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CBCT 图像中的牙齿定位和损伤分割：基于 SpatialConfiguration-Net 和 U-Net
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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
本研究提出了一种基于深度学习的方法，利用两个卷积神经网络：SpatialConfiguration-Net (SCN) 和修改版的 U-Net，精确地预测了CBCT图像中所有牙齿的坐标，实现了对牙齿体积的精确裁剪，并通过分割方法检测出病变，解决了CBCT图像中的类别不平衡问题。方法在144个CBCT图像上评估，实现了97.3%的牙齿定位准确率，具有0.97的敏感性和0.88的特异性，适用于病变检测。
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关键要点
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本研究提出了一种基于深度学习的方法。
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使用两个卷积神经网络：SpatialConfiguration-Net (SCN) 和修改版的 U-Net。
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精确预测CBCT图像中所有牙齿的坐标。
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实现了对牙齿体积的精确裁剪。
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通过分割方法检测出病变。
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解决了CBCT图像中的类别不平衡问题。
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在144个CBCT图像上评估，取得97.3%的牙齿定位准确率。
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具有0.97的敏感性和0.88的特异性，适用于病变检测。
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