不知道大家周围有没有掉一半的门牙。
（此处不应放置图纸。nojpg
语言漏风，说Fine，thank you的时候不能准确发出θ声音的痛苦，你可能无法想象。
通常，对于牙齿磨损或虫牙这两个问题，可以选择的治疗方法有烤物牙或种植体。
巴特不管怎么说，现在价格很高。
因为每个人的牙齿排列和牙齿的咬合程度不同。容易使用的假牙必须专门设计，有时也会使用CAD制作模具。
那个好用的假牙符合什么标准。
第一个美：要填补缺牙的齿列。简而言之，戴上假牙后，外面看起来不会缝。
二要经常使用：咬合，正确的牙齿和“默契”。不仅要有足够的切点将食物咬碎，也不能因齿面过高而影响其他牙齿的咬合。
美观这个要求比较简单。
但是，功能性的第二点很难，有经验的牙科技师需要一点点地得到CAD软件。这样的话，一步也到不了。
假牙好了，你需要试着给用户带来不适。一般情况下，咬合面要做高一扔掉，然后根据嚼纸的情况现场打磨，或者回厂加工后才能使用。
近日，加州大学伯克利分校UCB与全球最大的定制牙齿修复制造商Glidewell Dental Lab共同训练了牙冠设计生成模型（Generative Model for Dental Restoration）
模型设计作业Learning Beyond Human Expertise with Generative Models for Dental Restorations发表在arXiv上。
他们采用的这种深度学习模式是GAN（生成对抗网络）根据应修复的牙齿和对位牙齿的三维扫描，可以预测完美的牙冠面，once for all解决人工手调amp，磨破问题。
我们来看看效果怎嚒样。
左边变红的是修复的牙齿，最右边是GAN预测的假牙牙冠。
可见GAN设计咬合面的复杂度比中间人类设计的要高得多，凹槽更加清晰。
装牙的小伙伴可能还记得，牙医护士的姐姐会给你递上薄荷味的软泥。这种软泥咬一段时间后取出，就会变成只有你自己的齿型。这个齿型完全还原了你口中的空间信息，能否制作出完美的假牙就靠它了。
齿型通常分为两部分。修复对象齿列3D模型（以下图1、和对位齿列3D模型（以下图3、
人类牙科技术人员根据这两种3D模型，得到咬合水平面的2D深度图像（上图2、4、，推定咬合后的间隙（上图5、
无奈得到的假牙咬合面的二维图像（上图6、效果不大，模糊可见。没办法，人类只能闭上眼睛，像这个图6一样用CAD软件粗略地设计，制作假牙3D模型（上图7、
整体流程如下图左上所述。
Generative Adversarial Net不同。可以使用上述四组数据（修复的、对齐的、间隙深度图像、人设计的齿冠图像）来训练一些传输。
为了避免设计好的假牙碰到对面的牙齿，研究小组设置了功能损失函数（funtionality loss）
研究小组采用的牙冠数据组中，训练1500例，评价1570例，人类设计失败243例为测试组。每个案例都包含上述四组数据。
要评估一颗假牙是否做好，主要看两个方面。
一个是碰撞点。抵接点（下图的红点）是指假牙的咬合面的一部分太高，整个牙齿不能咬断。咬鸡腿总有嚼的感觉。
?Cond3和HistW都是GAN采用的不同方法，HistW是表现最好的一代。
本来，没有撞头是最理想的。
从上图可以看出，GAN上的测试组的情况下，HistW（右下）被设计为完全不存在上下牙齿的打斗（没有红点）比起人类design的牙冠（左下），GAN表现点。
另一种是观察咬合接触点的数量和分布。
◆Hist2代（右下）是HistW的进化版，咬合功能表现进一步提高
这一点的数量越多，分布越光，牙齿咀嚼功能越好。
很明显，测试集GAN的预测表现也优于人（上图左下）
研究小组得到了这一结果，很高兴癌症设计的假牙被迅速生产出来，并用于那些想要换牙的病人。
此次研究是癌症首次用于牙齿修复这一医用定制用品。虽然期待着实物的效果，但最终能否顺利进行，取决于临床应用的表现。
最后，附上论文地址：
https：//arxiv.org/abs/1804.00064
-结束了
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