基于口腔解剖知识的半监督学习在3D牙科CBCT分割和病变检测中的应用
学术背景与研究动机 在牙科医疗保健领域,锥形束计算机断层扫描(CBCT, Cone Beam Computed Tomography)是一种广泛应用的三维成像技术。CBCT能够提供口腔的三维图像,尤其在对牙源性病变的诊断中表现出色。然而,CBCT图像的分割(segmentation)——即对图像中每个体素(voxel)标记出病变、骨骼、牙齿和修复材料——是一个关键且复杂的任务。目前,临床实践中主要依赖手动分割,这不仅耗时,还需要大量的专业知识。为了实现自动化分割,减少对大量手动标记数据的依赖,研究者们提出了结合口腔解剖知识的半监督学习方法。本文提出了一种新颖的“口腔解剖知识引导的半监督学习模型”(OAK-SSL, Oral-Anatomical Knowledge-Informed Semi...