Використання автоматичної сегментації з допомогою гармонічного поля для розпізнавання образів
Автор: Войченко Михайло Вікторович
Кваліфікаційний рівень: магістр
Спеціальність: Комп'ютеризовані системи управління та автоматика
Інститут: Інститут комп'ютерних технологій, автоматики та метрології
Форма навчання: денна
Навчальний рік: 2020-2021 н.р.
Мова захисту: англійська
Анотація: Войченко М.В., Татарин В.Я. (керівник). Використання автоматичної сегментації з допомогою гармонічного поля для розпізнавання образу зубів у щелепі. Магістерська кваліфікаційна робота. – Націолальний університет «Львівська політехніка», Львів, 2020. В останні роки багато зусиль було витрачено на розробку комп’ютеризованих систем для клінічного та дослідницького застосування їх в стоматології. Більшість алгоритмів ортодонтичної діагностики та лікування потребують 3D-моделей зубних сіток, які часто потрібні для видалення, переміщення та перестановки зубів, для імітації результатів лікування. Таким чином, сегментація зубів є важливим кроком у багатьох автоматизованих та напівавтоматизованих комп’ютерних стоматологічних програмах. Однак сегментація зубів на сітках щелепи залишається складним завданням [1]. Зубні сітки складних розміщень зубів важко сегментувати в силу того, що проміжки між ними нерегулярні. Різні форми зубів ускладнюють окреслення контурів зубів. Артефакти, спричинені помилками сканування або моделювання на клінічних сітках, роблять сегментацію зубів більш складною. Після аналізу алгоритмів був обраний алгоритм автоматичного розпізнавання зубів на 3Д моделі щелепи з допомогою гармонічного поля [2], через його швидкодію, точність та через те що він є повністю автоматичним і не потребує впливу користувача. Реалізація алгоритму пов’язана з наступними проблемами. Такими, як визначення крайових точок моделі, обрахування значень матриць та рішення матричного рівняння з розмірністю матриці в сотні тисяч елементів[3]. Для спрощення розробки програми і вирішення цих проблем був проведений детальний аналіз алгоритму. У запропонованій реалізації даного алгоритму потрібно почати з визначення крайових точок моделі. Для рішення цієї проблеми можна реалізувати алгоритм автоматичного обрізання сітки з допомогою площини [4]. Після визначення площини розрізу можна спростити алгоритм тим, що не різати сітку, а просто точки, у яких відстань до площини менше 0,1 мм, обрати як крайові. І для точності результату потрібно додати до крайових точок додати точки, які лежать на краю сітки[5]. Для визначення цих точок можна використовувати бібліотеку VTK(VisualizationToolkit – інструменти візуалізації) [6] в якій є клас для пошуку крайових точок. Об’єкт дослідження – алгоритми розпізнавання зубів на стоматологічних моделях. Предмет дослідження – стоматологічні моделі. Мета роботи – дослідження можливості автоматичного сементування зубів із 3Д образу щелепи з допомогою гармонічного поля, використовуючи апріорно визначені зважувальні коефіцієнти. У даній роботі була досліджена проблема автоматичного сегментування зубів у моделях щелепи. Використання алгоритму автоматичного розпізнавання зубів на 3Д моделі щелепи з допомогою гармонічного поля дозволяє вирішити цю проблему. Проте для практичного застосування цього алгоритму слід застосовувати зважувальні коефіцієнти, які пропонуються в даній роботі. Для перевірки продуктивності цих зважувальних коефіцієнтів була розроблена програма, за допомогою якої можна розпізнавати образи зубів із 3Д моделі щелепи. Тестова перевірка даної програми показала, що алгоритм, покладений в її основу є валідним. Ключові слова – гармонічні поля, зубна сітка, 3Д модель щелепи, моляр, премоляр. Перелік використаних літературних джерел. 1. K. Wu, L. Chen, J. Li, and Y. Zhou, “Tooth segmentation on dental meshes using morphologic skeleton,” Computers and Graphics, vol. 38, no. 1, pp. 199–211, 2014. 2. L. Fan, L. Liu, and K. Liu, “Paintmeshcutting,” ComputerGraphicsForum, vol. 30, no. 2, pp. 603–611, 2011. 3. Rahul Venkatram (2000), “3shape”, available at: https://www.3shape.com/ (accessed 1 October 2020). 4. Y. Lee, S. Lee, A. Shamir, D. Cohen-Or, and H.-P. Seidel, “Meshs cissoring with minima rule and part salience,” Computer Aided Geometric Design, vol. 22, no. 5, pp. 444–465, 2005. 5. Z. Ji, L. Liu, and Z. Chen, “Easy mesh cutting,” in Computer Graphics Forum, vol. 25, pp. 283–291, Blackwell, London, UK,2006. 6. S. Katzand A. Tal, “Hierarchical mesh decomposition using fuzzy clustering and cuts,” ACM Transactions on Graphics, vol.22, no. 3, pp. 954–961, 2003.