GAN打一個響指，假牙就設計好了（上臨床測試ing

GAN打一個響指，假牙就設計好了（上臨床測試ing

來自專欄 量子位

Root 發自 凹非寺

量子位 出品 | 公眾號 QbitAI

不知道大家身邊有沒有門牙磕掉一半盆友。

（此處不應有配圖.nojpg

說話漏風，說Fine，thank you時沒法準確發θ音的痛苦，你可能沒法想像。

通常來講，牙磕壞了or蛀牙這兩類問題，可以選擇的治療法案有烤瓷牙 or 種植牙。

巴特不管哪一種，現在價格都貴上天。

因為，每個人的牙齒排列和每顆牙的咬合程度都是不一樣的。一顆好用的假牙必須經過專門設計，甚至還會動用到CAD來建（牙冠）模。

那一顆好用的假牙要滿足什麼樣的標準？

一要美觀：得填滿缺失牙齒所在的牙列。簡單講，就是帶上假牙後在外看起來不能有縫。

二要好用：做到咬合面契合，和對位的牙齒要「有默契」。既要有足夠的接觸點把食物咀嚼碎，也不能牙面太高影響其他牙齒的咬合。

美觀這個要求相對比較簡單。

但功能性上的第二點就很難了，需要有經驗的牙技師一點兒一點兒地在CAD軟體裏手調。這樣做出來，還不能一步到位。

在假牙製作出來之後，需要給用戶試戴看舒不舒服。一般情況下，咬合面都要做高一丟丟，然後根據咬紙情況再現場磨掉，或返工廠再加工才能用。

近日，加州大學伯克利分校UCB，聯合全球最大的定製牙齒修復生產商Glidewell Dental Lab訓練出了一個牙冠設計生成模型(Generative Model for Dental Restoration)。

模型設計工作Learning Beyond Human Expertise with Generative Models for Dental Restorations發表在arXiv上。

他們採用的這個深度學習模型，是GAN（生成對抗性網路）。可以基於待修復牙齒及對位牙齒的3D掃描，就預測出完美的牙冠面，once for all解決人工手調&來回磨的問題。

來看看效果。

左邊圈紅的是待修復的牙齒，最右是GAN預測的假牙牙冠。

可以看到，GAN設計的咬合面複雜程度比中間人類設計的要高很多，溝壑更加清晰明確了。

這麼厲害，GAN都幹了些什麼

鑲過牙的小夥伴可能還記得，牙醫護士小姐姐會遞給你一種帶薄荷味的軟泥。這種軟泥咬上一段時間後取出來，就是獨屬於你的牙模。這牙模完整無缺地復原了你口腔的空間信息，能不能打造一顆完美的假牙就靠它了。

牙模通常分為兩部分。待修復齒列3D模型（如下圖1）和對位齒列3D模型（下圖3）。

人類牙技師依照這兩種3D模型，獲得咬合水平面的2D深度圖像（上圖2，4），然後推算出咬合後的縫隙（上圖5）。

無奈的是，所得到的假牙咬合面的2D圖像（上圖6）效果不太好，糊糊的看不清。沒辦法，人類只能抓瞎，照這個圖6用CAD軟體設計個大概，做出來假牙3D模型（上圖7）。

整個流程就像下圖左上方描述的那樣。

而GAN（Generative Adversarial Net）就不一樣了。可用上述的四組數據（待修復、對位、縫隙深度圖像、人類設計的牙冠圖像）訓練寄幾。

為了避免設計出來的假牙頂著對位牙齒，研究團隊還設置了一個機能損失函數（funtionality loss）。

研究團隊採用的牙冠數據集，其中1500例用於訓練，1570例評估用，和243個人類設計失敗的案例來做測試集。每個案例都帶上述的4組數據。

哪裡比人類做得好

評估一顆假牙有沒有做好，主要看兩方面。

一個是頂撞點(penetration point)。頂撞點（下圖小紅點）指的是假牙的咬合面有些地方做得過高了，導致整口牙咬不緊。類似那種咬雞腿老是咬不斷的感覺。

按理說，沒有頂撞點是最理想的。

從上圖可以看出，GAN上測試集時，HistW（右下）設計出來就完全不存在上下牙齒打架的情況（沒有紅點）。比起人類design的牙冠（左下），GAN表現??分。

另一個是看咬合接觸點(contact point)的數量和分布。

這個點數量越多，分布越廣，牙齒的咀嚼功能就越好。

很明顯，你可以看到測試集GAN的預測表現也比人類（上圖左下）要優秀。

上臨床，看療效

研究團隊很開心能拿到這個結果，正在快馬加鞭地生產GAN設計出來的假牙，給嗷嗷待換牙的病人使用。

此次研究工作，是GAN首次用在牙齒修復這種醫療定製化用品上。大家都期待實物效果，畢竟最後好不好使，還是要看臨床應用的表現。

最後，附論文地址：

https://arxiv.org/abs/1804.00064

— 完 —

歡迎大家關注我們的專欄：量子位 - 知乎專欄

誠摯招聘

量子位正在招募編輯/記者，工作地點在北京中關村。期待有才氣、有熱情的同學加入我們！相關細節，請在量子位公眾號(QbitAI)對話界面，回復「招聘」兩個字。

量子位 QbitAI · 頭條號簽約作者

?? ? 追蹤AI技術和產品新動態

推薦閱讀：