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摘要
背景：传统的三维牙颌模型分割方法通常利用预定义的空间几何特征如曲率、法向量等作为牙齿分割的参考信息。目的：提出一种适用于复杂三维牙颌分割的算法并深度挖掘分割结果与应用场景之间的关联性。方法：建立基于结构特征和空间特征双流提取的三维牙颌分割算法，利用分流的模块化设计避免特征混淆。其中，结构特征流上的注意力机制用于捕获牙齿分割所需的细粒度语义信息，空间特征流上的Tran-Net用于保证模型对复杂牙颌分割的鲁棒性。该算法在包含健康牙颌和缺牙、错牙、牙列拥挤等复杂牙颌的临床数据集上验证有效性和可靠性，通过总体精度、均交并比、方向切割差异等评价指标衡量模型的分割性能。结果与结论：该算法在临床数据集上的总体分割精度为97.08%，分割效果从定性和定量的角度均优于其他竞争方法。验证了此次设计的结构特征流，通过构建注意力聚合机制从坐标和法向信息中可提取更精细齿形局部细节，设计的空间特征流通过构建变换网络(Tran-Net)可保证模型对缺牙、错牙、牙列拥挤等复杂牙颌的鲁棒性。因此，该牙齿分割算法对于临床医生实操参考具有较强的可靠性。
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