松柏投资成员企业动态—时代天使联合中外知名院校在国际刊物Patterns

近日，口腔正畸领域的临床诊疗迎来了一项研究突破：创新智能框架Deep Dental Multimodal Fusion (DDMF)从临床需求出发，通过端到端口腔三维影像多模态融合重构，将为临床医生提供精准的精准牙齿冠-根-骨结构，实现“所见即所得”的效果。

该重磅成果由时代天使联合浙江大学、四川大学华西口腔医学院等专业院校的研究团队合作完成，并发表于全球顶级期刊出版社Cell Press细胞出版社旗下Patterns期刊上，这项成果将为实现智能诊疗提供关键技术支持。

近日，时代天使联合浙江大学、四川大学华西口腔医学院、空军军医大学等专业院校的研究团队，在Cell Press细胞出版社期刊Patterns上发表了题为“Deep learning-enabled 3D multimodal fusion of cone-beam CT and intraoral mesh scans for clinically applicable tooth-bone reconstruction”的研究论文。

Patterns是Cell Press旗下专注于数据科学的期刊。Cell Press出版社是全球顶级的全科学领域国际学术出版社，经过50余年的发展，为生物化学、遗传学、神经科学、免疫学、癌症等多个学科的研究者提供了具有全球影响力的优质内容，共同探索背后深层次的科学意义及社会影响。

锥形束计算机断层扫描(CBCT)和口内扫描(IOS)能分别呈现复杂的口腔解剖结构和精准的牙冠牙龈信息，在数字化口腔诊疗中具有关键作用。在临床诊疗中，通过融合CBCT和IOS数据构建高精度的三维口腔冠-根-骨模型，可以帮助实现高效精确的口腔疾病诊断、治疗方案设计和预后疗效评估。

然而，不同患者口腔解剖特征的复杂性和多样性、三维CBCT图像和IOS点云之间的模态差异、大规模真实数据集和临床实验验证的缺乏等问题，为实现临床可适用的三维CBCT和IOS多模态融合和三维冠-根-骨重构，带来了诸多挑战。

本项研究由上述临床实际需求驱动，将为数字化口腔领域提供有力的智能诊疗关键技术支撑。时代天使与浙江大学、四川大学华西口腔医学院、空军军医大学等科研团队合作，提出了一种名为Deep Dental Multimodal Fusion (DDMF)的端到端口腔三维影像多模态融合重构框架，利用深度学习技术将CBCT和IOS数据精确分割后再进行三维融合，实现了高精度的牙齿冠-根-骨重建。

实验结果显示，DDMF在CBCT和IOS上实现了优异的分割性能，融合结果上平均对称表面距离(ASSD)达到0.17毫米，并通过临床适用性实验证明了其在虚拟正畸治疗计划中精准模拟冠根骨结构的能力。

研究团队构建了含503个CBCT和28,559个IOS数据的大规模多模态数据集，在大量实验和临床可适用性测试中均取得了优异表现，并将多模态口腔冠-根-骨重构过程从传统的5-7小时（人工成本）降低至20-25分钟。

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