基于RoI Transformer的定向牙齿检测：一种提升CBCT影像处理精度的创新方法

为解决CBCT影像中牙齿精准检测与分类的难题，研究人员创新性地将定向目标检测技术与区域兴趣转换器(RoI Transformer)相结合，开发出一种新型影像处理方法。该方法针对磨牙、前磨牙、尖牙和切牙的自然生长特征进行优化，通过距离和灰度值约束等后处理技术显著降低误检率。实验显示其准确率达98.48%，mAP达98.12%，为口腔三维影像诊断提供了更精准的可视化解决方案。

　　

锥形束计算机断层扫描(CBCT)凭借卓越的空间分辨率和三维重建能力，正在重塑牙科影像学格局。这项研究突破性地将定向目标检测框架与区域兴趣转换器(RoI Transformer)模块相融合，开创了牙齿智能识别的新范式。

技术层面，该方案针对传统水平检测方法在牙列曲面适应性不足的缺陷，通过动态特征对齐机制精准捕捉牙齿长轴方向，特别适用于存在天然生长倾角的磨牙和前磨牙。创新引入的灰度-距离双约束后处理算法，有效解决了缺牙区域假阳性干扰的临床痛点。

性能指标令人振奋：检测准确率飙升至98.48%，召回率97.21%，mAP(平均精度均值)达到98.12%的行业新高。这种技术突破不仅实现了牙位自动标注的亚毫米级精度，其创新的方向可视化功能更为正畸方案设计提供了前所未有的空间参考。

从临床应用看，该技术显著提升了全景片(PAN)的影像解析度，使牙根形态、邻面龋等细微结构的数字化诊断成为可能，为智慧牙科的发展注入了新动能。