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基于图像处理的正畸自动检测方法及系统
摘要文本
本发明公开了基于图像处理的正畸自动检测方法及系统，方法包括数据采集与预处理、图像分割、图像转换、特征提取、正畸检测。本发明属于口腔正畸技术领域，具体是指基于图像处理的正畸自动检测方法及系统，本方案构建ResU‑NET网络准确分割CBCT图像的颌骨边界，提供高分辨率、更准确的解剖信息，在正畸治疗规划中更容易观察和分析牙齿的位置、倾斜、旋转等三维特征，使用加权交叉熵损失函数，有效改善了分割图像类别不平衡的问题；构建逐点预测网络更好地适应患者牙齿的个体差异，通过学习牙齿的深度特征更好地捕获牙齿结构中的复杂关系，帮助医生设计更加个性化和精准的正畸方案。
申请人信息
- 申请人:天津医科大学口腔医院; 天津医科大学总医院
- 申请人地址:300070 天津市和平区气象台路12号
- 发明人: 天津医科大学口腔医院; 天津医科大学总医院
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 基于图像处理的正畸自动检测方法及系统 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202410249074.2 |
| 申请日 | 2024/3/5 |
| 公告号 | CN117830317A |
| 公开日 | 2024/4/5 |
| IPC主分类号 | G06T7/00 |
| 权利人 | 天津医科大学口腔医院; 天津医科大学总医院 |
| 发明人 | 杨亚囡; 支敏; 马洪斌 |
| 地址 | 天津市和平区气象台路12号; 天津市和平区鞍山道154号 |
专利主权项内容
1.基于图像处理的正畸自动检测方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：步骤S1：数据采集与预处理，收集CTooth+公开CBCT图像作为数据集，对数据集进行预处理，在数据集中随机选择70%作为训练集，选择30%作为测试集；步骤S2：图像分割，构建ResU-NET网络分割CBCT图像，将CBCT图像的颌骨像素从背景像素中分割出来，生成分割图像；步骤S3：图像转换，定义体素表示包含牙齿结构信息的三维像素，从分割图像的体素中采样，把体素的表面信息转换成3D点云，并对生成的3D点云进行处理得到点云数据；步骤S4：特征提取，构建逐点预测网络从点云数据中提取齿轴的旋转变换信息；步骤S5：正畸检测，定义理想咬合状态和牙齿排列状态，将齿轴的旋转变换信息与理想咬合状态和牙齿排列状态进行比较，衡量牙齿的畸形程度。