Deep learning approach to generate patient-specific teeth

深度学习方法生成患者特定的牙齿

• 批准号: 549122-2019
• 负责人: Guibault, François
• 金额: $ 4.16万
• 依托单位: École Polytechnique de Montréal
• 依托单位国家: 加拿大
• 项目类别: Alliance Grants
• 财政年份: 2021
• 资助国家: 加拿大
• 起止时间: 2021-01-01 至 2022-12-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://www.nserc-crsng.gc.ca/ase-oro/Details-Detailles_eng.asp?id=721096
• 关键词: Deep; learning; approach; generate; patient

Dental offices are faced with hundreds of thousands of dental reconstructions per year. Each dental reconstruction typically requires a dental professional to manually design and input the characteristics of the tooth to be reconstructed. Consequently, this time-consuming process is difficult to reproduce between professionals and hence leads to great variability in quality. This project will use Deep Learning approaches to develop a new methodology that automatically designs patient-specific teeth. To achieve this goal, we collaborate with industrial partners that will provide us with roughly five thousand cases of digitalized dental impressions for upper and lower dental arches (i.e. mandible and maxilla). Using these healthy arches as a gold standard, we plan to train neural networks to generate and or deform mesh models to yield a volumetric surface representing the tooth to be reconstructed in its spatial context. The resulting integrated system will be designed to continuously learn. Indeed, teeth generated by the system can be modified by a dental professional making a restoration. The resulting modification will then be used to retrain the network and increase its effectiveness.#(cr)#(lf)Les cabinets dentaires font face à des centaines de milliers de reconstructions dentaires par an. Chaque reconstruction dentaire nécessite généralement l'intervention d'un professionnel de la santé dentaire pour concevoir et saisir manuellement les caractéristiques de la dent à reconstruire. Par conséquent, ce processus qui prend du temps est difficile à reproduire entre professionnels et entraîne donc une grande variabilité de qualité. Ce projet utilisera des approches d'apprentissage profond pour développer une nouvelle méthodologie permettant de concevoir automatiquement des dents spécifiques au patient. Pour atteindre cet objectif, nous collaborons avec des partenaires industriels qui nous fourniront environ cinq mille empreintes dentaires numérisées pour les arcades dentaires supérieures et inférieures (c.-à-d. Mandibule et maxillaire). En utilisant ces arches saines comme étalon or, nous prévoyons entraîner des réseaux de neurones à générer ou déformer des modèles de maillage afin d'obtenir une surface volumétrique qui représentera la dent à reconstruire dans son contexte spatial. Le système intégré résultant sera conçu pour apprendre en permanence. En effet, les dents générées par le système pourront être modifiées par un professionnel dentaire effectuant une restauration. La modification résultante sera ensuite utilisée pour ré-entraîner le réseau et augmenter son efficacité.

牙科诊所每年面临数十万次牙齿重建。每一次牙齿重建通常需要牙科专业人员手动设计和输入待重建牙齿的特征。因此，这一耗时的过程很难在专业人员之间复制，因此导致质量上的巨大差异。这个项目将使用深度学习方法来开发一种新的方法，自动设计患者特定的牙齿。为了实现这一目标，我们与行业合作伙伴合作，将为我们提供大约5000例上下牙弓(即下颌和上颌)的数字化牙印。利用这些健康的牙弓作为黄金标准，我们计划训练神经网络来生成和/或变形网格模型，以产生代表要在其空间环境中重建的牙齿的体积表面。由此产生的集成系统将被设计为不断学习。事实上，该系统生成的牙齿可以由牙科专业人员进行修复。随后，所做的修改将用于重新培训该网络并提高其效力。#(Cr)#(Lf)Les橱柜和dentaire的字体将按面值计算。重建过程中，L介入了专业人员的工作，帮助他们完成重建任务。不同的是，这一过程并不是一件难事，而是一件很重要的事情。该项目的目的是为患者提供一种新的治疗方法，使其自动化。Pour atteindre cet object tif，nous Collaborons avec des partenaire Industries qui nous ourniront Environmental on cinq mille empreintes dentaire numérisées Pour les arcards dentaire supérieures et inférieures(c.-à-d.下颌骨和上颌骨)。充分利用了拱门或nous prévoyons entraüner des réseaux de Neuronsàgénérer ou déformer des modèles de maillage afin d‘obtenir Surface Volumétrique qui eprésentera la dantàreconstrucire dans son Construcire Dans Son Context。这是一种永恒的服务。因此，这是一项有效的恢复制度的工作。这是一种有效的改良方法，可用于改善健康状况。