CMVNet下颌管分割网络

连续分割且准确保界

通过嵌入中心线先验与多视角结构感知，实现连续且解剖一致的下颌管分割，在模糊边界和干扰组织下仍能保持拓扑连续性。

Zhencheng, Yang · Zheng, Yuchen · Yan, Yang · 谭敏 · Jiajun, Ding · Yang, Fan

Biomedical Signal Processing and Control 2026

参数信息

Hausdorff距离提升

65 %

小体积检测得分

0

技术优势

结构连续性好

通过中心线先验引导，网络能始终保持管状结构的连续性，即使边界模糊也不断裂。

边界平滑且抗噪

多视角结构感知特征使分割结果边界平滑，并有效抑制小体积噪声。

小体积检测准

模型对小体积区域（如下颌管细小分支）的检测得分接近零，显著降低漏检风险。

应用场景

• 颌面外科手术规划：提供连续准确的下颌管分割，帮助避开神经管，降低手术风险。
• 牙科植入规划：精准定位下颌管位置，防止种植体损伤下牙槽神经。
• 口腔影像分析：自动从CBCT中提取下颌管，减少手动标注工作量。
• 医疗图像导航：为手术导航提供实时、连续的下颌管三维结构。