PointNeXt-S

人工智能预测3D打印牙科零件的最佳构建方向

研究人员开发了一种机器学习方法，用于预测使用选择性激光熔化（SLM）制造的牙科零件的最佳构建方向。通过对大约2400个患者特异性牙科零件进行模型训练，他们比较了包括经典SO(3)参数化和直接S2表示在内的各种旋转表示的有效性。研究发现，测试时增强显著提高了大多数表示的准确性，将平均角度误差降低了31-73%。虽然直接S2表示显示出有希望的结果，但性能最佳的表示被发现是骨干依赖的。