APCRreg: 해부학적 사전 지식을 활용한 거친 단계부터 세밀한 단계까지의 CBCT-IOS 정렬 방법: 다중 시점 투영 및 신뢰도 기반 잔차 보정

APCReg: Anatomical-Prior-Guided Coarse-to-Fine CBCT--IOS Registration via Multi-View Projection and Reliability-Controlled Residual Correction

콘빔 CT(CBCT)와 구강 스캔(IOS) 간의 정합은 환자 맞춤형 수술 계획에 필수적입니다. 그러나 서로 다른 영상 모드, 제한된 중첩 영역, 그리고 큰 자세 차이로 인해 자동 정합의 신뢰성이 떨어집니다. 그 결과, 임상적인 정합은 여전히 기존의 기하학적 파이프라인과 수동적인 의료진의 조정에 의존하고 있습니다. 이러한 문제점을 해결하기 위해, 본 연구에서는 해부학적 사전 지식을 활용한 거친 단계부터 세밀한 단계까지의 전반적인 정렬 프레임워크인 APCReg을 제안합니다. 구체적으로, 다중 시점 해부학적 거친 정합(MACR)은 6 자유도 변환 공간을 분해하기 위해 순차적인 직교 투영 정렬(볼, 근위 및 교합)을 수행하며, 이후 3차원 세밀화 과정을 진행합니다. 중첩 영역 인지 잔차 정합(OARR)은 공유된 KPConv 특징, 접힌 아치 길이 정보, 중첩-게이티드 크로스 어텐션, 그리고 Sinkhorn 매칭을 결합하여 사용됩니다. 마지막으로, 치아 아치 구조를 기반으로 한 가설 선택 과정을 통해 신뢰할 수 있는 대응점을 사용하여 다양한 자세를 평가하고, 정밀한 초기 자세를 조건적으로 유지하는 잔차 방지 기법이 적용됩니다. 60쌍의 독립적인 턱 데이터셋에 대해 APCReg은 평균 Chamfer 거리 0.87 mm 및 Hausdorff 거리는 2.92 mm라는 우수한 성능을 보였으며, 평가된 모든 오픈 소스 기준 모델 중 6가지 보고된 지표에서 가장 높은 순위를 기록했습니다.

Registration between cone-beam computed tomography (CBCT) and intraoral scans (IOS) is essential for patient-specific surgical planning. However, disparate imaging modalities, limited overlap, and large pose offsets make automated registration unreliable. Consequently, clinical registration remains dependent on conventional geometry pipelines and manual clinician adjustment. To address these challenges, we propose APCReg, an anatomical-prior-guided coarse-to-fine framework for global registration and reliability-controlled residual correction. Specifically, multi-view anatomical coarse registration (MACR) performs ordered orthogonal projection alignment (buccal, proximal, and occlusal) to decompose the six-degree-of-freedom search before three-dimensional refinement. Overlap-aware residual registration (OARR) combines shared KPConv features, a folded arch-length cue, overlap-gated cross-attention, and Sinkhorn matching. Finally, dental-arch-structured hypothesis selection evaluates diverse poses on held-out reliable correspondences, while a ground-truth-free coarse-retention guard conditionally retains a geometrically reliable coarse pose. On 60 held-out jaw pairs, APCReg achieves a submillimeter mean Chamfer distance of 0.87 mm and a Hausdorff distance of 2.92 mm under this evaluation protocol, and ranks first across the six reported metrics among the evaluated open-source baselines.