Teeth-GS：エナメル反射事前情報を用いたガウススプラッティング拡散による単一画像歯冠再構築
カテゴリ：診断支援・画像解析
公開日：2026年8月7日
タイトル：Teeth-GS: Gaussian Splatting Diffusion with enamel reflectance prior for single-image tooth crown reconstruction
雑誌名：Med Image Anal. 2026 Aug 03; 114: 104239. doi: 10.1016/j.media.2026.104239.
概 要：
本研究では、単一のRGB画像から高精度な歯冠表面の3D再構築を行うためのTeeth-GSというフレームワークを提案します。従来の方法は、表面法線の推定と光とエナメルの相互作用に関する物理法則を切り離しており、特に臼歯の裂け目やくぼみの再現に制約がありました。Teeth-GSは、Huygens-Fresnel原理に基づく異方性反射事前情報を組み込むことで、物理的に整合したエナメル散乱特性に基づくノイズ除去を実現します。これにより、強い鏡面反射やテクスチャのない領域でも堅牢な表面法線の推定が可能になります。
方 法：
Teeth-GSは、ガウス・マルコフ確率場（GMRF）に基づく拡散ネットワークを用いた手法で、幾何学的制約と光学的一貫性を統合した共同最適化戦略で訓練されます。これにより、解剖学的に妥当で視覚的に忠実な微細構造の再構築が可能となります。
結 果：
高精度な口腔内スキャンデータセットおよび臨床で取得したRGBデータセットに対する広範な実験により、Teeth-GSは幾何学的および光学的ベンチマークにおいて、最先端の再構築手法を大幅に上回る性能を示しました。
結 論：
Teeth-GSは、遠隔歯科スクリーニングやデジタルモニタリングアプリケーションにおける実用的な解決策を提供します。