Virtual Tooth Extraction from Cone Beam Computed Tomography Scans

Marta Orlowska , Rafał Jóźwiak , Piotr Regulski

Abstract

The aim of this paper is to extract a tooth from a Cone Beam Computed Tomography (CBCT) scan. The segmentation combined with the visualization allows for accomplishing the concept of the virtual extraction, which is extremely useful for digital implant treatment planning. We propose a two-step segmentation, which contains a supervised pixel-classification followed by a level set method. The proposed method is implemented as an ImageJ plugin and complemented by a convenient and intuitive user interface. Initial verification and conclusions are also presented.
Author Marta Orlowska
Marta Orlowska,,
-
, Rafał Jóźwiak (FMIS / DCSDCAM)
Rafał Jóźwiak,,
- Department of CAD/CAM Systems Design and Computer-Aided Medicine
, Piotr Regulski
Piotr Regulski,,
-
Pages275-285
Publication size in sheets0.5
Book Augustyniak P, Maniewski Roman, Tadeusiewicz Ryszard (eds.): Recent Developments and Achievements in Biocybernetics and Biomedical Engineering, Advances in Intelligent Systems and Computing, vol. 647, 2018, Springer International Publishing, ISBN 978-3-319-66904-5, [978-3-319-66905-2], DOI:10.1007/978-3-319-66905-2
Keywords in Polishsegmentacja zębów, CBCT, klasyfikacja w oparciu o piksele, zbiory poziomicowe
Keywords in Englishtooth segmentation, CBCT, pixel-based classification, level set, ImageJ
Abstract in PolishW pracy przedstawioną metodę wirtualnej ekstrakcji zęba w badaniach CBCT głowy. Koncepcja wirtualnej ekstrakcji zęba redukuję dawkę promieniowania jonizującego, gdyż pozwala ograniczyć liczbę wykonywanych badań CBCT ze standardowych dwóch (przed ekstrakcją zęba i po dla potrzeba planowania dalszego leczenia) do jednego, na którym po wirtualnym usunięciu zęba przechodzi się od razu do modelowania leczenia implantami. Opracowana metoda jest dwuetapowa. W pierwszym etapie na bazie nadzorowanej klasyfikacji pikseli (selekcja zestawu cech obrazowych oraz klasyfikacja oparta o lasy losowe) rozpoznawane są zęby oraz nadmiarowe tło. Następnie pożądany ząb jest wydzielany za pomocą algorytmu zbiorów poziomicowych (level set). Proponowana metoda została zaimplementowana jako wtyczka dla środowiska ImageJ, która po segmentacji zęba pozwala na trójwymiarową rekonstrukcję i wizualizację efektów przetwarzania.
DOIDOI:10.1007/978-3-319-66905-2_24
URL https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-319-66905-2_24
Languageen angielski
Score (nominal)0
ScoreMinisterial score = 0.0, 18-09-2018, BookChapterNotSeriesMainLanguages
Citation count*
Cite
Share Share

Get link to the record


* presented citation count is obtained through Internet information analysis and it is close to the number calculated by the Publish or Perish system.
Back