Skannimise töötlemata andmed sisaldavad paratamatult müra. Filtreerimis- ja silumisalgoritmid on olulised sammud, mis tagavad lõpliku 3D-mudeli kvaliteedi.
Müra allikad
Optiline müra: andur tume{0}}voolumüra ja võttemüra.
Pinnamüra: lennupunktid ja kõrvalekalded, mis on põhjustatud süljest, õhumullidest või hammaste{0}}pinna peegeldustest.
Liikumismüra: hägustumine ja joondumine, mis tuleneb skaneerimisotsa või patsiendi liikumisest.
Õmblemise müra: kihilisus ja kummitus, mis on põhjustatud akumuleeritud mitme kaadri registreerimise vigadest.
Levinud filtreerimisalgoritmid
Statistiliste kõrvalekallete eemaldamine (SOR)
Iga punkti jaoks arvutatakse keskmine kaugus selle naaberpunktideni. Punktid, mis ületavad keskmise ± standardhälbe läve, klassifitseeritakse kõrvalekalleteks ja eemaldatakse. See kõrvaldab tõhusalt süljepihustuse ja hõljuva müra.
Raadiuse kõrvalekalde eemaldamine
Punktid, millel on määratud raadiuses ebapiisav arv naabreid, eemaldatakse. See meetod sobib eriti hästi eraldatud müra kõrvaldamiseks.
Kahepoolne filter
Arvestab samaaegselt ruumilist kaugust ja intensiivsuse või normaalsuuna erinevusi. See pehmendab müra, säilitades samal ajal servade omadused. Kahepoolne filtreerimine on intraoraalses skaneerimises üks sagedamini kasutatavaid silumisalgoritme; see võib vähendada pinna karedust, säilitades samal ajal viimistlus-joone (veerise).
Laplasia silumine
Reguleerib iteratiivselt tipu asukohti, et muuta võrk sujuvamaks. See võib aga põhjustada mudeli kokkutõmbumist ja servade hägusust, mistõttu rakendatakse seda tavaliselt koos serva{1}}säilitamise piirangutega.
Vokselite allakihistamine
Ruum on jagatud 3D-voksliruudustikuks; punktid igas vokslis on esindatud nende tsentroidiga. See vähendab punkti-pilvede tihedust, ühtlustades samal ajal punktide jaotust ja kiirendab järgnevat töötlemist.
MLS (Moving Least Squares) silumine
Kõrget-järku polünoompind sobitatakse kohaliku punktipilvega ja punktid projitseeritakse sobitatud pinnale, saavutades alam-piksli-taseme silumise.
Kliiniline tähtsus
Filtreerimise intensiivsus peab olema hoolikalt tasakaalustatud. Üle-silumine võib tasandada viimistlusjooni ja interproksimaalseid kontaktpunkte, mis toob kaasa halvasti istuvad restauratsioonid. Ebapiisav filtreerimine jätab konarliku mudeli liigse müraga, mis segab laboratoorset hindamist. Tipptasemel-intraoraalsed skannerid võimaldavad kasutajatel kohandada tarkvaras silumisparameetreid või kasutada tehisintellekti abi, et automaatselt eristada servapiirkondi (kus säilivad üksikasjad) tasasetest piirkondadest (kus rakendatakse tugevamat silumist).
Nende algoritmide mõistmine aitab selgitada, miks skannimisandmed näivad tarkvaras sageli "puhtamad" kui tegelik kliiniline pind: mõned peened detailid võivad olla algoritmidega silutud. Operaatorid peavad siiski tagama kvaliteetse-skannimise, eriti kriitilistes veerise piirkondades.
Ettevõttes Aident Technology ühendab AI-30 intraoraalse skanneri seeria kiire struktureeritud-valguse püüdmine intelligentse-reaalajas töötlemisega, et pakkuda puhtaid ja täpseid digitaalseid mudeleid. Suurem kui 30 kaadrit sekundis, 10 μm või võrdne täis-kaare täpsus, pulber-vaba tõeline-värviline skaneerimine ja ülikerge 156–198 g disain, AI-30 toetab tõhusat toolide ja laboratoorsete töövoogude säilitamist.
Tutvuge meie lahendustega:
- Intraoraalse skanneri ülevaade
- Hambaravi suu skanner
- 3D suusisene skanner
- Kiire intraoraalne skanner
OEM-i/ODM-i koostöö, hulgimüügihinna või reaalajas esitluse saamiseks võtke ühendust Aidentiga ja kogege, kuidas täiustatud andmetöötlusalgoritmid aitavad kaasa usaldusväärsete digitaalsete muljete loomisele.
