Краткое содержание

arXiv:2511.14336v1 Тип объявления: новый Аннотация: Структурированное понимание внутриротового трехмерного сканирования имеет решающее значение для цифровой ортодонтии. Однако существующие подходы на основе глубокого обучения сильно зависят от модально-специфического обучения, больших аннотированных наборов данных и контролируемых условий сканирования, что ограничивает обобщение между устройствами и затрудняет внедрение в реальные клинические рабочие процессы. Кроме того, исходные интраоральные сетки демонстрируют значительную вариабельность положения дуг, неполную геометрию из-за окклюзии или контакта зубов, а также отсутствие текстурных признаков, что делает единую семантическую интерпретацию крайне сложной задачей. Для устранения этих ограничений мы предлагаем ArchMap — обучаемую без предварительного обучения и управляемую знаниями архитектуру для надежного структурированного понимания зубочелюстной системы. Архитектура ArchMap сначала вводит модуль выравнивания дуги с учетом геометрии, который стандартизирует необработанные 3D-сетки в пространственно выровненные, сохраняющие непрерывность многопроекционные представления. Затем мы создаем базу стоматологических знаний (DKB), которая кодирует иерархическую онтологию зубов, dentitio