基于点云处理网络的三维颜面正中矢状面预测模型

摘要

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。

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

基金资助

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)