口腔内スキャナの画面に表示されるリアルタイム 3D 歯のモデルはシンプルに見えますが、高度なデータ処理パイプラインの結果です。-
ステップ 1: 点群の生成
光学システムは、三角測量または共焦点原理を使用して、キャプチャされた各フレームを 3D 点群に変換します。これにより、XYZ 座標を持つ数百万の空間点が生成されます。多くのポイントには RGB カラー情報も含まれます。点群は、生の非構造化された 3D データの集合です。
ステップ 2: フレーム-から-へのフレーム登録（ステッチ）
これは最も重要な段階です。連続するフレームには、実質的に重複する領域が含まれます。アルゴリズムは特徴点 (先端や亀裂など) を抽出し、フレーム間の対応を確立します。次に、すべてのフレームを単一の座標系に揃える剛体変換行列 (回転 + 平行移動) を計算します。一般的な方法には、反復最近接点 (ICP) アルゴリズムとそのバリアントが含まれます。 AI-で高速化された特徴マッチングにより、リアルタイムのスティッチングが可能になります。-
ステップ 3: 点群の融合
登録後、マルチフレーム点群には冗長性とノイズが含まれます。- Fusion は、重なり合う領域の重複した点をマージし、加重平均を適用してノイズを低減し、1 つの統一された高密度の点群を生成します。
ステップ 4: メッシュの再構築
点群は、STL モデルの基礎となる三角形メッシュ サーフェスに変換されます。{0}広く使用されているアルゴリズムには、ポアソン再構築、アルファ シェイプ、マーチング キューブなどがあります。このステップでは、離散点を連続サーフェスに接続し、小さな穴を埋めます。
ステップ 5: メッシュの最適化
生成されたメッシュには、単純化 (本質的な詳細を失わずに三角形の数を減らす)、平滑化 (エッジを維持しながらノイズを除去)、穴埋め (欠落したデータ領域を修復)、および通常の再計算が行われます。
ステップ 6: テクスチャ マッピング
元の画像からの色情報が 3D メッシュ サーフェスにマッピングされ、リアルなテクスチャ モデルが作成されます。これには、ソース イメージ内のどのピクセル領域が各三角形の面に対応するかを正確に計算する必要があります。
ステップ 7: リアルタイム レンダリング-
処理されたモデルは、GPU を介して画面上にリアルタイムでレンダリングされます。臨床医はモデルをすぐに回転したりズームしたりできます。キャプチャから表示までのエンドツー-のレイテンシは通常、数十ミリ秒以内に抑えられ、「スキャンしながらスキャン」のリアルタイム エクスペリエンスを提供します。{{4}
このパイプラインを理解することで、オペレーターは、スキャン速度が過剰にならない理由 (登録には追いつくのに時間が必要)、独特の解剖学的特徴が重要である理由 (登録は信頼できる特徴点に依存する)、およびデータ ボイドが最終モデルの品質を低下させる理由を理解するのに役立ちます。
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