样本图：blog.csdn.net/2403_88102872/article/details/144255417 文件放服务器下载，请务必到电脑端资源详情查看然后下载 重要说明：数据集部分有增强，占比大约是1/3 数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 图片数量(jpg文件个数)：5040 标注数量(xml文件个数)：5040 标注数量(txt文件个数)：5040 标注类别数：6 标注类别名称:["Prosthesis","Root Canal","caries","impaction","restoration","root stump"] 每个类别标注的框数： Prosthesis 框数 = 4770 Root Canal 框数 = 5759 caries 框数 = 5242 impaction 框数 = 5225 restoration 框数 = 5348 root stump 框数 = 2052 总框数：28396 使用标注工具：labelImg

《SolidWorks中的牙齿-磨齿三维模型解析》 在三维建模领域，SolidWorks是一款广泛使用的强大工具，尤其在机械设计、产品开发和工程仿真中占据重要地位。本篇文章将详细探讨“牙齿-磨齿三维模型”，并结合SolidWorks软件进行深入解析。 一、SolidWorks基础 SolidWorks是一款基于Windows操作系统的参数化三维CAD（计算机辅助设计）软件，以其直观的用户界面、丰富的功能和强大的建模能力而闻名。它支持各种复杂的实体和曲面建模，以及装配体和工程图的创建，是工业设计师和工程师的得力助手。 二、牙齿-磨齿三维模型的构建 牙齿，尤其是磨齿，是人体口腔中的重要组成部分，其结构复杂，包含多个层面的细节。在SolidWorks中创建牙齿-磨齿的三维模型，首先需要理解牙齿的生理结构，包括牙冠、牙根、牙釉质、牙本质等部分。然后，利用SolidWorks的建模工具，如拉伸、旋转、扫描、放样等命令，逐步构建出牙齿的基本形状。 1. 基础形状：使用拉伸或旋转命令创建牙齿的基本轮廓，例如牙冠的外轮廓。 2. 细节添加：通过放样和扫描工具添加牙齿的纹理和细节，如沟槽和不规则表面，模拟真实牙齿的质感。 3. 牙根构造：利用拉伸和旋转命令制作牙根，考虑到牙根与牙龈的接触，需要精确控制尺寸和角度。 4. 牙釉质和牙本质：通过不同的材料属性设置，区分牙齿的不同部分，如牙釉质的光滑度和牙本质的色泽。 三、Step格式的意义 Step（STereoLithography）是一种通用的三维几何数据交换格式，它能跨平台、跨软件地传递三维模型数据。本模型提供step格式，意味着用户可以将此牙齿-磨齿模型导入其他兼容的CAD软件，如AutoCAD或Catia，进行进一步编辑、分析或与其他组件配合使用，极大地提升了模型的共享性和实用性。 四、应用领域 这样的三维模型在多个领域都有应用价值： 1. 口腔医疗：为牙科医生提供模拟手术的训练模型，或用于义齿和矫正器的设计。 2. 生物力学研究：对咀嚼过程进行力学分析，探究牙齿承受压力的分布情况。 3. 教育培训：在生物医学、机械工程等课程中，作为教学案例，帮助学生理解和掌握三维建模技术。 4. 工业设计：在食品加工设备或口腔护理产品的设计中，模拟实际牙齿形态，提高产品适用性。 总结，通过SolidWorks创建的“牙齿-磨齿三维模型”不仅展示了软件的建模能力，还体现了其在不同领域的广泛应用。对于学习和掌握三维建模技巧，以及在实际工作中的应用，都有着重要的参考价值。通过深入理解并运用这些知识，我们可以更好地利用数字化工具解决现实问题，提升工作效率和创新水平。

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