的牙齿造成磨损。

基于VTK的牙齿三维模型分割软件

本设计基于3ds max平台开发，使用的是3ds max内置的maxscript脚本语言，有可视化UI，可实现单个/多个牙齿的分割提取、牙弓线半自动拟合、病人资料库编辑、排牙等功能。代码全部开源，可直接运行。

幼儿园健康课件保护牙齿

牙齿stl网格模型分割算法（投影算法（曲面的栅格化算法））（牙龈外轮廓计算）

中班上学期健康教案《如何保护牙齿》.doc

计算机三维模型模拟牙齿及托槽移动，顾百利，，本文目的是描述一个快速简便的网格模型切割方法，用这个方法在一个基于三维的STL格式牙模型上使用网格切割技术对模型进行操作。用

提出了一种基于结构光的牙齿三维轮廓测量系统。该系统由电荷耦合器件(CCD)相机和数字光处理(DLP)4500 投影模块组成。采用格雷码与相移法结合的投影方法。基于张正友标定法提出一种快速、精确的相机与投影仪联合标定的方法。在系统标定的基础上进行牙模扫描实验，得到了牙模三维点云轮廓。实验结果表明，该系统能够对牙模进行精确的三维测量，为其以后在牙科领域的应用奠定基础。

三维重建技术在口腔正畸中的应用