본 논문은 치과 응용 및 진단 절차에서 중요한 역할을 하는 치아 분할 및 인식에 초점을 맞추고 있습니다. 기존 연구들이 치아 분할을 다루었지만, 동시에 치아 분할과 검출을 성공적으로 수행한 방법은 많지 않았습니다. 이 연구는 425개의 파노라마 치과 X선 사진에 바운딩 박스와 다각형 주석을 포함하는 UFBA-425라는 새로운 치과 데이터셋을 제시합니다. 또한, U-Net과 YOLOv8의 장점을 결합하여 파노라마 X선 사진에서 치아 분류 및 분할의 정확성과 견고성을 향상시키도록 설계된 OralBBNet 아키텍처를 제시합니다. OralBBNet은 기존 기술 대비 치아 검출의 평균 정밀도(mAP)를 1-3% 향상시켰고, 최첨단(SOTA) 솔루션 대비 치아 분할의 Dice 점수를 15-20% 향상시켰으며, 다른 SOTA 분할 아키텍처와 비교했을 때 Dice 점수를 2-4% 향상시켰습니다. 이 연구 결과는 치과 진단에서 객체 검출 모델의 광범위한 구현을 위한 기반을 마련합니다.
