Recalage automatique de modèles 3D d'arcades dentaires à partir de photographies

• Main Author: Destrez, Raphaël
• Language: fra
• Published: Université d'Orléans 2013
• Subjects: [SPI:OTHER] Engineering Sciences/Other; [SPI:OTHER] Sciences de l'ingénieur/Autre; Recalage visuel; Orthodontie; Détection automatique de points; Matrice de projection
• Online Access: http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00994596; http://tel.archives-ouvertes.fr/docs/00/99/45/96/PDF/raphael.destrez_3429.pdf

En orthodontie, le diagnostic et la planification d'un traitement reposent sur la connaissance de l'architecture dentaire du patient relevée, entre autre, par un moulage en plâtre. Aujourd'hui, des logiciels permettent de manipuler des modèles numériques des arcades dentaires obtenus après numérisation des moulages. Afin d'observer l'engrènement des dents, il est nécessaire de mettre en occlusion les deux arcades numérisées séparément. Cette étape est actuellement manuelle et l'objet de ces travaux de thèse est de proposer une chaîne robuste de traitements permettant un recalage automatique des deux arcades guidé par plusieurs photos "en bouche" du patient. L'approche proposée consiste à définir trois types de points singuliers et à mettre en place des méthodes robustes de détection automatique à la fois sur les modèles 3D et les images couleur s'appuyant sur la courbure et la texture. Une fois mis en correspondance, ces points homologues 2D/3D permettent d'estimer les matrices de projection puis la transformation rigide (6ddl) pour positionner au mieux la mandibule par rapport au maxillaire en minimisant les erreurs de reprojection dans plusieurs vues. Afin de s'affranchir du bruit de détection, les positions 2D et/ou 3D des points sont améliorées au cours du processus d'optimisation. De nombreux tests sur des données virtuelles et réelles valident l'approche choisie. L'occlusion finale obtenue par recalage automatique est proche de la référence de l'expert. Les résultats sont encourageants pour fournir une alternative automatique à intégrer dans un outil d'aide au diagnostic.