ARAP群法による総義歯補綴用顔面モデルの変形と弾性特性について

Deformation of facial model for complete denture prosthesis using ARAP group method and elastic properties.

抄録

3Dプリントやコンピュータグラフィックス技術の発展に伴い、口元のリハビリテーションはますますデジタルな手法が採用されるようになってきました。本研究では，総義歯補綴後の顔面モデルの外観を変形させる新しい方法を提案する．まず，総義歯装着後の顔面筋肉の解剖学的構造と顔面変形に基づいて，少数の特徴点からなる特徴テンプレートを作成する．次に，従来のAS-RIGID-AS-POSSI（AS-Rigid-AS-Possible）法を顔面筋に基づくクラスタリングによって最適化する．そして、最適化されたARAP法を用いて、リアルタイムかつインタラクティブなシミュレーションを行います。最後に、モデルの弾性の度合いを追加の重みで分類することで、シミュレーションを個々の患者の肌に合わせてカスタマイズすることができます。弾性変形の度合いが異なるモデルと術後のモデルを重ね合わせて照合分析を行っています。我々の前回の研究と比較して，誤差は24.05%減少した．結果は、我々の方法が顔のモデルを正確かつ効率的に変形させることができることを示しています。

With the development of 3D printing and computer graphics technology, mouth rehabilitation has increasingly adopted digital methods. This research proposes a new method to transform the appearance of facial model after complete denture prosthesis. A feature template with few feature points is first constructed according to the facial muscle anatomy and facial deformation after complete denture prosthesis. Next, the traditional as-rigid-as-possible (ARAP) method is optimised by clustering based on facial muscles. The optimised ARAP method is then used for real-time and interactive simulations. Finally, by classifying the degrees of elasticity in the model with additional weights, the simulation can be customised to the skin of individual patients. Different degrees of elastic deformation and post-operative models are superimposed for match analysis. Compared with our previous study, the error is reduced by 24.05%. Results show that our method can deform facial models accurately and efficiently.