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公开(公告)号：CN114187303B
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202111392439.X
申请日：2021-11-23
Applicant: 北京羽医甘蓝信息技术有限公司
Abstract: 本发明涉及一种口腔图像处理方法、装置、电子设备及计算机存储介质，该方法包括：获取待处理口腔图像，待处理口腔图像中包括进行根管填充后的根尖片；对待处理口腔图像进行二值化处理，得到二值图像；根据待处理口腔图像和二值图像，评估待处理口腔图像中根管填充区的填充质量，得到评估结果。通过本发明的方法，将待处理口腔图像转换为二值图像，通过二值图像可以体现出更多根管填充区的细节信息，在对根管填充区的填充质量进行评估时，综合考虑待处理口腔图像和二值图像中的根管填充区，可使得到的评估结果更加准确。
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公开(公告)号：CN114187303A
公开(公告)日：2022-03-15
申请号：CN202111392439.X
申请日：2021-11-23
Applicant: 北京羽医甘蓝信息技术有限公司
Abstract: 本发明涉及一种口腔图像处理方法、装置、电子设备及计算机存储介质，该方法包括：获取待处理口腔图像，待处理口腔图像中包括进行根管填充后的根尖片；对待处理口腔图像进行二值化处理，得到二值图像；根据待处理口腔图像和二值图像，评估待处理口腔图像中根管填充区的填充质量，得到评估结果。通过本发明的方法，将待处理口腔图像转换为二值图像，通过二值图像可以体现出更多根管填充区的细节信息，在对根管填充区的填充质量进行评估时，综合考虑待处理口腔图像和二值图像中的根管填充区，可使得到的评估结果更加准确。
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公开(公告)号：CN109360196B
公开(公告)日：2021-09-28
申请号：CN201811155681.3
申请日：2018-09-30
Applicant: 北京羽医甘蓝信息技术有限公司
Abstract: 本发明提供一种基于深度学习处理口腔放射图像的方法及装置。该方法包括：A.对样本口腔放射图像进行实例分割，以得到样本牙齿区域；B.根据样本牙齿区域，确定样本牙根区域；C.处理样本牙根区域以得到训练数据集；D.将训练数据集输入到卷积神经网络中进行训练，以得到检测模型；E.对测试口腔放射图像进行实例分割，得到测试牙齿区域；F.根据测试牙齿区域确定测试牙根区域；G.处理测试牙根区域以得到测试数据集；H.将测试数据集输入检测模型，以得到测试牙根区域预测结果；I.根据测试牙根区域预测结果，输出整张测试口腔放射图像预测结果。
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公开(公告)号：CN109146897B
公开(公告)日：2021-08-03
申请号：CN201810958999.9
申请日：2018-08-22
Applicant: 北京羽医甘蓝信息技术有限公司
Abstract: 本发明提供一种口腔放射图像质量控制方法及装置，以解决现有技术中的问题，具有自动化、准确可靠的优点。本发明的口腔放射图像质量控制方法，包括：步骤A：提供口腔放射图像，基于卷积神经网络对口腔放射图像识别牙齿区域以及牙齿边缘，然后进行牙齿实例级分割以得到分割结果；步骤B：在分割结果中确定目标牙，然后对目标牙进行形态学分析以得到目标牙形态学特征；步骤C：从口腔放射图像中获取图像整体特征；步骤D：根据目标牙形态学特征和图像整体特征，输出口腔放射图像对应的质控评价结果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112150569A
公开(公告)日：2020-12-29
申请号：CN202011016725.1
申请日：2020-09-24
Applicant: 北京羽医甘蓝信息技术有限公司 , 北京大学口腔医学院
Abstract: 本发明涉及图像处理领域，其实施方式提供了一种将CBCT图像生成为CT图像的方法，所述方法包括：将待转化的CBCT图像输入训练好的CycleGAN模型，生成对应的CT图像；所述训练好的CycleGAN模型采用以下步骤获得：选择或构建CycleGAN模型；采用CBCT图像和CT图像组成的训练样本对所述CycleGAN模型进行训练。同时还提供了对应的将CBCT图像生成为CT图像的装置，以及一种终端设备。本发明提供的实施方式适用于医学图像中的CBCT图像与CT图像的相互转化。
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公开(公告)号：CN109948619A
公开(公告)日：2019-06-28
申请号：CN201910184666.X
申请日：2019-03-12
Applicant: 北京羽医甘蓝信息技术有限公司
Abstract: 本发明提供一种基于深度学习的全景片龋病识别方法及装置。该方法包括：将全景片输入基于深度学习的恒牙分割模型，以得到恒牙分割结果；确定恒牙分割结果中各颗牙齿对应的牙冠图像块；将牙冠图像块输入基于深度学习的龋病病灶分割模型，以得到龋病病灶分割结果。
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公开(公告)号：CN109360196A
公开(公告)日：2019-02-19
申请号：CN201811155681.3
申请日：2018-09-30
Applicant: 北京羽医甘蓝信息技术有限公司
Abstract: 本发明提供一种基于深度学习处理口腔放射图像的方法及装置。该方法包括：A.对样本口腔放射图像进行实例分割，以得到样本牙齿区域；B.根据样本牙齿区域，确定样本牙根区域；C.处理样本牙根区域以得到训练数据集；D.将训练数据集输入到卷积神经网络中进行训练，以得到检测模型；E.对测试口腔放射图像进行实例分割，得到测试牙齿区域；F.根据测试牙齿区域确定测试牙根区域；G.处理测试牙根区域以得到测试数据集；H.将测试数据集输入检测模型，以得到测试牙根区域预测结果；I.根据测试牙根区域预测结果，输出整张测试口腔放射图像预测结果。
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公开(公告)号：CN108846311A
公开(公告)日：2018-11-20
申请号：CN201810408129.4
申请日：2018-04-28
Applicant: 北京羽医甘蓝信息技术有限公司
Abstract: 本发明提供一种基于深度学习的检测面部皮肤片状缺陷的方法及装置，其中本发明的方法包括：获取已标注面部皮肤片状缺陷的样本图像；从样本图像中提取预设尺寸的阴性图像块样本以及预设片状缺陷标签对应的阳性图像块样本；构建面部皮肤片状缺陷分类任务的卷积神经网络，然后利用由阴性图像块样本和阳性图像块样本组成的训练集进行训练，得到分类模型；将待测图像切割成预设尺寸的测试图像块后输入分类模型，得到各个测试图像块对应的分类标签以及分类置信概率；根据所有测试图像块对应的分类标签以及分类置信概率，在待测图像上标出预设片状缺陷的位置。
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公开(公告)号：CN106570515A
公开(公告)日：2017-04-19
申请号：CN201610392890.4
申请日：2016-05-26
Applicant: 北京羽医甘蓝信息技术有限公司
Inventor： 丁鹏
CPC classification number: G06K9/6256 , G06T5/40
Abstract: 本发明提供一种准确可靠的处理医学图像的方法和系统，以解决现有技术中的问题。本发明的处理医学图像的方法，包括：步骤A：获取多个经过标定病变点的原始样本医学图像；步骤B：对多个所述原始样本医学图像进行数据预处理，得到多个训练样本医学图像；步骤C：对多个所述训练样本医学图像进行深度网络训练，得到病变点识别模型；步骤D：将测试医学图像输入所述病变点识别模型，得到病变点识别结果。
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