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TeethDreamer：由五张口腔内照片进行的 3D 牙齿重建
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究利用深度学习图像处理技术解决了口腔罕见疾病数据稀缺的问题，通过训练神经网络实现了牙齿的检测、分割和编号，并使用数据增强技术提高了精确度。修复技术生成的新全景放射片展现出了有前景的性能。
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关键要点
- 本研究利用深度学习图像处理技术解决口腔罕见疾病数据稀缺的问题。
- 使用由专家标注的156个口腔罕见疾病个体的全景放射片数据集进行研究。
- 训练了检测转换器（DETR）神经网络实现牙齿的检测、分割和编号。
- 采用几何变换等数据增强技术提高了模型的精确度。
- 没有数据增强时，DETR的平均精确度超过0.69，使用数据增强后提高至0.82。
- 使用修复技术生成的新全景放射片展现出有前景的性能，平均精确度达到0.76。
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