Supervised and Semi-supervised Multi-structure Segmentation and Landmark Detection in Dental Data: MICCAI 2024 Challenges: ToothFairy 2024, . Notes in Computer Science, Band 15571)

Publisher

Springer

Publication Date

2025

Language

English

ISBN 10

3031889762

ISBN 13

9783031889769

Binding

paperback

Condition

Gut

Weight

500 grams

Seller catalogs

Varia

About this title

Synopsis

This book constitutes three challenges that were held in conjunction with the 27th International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention, MICCAI 2024, in Marrakesh, Morocco, on October 6, 2024: ToothFairy challenge(ToothFairy2: Multi-Structure Segmentation in CBCT Volumes), Semi-supervised Teeth Segmentation (STS 2024), and the 3DTeethLand (3D Teeth Landmarks Detection Challenge).

The 21 papers presented in this volume were carefully reviewed and selected from 28 submissions. ToothFairy challenges focused on the development of deep learning frameworks to segment anatomical structures in CBCTs by incrementally extending the amount of publicly available 3D-annotated CBCT scans and providing the first publicly available fully annotated datasets. The STS Challenge promoted the development of teeth segmentation in panoramic X-ray images and CBCT scans. It also provided instance annotations for different teeth, including pertinent category information. The 3DTeethLand24 Challenge played a key role in advancing automation and leveraging AI to optimize orthodontic treatments. It also aims to tackle the challenge of limited access to data, providing a valuable resource that encourages community engagement in this vital area with potential clinical implications.

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