Neobdelani skenirani podatki neizogibno vsebujejo šum. Algoritmi za filtriranje in glajenje so bistveni koraki, ki zagotavljajo kakovost končnega 3D modela.
Viri hrupa
Optični šum: Senzorski temni-tokovni šum in udarni šum.
Površinski hrup: Leteče točke in odstopanja, ki jih povzročajo slina, zračni mehurčki ali od-odboji površine zob.
Hrup gibanja: zamegljenost in neporavnanost zaradi premikanja konice skeniranja ali pacienta.
Hrup šivanja: Razslojevanje in poslikave, ki jih povzročajo napake registracije več-okvirjev.
Skupni algoritmi filtriranja
Odstranjevanje statističnih odstopanj (SOR)
Za vsako točko se izračuna povprečna razdalja do sosednjih točk. Točke, ki presegajo prag povprečja ± standardni odklon, so razvrščene kot izstopajoče vrednosti in odstranjene. To učinkovito odpravi pršenje sline in lebdeči hrup.
Odstranjevanje izstopa polmera
Točke, ki imajo nezadostno število sosedov v določenem radiju, so odstranjene. Ta metoda je še posebej primerna za odpravljanje izoliranega hrupa.
Dvostranski filter
Hkrati upošteva prostorsko razdaljo in razlike v intenzivnosti ali normalni smeri. Zgladi hrup in hkrati ohrani robne lastnosti. Dvostransko filtriranje je eden najpogosteje uporabljenih algoritmov glajenja pri intraoralnem skeniranju; lahko zmanjša površinsko hrapavost, hkrati pa ohrani rob-končne črte (roba).
Laplačevo glajenje
Iterativno prilagaja položaje vozlišč, da postane mreža bolj gladka. Lahko pa povzroči krčenje modela in zameglitev robov, zato se običajno uporablja skupaj z omejitvami-ohranjanja robov.
Voxel Downsampling
Prostor je razdeljen na 3D voxel mrežo; točke znotraj vsakega voksla so predstavljene z njihovim središčem. To zmanjša gostoto-oblakov točk, hkrati pa poenoti porazdelitev točk in pospeši kasnejšo obdelavo.
Glajenje MLS (premikajoči se najmanjši kvadrati).
Polinomska ploskev-visokega reda se prilagodi lokalnemu oblaku točk, točke pa se projicirajo na fitirano površino, s čimer se doseže glajenje na ravni pod-pikslov-.
Klinični pomen
Intenzivnost filtracije mora biti skrbno uravnotežena. Pre-glajenje lahko izravna zaključne črte in interproksimalne kontaktne točke, kar povzroči slabo prileganje restavracij. Nezadostno filtriranje pusti približen model s čezmernim šumom, ki moti laboratorijsko oceno. Visok{4}}intraoralni skenerji uporabnikom omogočajo prilagajanje parametrov glajenja v programski opremi ali uporabo pomoči umetne inteligence za samodejno razlikovanje območij robov (kjer so ohranjene podrobnosti) od ravnih območij (kjer je uporabljeno močnejše glajenje).
Razumevanje teh algoritmov pomaga razložiti, zakaj so podatki skeniranja v programski opremi pogosto videti "čistejši" kot dejanska klinična površina: algoritmi so morda zgladili nekatere podrobnosti. Operaterji morajo še vedno zagotavljati visoko{1}}kakovostno skeniranje, zlasti na kritičnih robovih.
Pri Aident Technology serija intraoralnih skenerjev AI-30 združuje visoko{2}}hitro strukturirano-zajem svetlobe z inteligentno-obdelavo v realnem času za zagotavljanje čistih in natančnih digitalnih modelov. Z večjo ali enako 30 sličicami na sekundo, manj kot ali enako 10 μm popolno-natančnostjo loka,-pra-prav-barvnim skeniranjem in izjemno lahko zasnovo 156–198 g AI-30 podpira učinkovite poteke dela na stolu in v laboratoriju, hkrati pa ohranja bistvene klinične podrobnosti.
Raziščite naše rešitve:
Obrnite se na pomočnika za sodelovanje OEM/ODM, veleprodajne cene ali predstavitev v živo in izkusite, kako napredni algoritmi-obdelave podatkov prispevajo k zanesljivim digitalnim prikazom.
