山东大学学报(工学版)

作者：刘真光,朱玉佳,王勇,傅湘玲,赵一姣,陈晋鹏

单位：1.北京邮电大学计算机学院(国家示范性软件学院), 北京 100876;2.可信分布式计算与服务教育部重点实验室(北京邮电大学), 北京 100876;3.北京大学口腔医学院·口腔医院, 北京 100081;4.国家口腔医学中心, 北京100081;5.口腔生物材料和数字诊疗装备国家工程研究中心, 北京 100081

关键词：颜面正中矢状面,点云处理网络,平面预测,端到端框架,三维颜面数据,

基金：国家自然科学基金资助项目(82071171,82271039);北京大学口腔医院实验室开放课题资助项目(PKUSS20220301);北京邮电大学研究生创新创业资助项目(2023-YC-T030)

设计一种基于点云处理网络的三维颜面正中矢状面预测模型(facial midsagittal plane prediction network, FSPNet),实现三维颜面正中矢状面端到端自动化预测。FSPNet模型以三维颜面点云数据为输入,利用点云处理网络提高数据处理效率。它包含3个模块:全局特征编码模块从点云整体结构提取全局特征;局部特征编码模块从点云局部空间结构提取局部特征;正中矢状面预测模块聚合全局特征和局部特征,输出正中矢状面平面参数。借助点云编码模块,模型能够从不同角度充分挖掘颜面点云数据空间信息,实现点云特征全面提取。在真实颜面数据集上的试验结果表明,FSPNet模型具有优秀的性能,点云编码模块能够准确提取颜面点云特征,模型预测效果明显优于临床广泛使用的迭代最近点关联法,充分验证了FSPNet模型的有效性。

来源：2024年第3期

《山东大学学报(工学版)》期刊编辑部

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