Fusión multimodal 3D con aprendizaje profundo de TC de haz cónico y exploraciones de malla intraoral para una reconstrucción diente-hueso clínicamente aplicable

Los modelos tridimensionales (3D) de alta fidelidad de las estructuras diente-hueso son valiosos para la planificación virtual del tratamiento dental; sin embargo, requieren integrar datos de tomografía computarizada de haz cónico (CBCT) y exploraciones intraorales (IOS) utilizando métodos que son propensos a errores o requieren mucho tiempo. Por lo tanto, este estudio presenta Deep Dental Multimodal Fusion (DDMF), un marco multimodal automático que reconstruye estructuras diente-hueso en 3D utilizando CBCT e IOS. Específicamente, el marco DDMF comprende módulos de segmentación CBCT e IOS, así como un módulo de reconstrucción multimodal con nuevas arquitecturas de aprendizaje de representación de píxeles, pérdidas guiadas por conocimientos previos y técnicas de fusión 3D basadas en geometría. Los experimentos en conjuntos de datos a gran escala del mundo real revelaron que DDMF logró un rendimiento de segmentación superior en CBCT e IOS, logrando una distancia de superficie simétrica (ASSD) promedio de 0,17 mm para la fusión 3D con una reducción sustancial del tiempo de procesamiento. Además, los estudios de aplicabilidad clínica han demostrado el potencial del DDMF para simular con precisión las estructuras diente-hueso durante todo el proceso de tratamiento de ortodoncia.