Text Condition Embedded Regression Network for Automated Dental Abutment Design

📄 arXiv: 2511.22578v1 📥 PDF

作者: Mianjie Zheng, Xinquan Yang, Xuguang Li, Xiaoling Luo, Xuefen Liu, Kun Tang, He Meng, Linlin Shen

分类: cs.CV

发布日期: 2025-11-27

💡 一句话要点

提出TCEAD框架，通过文本引导的回归网络实现自动化牙种植体基台设计。

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知 (Perception & SLAM)

关键词: 牙种植体基台设计 自动化设计 文本引导定位 自监督学习 MeshMAE CLIP 口腔扫描数据

📋 核心要点

  1. 人工牙种植体基台设计耗时费力，且不合适的基台长期使用可能导致种植体并发症，因此需要更高效的设计方法。
  2. 论文提出TCEAD框架，利用文本引导定位模块辅助基台区域定位，并使用口腔扫描数据预训练编码器以提取局部细粒度特征。
  3. 实验结果表明，TCEAD在基台设计数据集上表现出色，交并比(IoU)比其他主流方法提高了0.8%-12.85%。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为文本条件嵌入基台设计框架(TCEAD)的自动化牙种植体基台设计方案。该方案扩展了Mesh Mask Autoencoder (MeshMAE)的自监督学习框架，引入了文本引导定位(TGL)模块，以促进基台区域的定位。考虑到基台的参数确定很大程度上依赖于局部细粒度特征（种植体的宽度和高度以及与对颌牙的距离），我们使用口腔扫描数据预训练编码器，以提高模型特征提取能力。此外，考虑到基台区域仅占口腔扫描数据的一小部分，我们设计了一个TGL模块，该模块通过对比语言-图像预训练(CLIP)的文本编码器引入了基台区域的描述，使网络能够快速定位基台区域。在大型基台设计数据集上验证了TCEAD的性能。实验结果表明，TCEAD的交并比(IoU)比其他主流方法提高了0.8%-12.85%，突出了其在自动化牙种植体基台设计中的潜力。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决人工牙种植体基台设计耗时且依赖人工的问题。现有方法难以快速准确地设计出适应性强的基台，并且对局部细节特征的提取能力不足，导致设计效率和质量受限。

核心思路：论文的核心思路是利用文本信息引导网络快速定位基台区域，并结合自监督学习和预训练策略，提升模型对局部细粒度特征的提取能力。通过文本描述提供关于基台位置和形状的先验知识，从而加速定位过程，并提高定位精度。

技术框架：TCEAD框架主要包含以下几个模块：1) Mesh Mask Autoencoder (MeshMAE) 作为基础的自监督学习框架；2) 文本编码器（CLIP的文本编码器）用于提取文本描述的特征；3) 文本引导定位(TGL)模块，将文本特征与MeshMAE的特征融合，实现基台区域的定位；4) 回归网络，基于定位的基台区域特征，预测基台的参数。整体流程是：输入口腔扫描数据和文本描述，经过MeshMAE和文本编码器提取特征，TGL模块融合特征并定位基台区域，最后回归网络预测基台参数。

关键创新：论文的关键创新在于引入了文本引导定位(TGL)模块。与传统的基于图像或点云的定位方法不同，TGL模块利用文本描述作为额外的输入，提供关于基台位置和形状的语义信息，从而显著提升了定位的准确性和效率。这种文本引导的定位方式是现有方法所不具备的。

关键设计：1) 使用MeshMAE作为基础框架，利用其强大的自监督学习能力；2) 采用CLIP的文本编码器，利用其在多模态学习方面的优势；3) 设计TGL模块，将文本特征和MeshMAE特征进行有效融合，实现精准定位；4) 使用口腔扫描数据预训练编码器，提升模型对局部细粒度特征的提取能力，例如种植体的宽度和高度，以及与对颌牙的距离。

📊 实验亮点

实验结果表明，TCEAD框架在大型基台设计数据集上取得了显著的性能提升。相较于其他主流方法，TCEAD的交并比(IoU)提高了0.8%-12.85%。这一结果验证了文本引导定位模块的有效性，以及预训练策略对提升特征提取能力的积极作用。实验数据充分证明了TCEAD在自动化牙种植体基台设计方面的潜力。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于口腔医疗领域，实现牙种植体基台的自动化设计，提高设计效率和精度，降低人工成本。通过AI辅助设计，可以为患者提供更个性化、更适应的基台，从而减少种植体并发症的风险，提升患者的生活质量。未来，该技术有望推广到其他医疗器械的设计与制造领域。

📄 摘要（原文）

The abutment is an important part of artificial dental implants, whose design process is time-consuming and labor-intensive. Long-term use of inappropriate dental implant abutments may result in implant complications, including peri-implantitis. Using artificial intelligence to assist dental implant abutment design can quickly improve the efficiency of abutment design and enhance abutment adaptability. In this paper, we propose a text condition embedded abutment design framework (TCEAD), the novel automated abutment design solution available in literature. The proposed study extends the self-supervised learning framework of the mesh mask autoencoder (MeshMAE) by introducing a text-guided localization (TGL) module to facilitate abutment area localization. As the parameter determination of the abutment is heavily dependent on local fine-grained features (the width and height of the implant and the distance to the opposing tooth), we pre-train the encoder using oral scan data to improve the model's feature extraction ability. Moreover, considering that the abutment area is only a small part of the oral scan data, we designed a TGL module, which introduces the description of the abutment area through the text encoder of Contrastive Language-Image Pre-training (CLIP), enabling the network to quickly locate the abutment area. We validated the performance of TCEAD on a large abutment design dataset. Extensive experiments demonstrate that TCEAD achieves an Intersection over Union (IoU) improvement of 0.8%-12.85% over other mainstream methods, underscoring its potential in automated dental abutment design.