公开(公告)号：CN119991704A

公开(公告)日：2025-05-13

申请号：CN202510169280.7

申请日：2025-02-17

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 赵悦 ,  龚执越

IPC: G06T7/11 ,  G06T7/00 ,  G06T7/149 ,  G06T7/66 ,  G06V10/42 ,  G06V10/44 ,  G06N3/08 ,  G06N3/0455 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明公开了一种基于旋转不变特征的点云牙齿分割方法，本发明涉及口腔医疗技术领域。包括以下步骤：首先，获取若干已知牙齿特征信息的口腔扫描点云数据并归一化处理，将其与牙齿质心位置和分割轮廓一一映射，生成口扫数据集。其次，提取点云的局部与全局旋转不变特征，基于全局特征训练质心预测模型，以点云数据为输入、牙齿质心位置为标签。然后，将旋转不变特征和预测的质心位置输入分割编码器，生成全局与局部一致特征，经过特征融合得到综合代表特征，并基于其训练牙齿分割预测模型，标签为牙齿分割轮廓。对待分割点云数据进行特征提取与预测，输出牙齿分割轮廓，实现精确分割，具有鲁棒性强与旋转不变性的特点。

公开(公告)号：CN119444706A

公开(公告)日：2025-02-14

申请号：CN202411509141.6

申请日：2024-10-28

Applicant: 重庆邮电大学 ,  北京大学口腔医学院

Inventor： 邬麒霖 ,  赵悦 ,  易纯

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/10 ,  G06T7/12 ,  G06T7/13 ,  G06T7/33 ,  G06V10/42 ,  G06V10/44 ,  G06V10/46 ,  G06V10/74 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/042 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  A61C19/04 ,  A61B6/51 ,  A61B6/00

Abstract: 本发明公开了一种基于口扫和CBCT的牙齿三维数字模型配准及牙颈线提取方法，涉及牙齿三维数字模型配准领域。包括：分别获取口扫和CBCT的三维口腔图像，利用预先训练的V‑Net和ToothNet图像分割模型，自动分割出牙冠和牙齿的三维结构。然后通过特征提取网络、信息交换网络和刚性变换网络，实现两种模态图像的对齐和配准。特征提取网络利用远点采样和动态图卷积神经网络提取局部和全局特征，自注意力和交叉注意力模块在同一模态和不同模态间进行特征增强和信息交换，基于此配准结果，进一步提取并优化牙颈线。该方法不仅能够快速、精准地对牙齿三维数字模型进行配准，提供高精度的牙颈线提取结果，还能减少医疗机构的人力与时间成本，提高医疗效率。

公开(公告)号：CN116051839B

公开(公告)日：2025-02-11

申请号：CN202310056095.8

申请日：2023-01-16

Applicant: 重庆邮电大学 ,  重庆医科大学附属口腔医院

Inventor： 赵悦 ,  陈鑫柠 ,  刘洋

IPC: G06V10/26 ,  G06V10/764 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/045 ,  G06N3/042 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明属于医学图像处理和计算机视觉技术领域，特别涉及一种基于多支路融合学习的三维牙齿分割方法，包括对原始三维牙齿模型进行数据下采样并进行特征提取；对提取的特征信息进行特征信息分离，得到坐标特征信息、向量特征信息和曲率特征信息；利用K近邻算法构建网格的局部区域，即以网格的中心点为据点，找出与该网格相邻最近的K个网格，该网格与相邻最近的K个网格一起构成局部区域的范围；对局部区域中的坐标特征信息，利用基于注意力机制的图卷积学习牙齿的细粒度几何特征；对局部区域中的向量特征信息，利用基于最大池化的图卷积学习牙齿的显著性局部细节特征；对全局区域的曲率特征信息，利用基于偏移注意力机制的最大池化和平均池化学习牙齿的全局边界约束特征。将细粒度几何特征、显著性局部细节特征和全局边界约束信息进行融合，得到对牙齿的特征描述；本发明有效得提升三维牙齿模型的分割准确率。

公开(公告)号：CN119006411A

公开(公告)日：2024-11-22

申请号：CN202411092707.X

申请日：2024-08-09

Applicant: 重庆邮电大学 ,  重庆市劢齐医疗科技有限责任公司

Inventor： 赵悦 ,  黄天浩 ,  余泽云 ,  汪雯笛 ,  杨烽

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/64 ,  G06V10/25 ,  G06V10/26 ,  G06V10/44 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/045

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的颈椎骨龄分析方法，涉及颈椎骨龄预测技术领域，本方法以真实临床头影侧位片数据构建数据集，集成多个图像处理模型，使用关键点检测模型进行骨节关键点检测，通过分割结果与关键点检测结果提取骨节特征，将特征输入到二叉树支持向量机中进行骨龄分期，该方法通过联合实例分割模型与关键点检测模型提取了更深层的骨节特征，提高了颈椎骨龄分期的准确性和稳定性，且该过程为全自动化，效率较高。

公开(公告)号：CN113744275B

公开(公告)日：2023-10-20

申请号：CN202110846297.3

申请日：2021-07-26

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 高陈强 ,  黄天浩 ,  李鹏程 ,  赵悦 ,  张凌明

IPC: G06T7/10 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/047 ,  G06N3/084 ,  G06T5/00 ,  G06T5/50

Abstract: 本发明属于计算机视觉技术领域，具体涉及一种基于特征变换的三维CBCT牙齿图像的分割方法，该方法包括：实时获取CBCT图像数据，并对该数据进行预处理；将预处理后的CBCT图像数据输入到训练好的CBCT图像牙齿分割模型中进行分割处理；对分割结果进行评估分析；CBCT图像牙齿分割模型为改进的3D卷积神经网络，改进的3D卷积神经网络包括编码器、空间变换模块STM、类别变换模块CTM、特征融合模块、解码器以及输出层；本发明采用一种结合了空间特征变换和类别特征变换模块的3D卷积神经网络模型，结合了空间全局信息和类别全局信息，有效的提升了分割效果并改善了分类结果。

公开(公告)号：CN113269054A

公开(公告)日：2021-08-17

申请号：CN202110485470.1

申请日：2021-04-30

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 杨烽 ,  张健 ,  袁湘粤 ,  赵悦 ,  秦安勇 ,  廖文平

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/46 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明属于遥感影像智能化分析领域，具体涉及一种基于时空2D卷积神经网络的航拍视频分析方法，该方法包括实时获取航拍视频数据，对获取的航拍视频数据进行预处理；将预处理后的航拍视频数据输入到训练好的航拍视频识别模型中进行识别分析处理；对识别结果进行统计分析；所述航拍视频识别模型包括2D卷积神经网络、长时序特征提取模块LTFE、短期运动特征提取模块SMFE以及特征融合模块FFM，所述长时序特征提取模块LTFE、短期运动特征提取模块SMFE和特征融合模块FFM设置在2D卷积神经网络中；本发明采用改进的2D卷积神经网络模型并结合长时序特征提取模块、短期运动特征提取模块和特征融合模块，提高了计算效率以及航拍视频的识别准确率。

公开(公告)号：CN112017196A

公开(公告)日：2020-12-01

申请号：CN202010875598.4

申请日：2020-08-27

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 高陈强 ,  张凌明 ,  赵悦 ,  黄思翔 ,  钱志华 ,  谢承娟

IPC: G06T7/11 ,  G06T7/00 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及医学图像处理与计算机视觉领域，具体涉及一种基于局部注意力机制的三维牙齿模型网格分割方法，包括：采用训练好的三维牙齿模型分割网络对三维牙齿模型中的每一个三角形网格进行判断分类，确定每一个三角形网格所在的区域属于牙龈还是某一颗牙齿，准确找到三维牙齿模型中每颗牙齿所在的完整区域，从而对三维牙齿模型进行准确分割。本发明能够有效提高牙齿边缘以及相邻牙齿等低特征识别度区域的分割准确率。

公开(公告)号：CN119180954B

公开(公告)日：2025-05-06

申请号：CN202411219880.1

申请日：2024-09-02

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 赵悦 ,  汪雯笛 ,  陈鑫柠 ,  柳银

IPC: G06V10/26 ,  G06V10/46 ,  G06V10/40 ,  G06V10/774 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06V10/44 ,  G06V10/52 ,  G06V10/80 ,  G16H50/20 ,  G16H50/70 ,  G06V10/20 ,  G06F30/23 ,  G06F30/27 ,  G06N3/048 ,  G06F119/14 ,  G06F119/08

Abstract: 本发明提供一种基于扩散模型的颈椎椎骨分割及关键点检测方法，涉及医学图像处理技术领域，本发明通过扩散模型对颈椎骨图像进行去噪处理，提升了图像质量，为后续分割和关键点检测奠定了基础；结合深度学习技术的模型能精确提取颈椎骨区域和关键点位置，为骨龄分期提供了可靠的数据支持；基于这些结果进行的骨龄分期，能够客观、量化地评估患者的生长发育程度，辅助医生制定个性化正畸治疗方案，此外，结合生物力学模型生成的应力分布图和预处理图像的自适应分割模型，能够根据个体差异调整分割策略，提高精度和鲁棒性；同时，血流速度和温度分布等参数纳入机器学习模型，为颈椎骨龄分期提供了新指标，增强了评估的个性化和准确性。

公开(公告)号：CN119445619A

公开(公告)日：2025-02-14

申请号：CN202411566435.2

申请日：2024-11-05

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 宋铁成 ,  刘淳 ,  秦安勇 ,  杨烽 ,  赵悦 ,  高陈强

IPC: G06V40/10 ,  G06V10/774 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06T7/73 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0895

Abstract: 本发明属于计算机视觉领域，具体涉及一种基于视觉Transformer的头部姿态估计方法，包括：构建头部姿态估计模型；获取待检测的图像，将图像输入到训练后的头部姿态估计模型中，得到头部姿态估计结果；所述头部姿态估计模型包括视觉Transformer预训练网络模块、多尺度Transformer编码器模块、CNN模块以及预测头模块；本发明通过图像翻折操作引入翻折图像，能够为原图像提供自监督信息，通过这种方式，模型可以学习到姿态变化的反向特征，使得模型能够捕捉到不同姿态下的相似性，进一步提升头部姿态估计的准确度和稳定性。

公开(公告)号：CN119445096A

公开(公告)日：2025-02-14

申请号：CN202411325756.3

申请日：2024-09-23

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 赵悦 ,  余双江

IPC: G06V10/26 ,  G06V10/764 ,  G06T7/00 ,  G06T17/00 ,  G06V10/52 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/048 ,  G06N3/047 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开了一种基于状态空间建模的三维CBCT牙齿图像分割方法、系统及存储介质，涉及医学图像处理技术领域。包括以下步骤：获取若干历史CBCT颌骨区域图像数据，对图像数据进行预处理，得到样本颌骨区域图像；对样本颌骨区域图像进行人工标记，生成模型训练图像集；建立CBCT图像牙齿分割模型，以模型训练图像作为输入，以牙齿轮廓作为标签，对输入图像进行状态空间信息建模和多频域分析；将特征输出进行多尺度特征融合，生成融合特征图，基于融合特征图进行解码操作，还原至全尺寸的特征图，通过Softmax函数处理，生成最终的分割结果；设置损失函数，通过梯度反向传播不断更新模型参数，直到损失函数收敛，完成模型训练，输出分割后的牙齿轮廓图像。