朗视正畸与清华大学、首都医科大学附属北京口腔医院合作发表两篇高质量论文，推动口腔医学领域人工智能研究

近日，朗视仪器数字化口腔团队与清华大学赵有建教授团队、首都医科大学附属北京口腔医院白玉兴教授团队，在口腔医学与人工智能交叉领域再创佳绩，共同发表了两项颇具影响力的科研成果。两篇论文分别被口腔医学国际权威期刊《Journal of Dentistry》及计算机视觉与模式识别顶级会议The IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition 2024（CVPR 2024）录用。

其中，《Convolutional neural network-assisted diagnosis of midpalatal suture maturation stage in cone-beam computed tomography》^[1]一文，深度探讨了运用卷积神经网络技术对锥形束计算机断层扫描（Cone-Beam Computed Tomography, CBCT）图像中上颌骨腭中缝成熟阶段进行智能辅助诊断的可能性。

另一篇被CVPR2024会议收录的论文《Teeth-SEG: An Efficient Instance Segmentation Framework for Orthodontic Treatment based on Anthropic Prior Knowledge》^[2]，聚焦正畸治疗过程中牙齿实例分割这一关键环节。该文提出了一种基于先验知识的有效实例分割框架Teeth-SEG，用于正畸治疗中的牙齿分割。该框架通过引入人类先验知识，提高了牙齿分割的准确性和鲁棒性。

这两项研究受到了北京市自然科学基金-海淀原始创新联合基金项目（资助编号：L222024）的支持。

此次高质量论文的发表，充分彰显了朗视仪器在口腔医学人工智能研发领域的卓越实力与广阔前景。未来，朗视仪器将持续携手国内外一流的学术研究团队，矢志不渝地推进口腔医学人工智能技术的前沿探索，致力于研发更为精准、高效的辅助诊断工具，为口腔医疗行业的革新进步贡献力量，共绘智慧口腔医疗的新蓝图。

[1] Zhu, M., Yang, P., Bian, C., Zuo, F., Guo, Z., Wang, Y., … & Zhang, N. (2024). Convolutional neural network-assisted diagnosis of midpalatal suture maturation stage in cone-beam computed tomography. Journal of Dentistry, 141, 104808.

[2]Bo Zou, Shaofeng Wang, Hao Liu, Gaoyue Sun, YAJIE WANG, Zuo FeiFei, Chengbin Quan, Youjian Zhao,Teeth-SEG: An Efficient Instance Segmentation Framework for Orthodontic Treatment based on Anthropic Prior Knowledge