关于 咬合配准（Dental/Bite Registration）算法 的研究，主要集中在 口腔扫描重建、上下颌对齐、义齿设计、CBCT/IOS 融合、点云/网格配准等方向。以下是一些高质量的代表性文献推荐，涵盖经典方法、深度学习方法和基于物理的建模：
一、经典配准与几何方法
1. Iterative Closest Point (ICP) for Dental Models
- 标题：A 3D registration method of dental models using iterative closest point algorithm
- 期刊：Computer Methods and Programs in Biomedicine, 2011
- 链接：ScienceDirect
- 简介：早期将 ICP 应用于牙弓模型对齐，提出牙齿特征区域选取增强鲁棒性。
2. Feature-based registration using curvature
- 标题：An improved ICP algorithm for 3D point cloud registration of dental scans using curvature constraint
- 期刊：Biomedical Signal Processing and Control, 2018
- 亮点：引入曲率约束特征匹配，在牙冠边缘等区域更稳定。
二、咬合关系配准（Bite Registration）
3. 上下颌咬合重建方法综述
- 标题：A review of dental bite registration and occlusion reconstruction techniques
- 期刊：Journal of Dental Research, 2020（综述）
- 内容：全面讨论基于IOS 扫描仪、咬合记录夹具、CBCT + 光学配准 的多种方式。
4. 基于咬合点（interocclusal contact）匹配
- 标题：Bite registration using voxel-based matching of intraoral scans
- 会议：MICCAI, 2020
- 亮点：将上下颌扫描看作体素云进行基于体素的配准（VBR），对咬合点区域加权。
三、深度学习与形变建模
5. 基于深度学习的牙弓配准
- 标题：DeepReg: A deep learning framework for medical image registration
- 期刊：Medical Image Analysis, 2021
- 亮点：适用于牙弓 CBCT 与 IOS 图像的非刚性形变配准，可应用于咬合对齐。
6. Dental3DMatch: Learning-based registration
- 标题：Dental3DMatch: Learning-based matching of 3D dental models with occlusion alignment
- 会议：CVPR Workshops, 2022
- 特点：引入上下颌咬合区域监督损失进行 end-to-end 点云配准。
四、CBCT + IOS 配准（多模态）
7. Multimodal Registration
- 标题：Automatic multimodal registration of CBCT and intraoral scan for dental applications
- 会议：IEEE ISBI, 2021
- 亮点：采用基于特征点+纹理匹配+刚性/非刚性多级策略，自动将 CBCT 与 IOS 配准。
附加资源
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Survey Paper：
- A survey of 3D tooth modeling and bite registration for dental CAD/CAM
- 提供从扫描、建模、咬合配准到修复设计的整体视角。
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开源项目推荐：
3DTeethSeg,Dental3DMatch,PointNetLK,SuperGlue + FPFH for dental scan- 可用作构建 dental SLAM 或 CBCT + IOS 咬合系统的起点。
建议的应用场景分类
| 应用场景 | 推荐算法/文献方向 |
|---|---|
| IOS 扫描上下颌对齐 | ICP + 咬合点加权优化，Dental3DMatch |
| CBCT + IOS 融合 | 多模态配准 + 非刚性形变 |
| 动态咬合模拟 | FEM 或物理建模 + DeepReg |
| 多帧咬合时序建模 | TSDF + 时序配准，GS-SLAM 类方法 |
| 深度学习高精度配准 | FeatureNet + Transformer 匹配 |
