基于深度学习的牙根外吸收检测系统

    公开(公告)号:CN118247219A

    公开(公告)日:2024-06-25

    申请号:CN202410209707.7

    申请日:2024-02-26

    Abstract: 本发明公开了基于深度学习的牙根外吸收检测系统,涉及计算机视觉领域,包括:数据处理单元,用于获得正畸前后的口腔内三维图像数据;牙齿分割单元,用于采用结合多尺度语义信息、显式解剖连接及牙齿包围盒的牙齿分割模型对正畸前后的口腔内三维图像数据进行牙齿分割,得到正畸前后的牙齿分割结果数据;处理单元,用于将正畸前后的牙齿分割结果数据网格化获得正畸前后的牙齿分割结果网格数据,将正畸前后的牙齿分割结果网格数据转换为正畸前后的点云数据,基于正畸前后的点云数据获得正畸前后的牙根体积变化量数据、牙根长度变化量数据和牙根表面积变化量数据;输出单元,用于基于正畸前后的牙根体积变化量数据、牙根长度变化量数据和牙根表面积变化量数据判断是否发生牙根外吸收,并输出判断结果。本发明能够精准高效的完成牙齿图像分割。

    一种基于深度学习的数字化牙种植体分类方法

    公开(公告)号:CN115482558A

    公开(公告)日:2022-12-16

    申请号:CN202211304013.9

    申请日:2022-10-24

    Abstract: 本发明属于计算机视觉领域,具体涉及一种基于深度学习的数字化牙种植体分类方法,包括:实时获取的CBCT图像,对CBCT图像进行预处理;将预处理后的CBCT图像输入到训练好的多任务牙种植分类模型中的分割支路进行二值分割;根据分割结果对种植区域进行裁剪,得到裁剪图像以及Mask区域;将裁剪图像与Mask区域进行通道连接,将连接后的图像输入到多任务牙种植分类模型中的分类支路中,得到分类结果;多任务牙种植分类模型包括编码器、全关联特征增强模块、解码器、分割层、3个卷积注意力混合模块以及分类器;本发明采用渐进式网络训练来提取多粒度特征,能够有效地提高种植体系统的分类精度。

    一种基于扩散模型的辅助牙种植体生成方法

    公开(公告)号:CN119323643B

    公开(公告)日:2025-04-04

    申请号:CN202411368690.6

    申请日:2024-09-29

    Inventor: 赵悦 张贝

    Abstract: 本发明提供一种基于扩散模型的辅助牙种植体生成方法,涉及口腔医学技术领域,本发明获取历史患者口腔CBCT图像数据,对历史患者口腔CBCT图像数据进行预处理得到CBCT图像数据集,使用CBCT图像数据集训练多任务分割网络,使用分割网络中得到口内组织分割结果;使用口内组织分割结果分别从横截面、冠状面及矢状面三个维度上训练检测网络;使用检测网络获得横截面、冠状面、矢状面三个方向的检测结果;将横截面、冠状面、矢状面三个方向的检测结果融合,利用多数投票算法构建三维边界框,获取缺牙区域;将口内分割结果与缺牙区域作为提示信息通过迭代过程引导网络生成种植后的效果,本发明得到的种植效果准确性高,可为口腔医学提供更精确的辅助工具。

    一种基于文本提示训练的深度学习牙种植体分类方法

    公开(公告)号:CN118570523A

    公开(公告)日:2024-08-30

    申请号:CN202410608036.1

    申请日:2024-05-16

    Abstract: 本发明提供一种基于文本提示训练的深度学习牙种植体分类方法,涉及牙种植体分类技术领域,包括:融合知识特征和训练集中CBCT图像特征图的图像特征以形成联合特征;将联合特征和特征图拼接后嵌入类别标签特征,并获取标签‑像素相似图;对标签‑像素相似图进行处理以获取类别预测结果,并最小化损失函数以更新模型参数;将待测牙种植体的CBCT图像输入至训练好的牙种植体分类模型中以获取待测牙种植体类别;本发明通过对牙种植体相关的文本信息进行处理以作为知识特征,再融合知识特征和CBCT图像的图像特征以形成联合特征,以此通过牙种植体的文本信息约束牙种植体分类模型的学习训练,提高牙种植体分类模型的学习效率以及预测牙种植体类别的精准性。

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