【技术实现步骤摘要】
基于近中、远中关键点的牙周炎吸收程度鉴别方法
[0001]本专利技术涉及医疗图像处理领域，尤其涉及了基于近中、远中关键点的牙周炎吸收程度鉴别方法。
技术介绍
[0002]牙周病是指牙周支持组织(包括牙龈、牙周膜、牙槽骨、牙骨质等)的炎性病变和破坏，是影响居民口腔健康的常见病、多发病，也是成年人牙齿丧失的主要原因。
[0003]第四次全国口腔健康流行病学调查结果显示，我国中老年人存在牙龈炎症者超过80％，40％以上存在牙槽骨吸收、牙周附着丧失。按此估计，牙周病患病人群数量巨大，消耗的医疗资源和经济花费难以估量。牙周病常累及口内多数牙齿，多无明显疼痛，早期症状易被患者忽视而延误治疗，多数患者就诊时已发展为中重度牙周病。此外，牙周病致病菌及产生的内毒素可进入呼吸道、消化道、血液循环中，与许多全身系统性疾病关系密切，促进疾病发生和加重。
[0004]目前中国专业口腔医师较少。2018年，我国每百万人拥有牙医数仅有156人，而我国农村几乎没有口腔治疗条件，绝大多数毕业生想留在条件较好的大城市工作，因此也造成了口腔医学毕...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于近中、远中关键点的牙周炎吸收程度鉴别方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤S1、获取牙齿全景片，对每张全景片进行图像增强操作，并将初始全景片与增强后的全景片组合在一起，得到输入I；步骤S2、将全景片I输入至全牙齿分割模型，获得分割结果S；步骤S3、对分割结果S中的单颗牙齿区域进行裁剪，获得单颗牙齿图像T；步骤S4、将单颗牙齿图像T输入至近中、远中关键点检测模型中，获得检测结果D；步骤S5、根据检测结果D中关键点之间的距离关系，计算出牙齿的牙周炎吸收程度。2.如权利要求1所述的基于近中、远中关键点的牙周炎吸收程度鉴别方法，其特征在于，所述步骤S1中，所述获取牙齿全景片，对每张全景片进行图像增强操作，并将初始全景片与增强后的全景片组合在一起，得到输入I，包括垂直翻转、水平翻转、仿射变换、随机旋转。3.如权利要求1或2所述的基于近中、远中关键点的牙周炎吸收程度鉴别方法，其特征在于，所述步骤S2中，将全景片I输入至全牙齿分割模型，获得分割结果S，包括以下步骤：步骤2.1、将全景片I输入至卷积核大小为1x1和3x3的卷积块，得到输出特征图F1，其维度大小为C
1 X H
1 X W1；步骤2.2、将特征图F1进行最大池化，并输入至卷积核大小为1x1和3x3的卷积块，得到输出特征图F2，其维度大小为C
2 X H
2 X W2；步骤2.3、将特征图F2进行最大池化，并输入至卷积核大小为1x1和3x3的卷积块，得到输出特征图F3，其维度大小为C
3 X H
3 X W3；步骤2.4、将特征图F3进行最大池化，并输入至卷积核大小为1x1和3x3的卷积块，得到输出特征图F4，其维度大小为C
4 X H
4 X W4；步骤2.5、将特征图F4进行最大池化，并输入至卷积核大小为1x1和3x3的卷积块，得到输出特征图F5，其维度大小为C
5 X H
5 X W5；步骤2.6、将特征图F5进行上采样，之后与特征图F4进行通道级拼接，并输入至卷积核大小为1x1和3x3的卷积块，得到特征图F
up1
，其维度大小与F4一致；步骤2.7、将特征图F
up1
进行上采样，之后与特征图F3进行通道级拼接，并输入至卷积核大小为1x1和3x3的卷积块，得到特征图F
up2
，其维度大小与F3一致；步骤2.8、将特征图F
up2
进行上采样，之后与特征图F2进行通道级拼接，并输入至卷积核大小为1x1和3x3的卷积块，得到特征图F
up3
，其维度大小与F2一致；步骤2.9、将特征图F
up3
进行上采样，之后与特征图F1进行通道级拼接，并输入至卷积核大小为1x1和3x3的卷积块，得到特征图F
up4
，其维度大小与F1一致；步骤2.10、将特征图F
up4
输入至卷积核大小为1x1和3x3的卷积块，得到分割结果S。得单颗牙齿图像T的过程为：对分割结果S进行处理，求出每个编号所对应牙齿的左上角和右下角坐标值，并对应到牙齿全景片原图中进行裁剪，获得单颗牙齿图像T。4.如权利要求1或2所述的基于近中、远中关键点的牙周炎吸收程度鉴别方法，其特征在于，所述步骤S4中，将单颗牙齿图像T输入至近中、远中关键点检测模型中，获得检测结果D，包括以下步骤：步骤4.1、将单颗牙齿图像传入至卷积...
【专利技术属性】
技术研发人员：吴福理，陈大千，郝鹏翼，张凡，朱海华，朱赴东，
申请(专利权)人：浙江工业大学，
类型：发明
国别省市：
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