本申请公开了一种牙齿区域检测方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：获取口腔医学影像数据集；该数据集包括口腔医学图像和标注的口腔医学影像数据；对该数据集进行预处理，将预处理后的数据集作为训练样本；构建口腔牙齿预测模型；该预测模型包括对图像并行处理的语义分割模型和目标检测模型，以及用于将两个模型输出的牙齿区域结果相结合并筛除错误区域的筛选模块；利用训练样本对该预测模型进行训练；将待测口腔医学图像输入至训练好的预测模型进行识别和分割，输出其牙齿区域并进行编码表示。这样基于语义分割模型和目标检测模型的并行处理框架的引入使得图像分割的过程更准确，有效得到识别准确和分割清晰的牙齿区域。域。域。
【技术实现步骤摘要】
一种牙齿区域检测方法、装置、设备及存储介质
[0001]本专利技术涉及口腔医学影像
，特别是涉及一种牙齿区域检测方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
[0002]随着社会的发展和进步，人们的生活水平得到了极大的提高，生活方式越来越多元化，这也产生了很多不良生活习惯造成口腔发生问题，人们越来越重视口腔牙齿状况。
[0003]根据口腔影像可以观察口腔整体结构，进而记录病例资料。口腔医生先对牙齿进行视觉判断，通过眼睛观察牙齿在光源下是否有损伤和颜色的变化，然后通过专用口腔检查仪器检测牙齿的情况，并且结合口腔全景片进行综合分析。虽然口腔影像具备高普适度和低成本的特点，但是还需要医生基于口腔全景片来判断牙齿、牙龈和其他口腔区域。由于人类阅片受情绪和疲劳度影响，长时间的阅片会导致医生的识别效率下降。同时，口腔影像是一种灰度图像，肉眼难以分辨灰度图中目标边缘轮廓不明显的区域。因此目前对口腔整体进行成像并不能让医生快速识别牙齿和口腔其他区域。
技术实现思路
[0004]有鉴于此，本专利技术的目的在于提供一种牙齿区域检测方法、装置、设备及存储介质，可以有效得到识别准确和分割清晰的牙齿区域。其具体方案如下：
[0005]一种牙齿区域检测方法，包括：
[0006]获取口腔医学影像数据集；所述口腔医学影像数据集包括口腔医学图像和在所述口腔医学图像上标注的口腔医学影像数据；
[0007]对所述口腔医学影像数据集进行预处理，将预处理后的所述口腔医学影像数据集作为训练样本；
[0008]构建口腔牙齿预测模型；所述口腔牙齿预测模型包括对图像并行处理的语义分割模型和目标检测模型，还包括用于将所述语义分割模型和所述目标检测模型输出的牙齿区域结果相结合并筛除错误区域的筛选模块；
[0009]利用所述训练样本对所述口腔牙齿预测模型进行训练；
[0010]将待测口腔医学图像输入至训练好的所述口腔牙齿预测模型进行识别和分割，输出所述待测口腔医学图像的牙齿区域并进行编码表示。
[0011]优选地，在本专利技术实施例提供的上述牙齿区域检测方法中，所述对所述口腔医学影像数据集进行预处理，包括：
[0012]对所述口腔医学影像数据集进行数据增强处理。
[0013]优选地，在本专利技术实施例提供的上述牙齿区域检测方法中，所述对所述口腔医学影像数据集进行预处理，还包括：
[0014]使用插值方法将所述口腔医学影像数据集中的图像大小调整成统一的尺寸；
[0015]使用高反差保留算法对调整尺寸后的图像进行处理，得到高反差保留特征；
[0016]对处理后的图像进行归一化。
[0017]优选地，在本专利技术实施例提供的上述牙齿区域检测方法中，所述筛选模块具体用于将所述语义分割模型输出的牙齿区域以及所述目标检测模型输出的牙齿区域检测框和牙齿区域坐标相结合，从结合结果中筛除错误区域以获得所述训练样本的伪标签，并加入未标注的口腔医学影像数据；将所述结合结果中除所述错误区域之外的其他牙齿区域作为筛选出的牙齿区域。
[0018]优选地，在本专利技术实施例提供的上述牙齿区域检测方法中，所述口腔牙齿预测模型还包括：用于对所述筛选模块筛选出的牙齿区域进行修正，并更新标注的口腔医学影像数据的修正模块。
[0019]优选地，在本专利技术实施例提供的上述牙齿区域检测方法中，所述语义分割模型为包括四个卷积层、四个池化层、四个激活层、四个池化层、四个上采样层和一个输出层的深度学习神经网络模型；所述语义分割模型使用全连接条件随机场；
[0020]所述目标检测模型为包括十三个卷积层、十五个激活层、四个池化层、两个全连接层和一个输出层的深度学习神经网络模型。
[0021]优选地，在本专利技术实施例提供的上述牙齿区域检测方法中，还包括：
[0022]利用训练好的所述口腔牙齿预测模型对未标注的口腔医学影像进行预测和分析，根据预设规则从预测结果中分析出独立牙齿区域，对独立牙齿区域进行标记。
[0023]本专利技术实施例还提供了一种牙齿区域检测装置，包括：
[0024]数据集获取模块，用于获取口腔医学影像数据集；所述口腔医学影像数据集包括口腔医学图像和在所述口腔医学图像上标注的口腔医学影像数据；
[0025]数据集预处理模块，用于对所述口腔医学影像数据集进行预处理，将预处理后的所述口腔医学影像数据集作为训练样本；
[0026]模型构建模块，用于构建口腔牙齿预测模型；所述口腔牙齿预测模型包括对图像并行处理的语义分割模型和目标检测模型，还包括用于将所述语义分割模型和所述目标检测模型输出的牙齿区域结果相结合并筛除错误区域的筛选模块；
[0027]模型训练模块，用于利用所述训练样本对所述口腔牙齿预测模型进行训练；
[0028]牙齿区域识别模块，用于将待测口腔医学图像输入至训练好的所述口腔牙齿预测模型进行识别和分割，输出所述待测口腔医学图像的牙齿区域并进行编码表示。
[0029]本专利技术实施例还提供了一种牙齿区域检测设备，包括处理器和存储器，其中，所述处理器执行所述存储器中存储的计算机程序时实现如本专利技术实施例提供的上述牙齿区域检测方法。
[0030]本专利技术实施例还提供了一种计算机可读存储介质，用于存储计算机程序，其中，所述计算机程序被处理器执行时实现如本专利技术实施例提供的上述牙齿区域检测方法。
[0031]从上述技术方案可以看出，本专利技术所提供的一种牙齿区域检测方法，包括：获取口腔医学影像数据集；口腔医学影像数据集包括口腔医学图像和在口腔医学图像上标注的口腔医学影像数据；对口腔医学影像数据集进行预处理，将预处理后的口腔医学影像数据集作为训练样本；构建口腔牙齿预测模型；口腔牙齿预测模型包括对图像并行处理的语义分割模型和目标检测模型，还包括用于将语义分割模型和目标检测模型输出的牙齿区域结果相结合并筛除错误区域的筛选模块；利用训练样本对口腔牙齿预测模型进行训练；将待测
口腔医学图像输入至训练好的口腔牙齿预测模型进行识别和分割，输出待测口腔医学图像的牙齿区域并进行编码表示。
[0032]本专利技术采集口腔医学影像训练语义分割模型和目标检测模型，将语义分割模型和目标检测模型整合到一个框架之中，采用并行的思想处理口腔医学图像，对于输入的口腔医学影像，语义分割和目标检测模型将同时对图像进行读取和处理，筛选模块将两种模型的输出结果相结合，去除掉错误区域后，可以有效得到识别准确和分割清晰的牙齿区域。基于语义分割模型和目标检测模型的并行处理框架的引入使得图像分割的过程更准确，弥补单模型分割定位不准确的缺陷，减少了阅片过程中的人为干扰因素和对医生专业素养的依赖限制，进一步提高了准确性、一致性和可信度。
[0033]此外，本专利技术还针对牙齿区域检测方法提供了相应的装置、设备及计算机可读存储介质，进一步使得上述方法更具有实用性，该装置、设备及计算机可读存储介质具有相应的优点。
附图说明
[0034]为了更清楚地说明本专利技术实施例或相关技术中的技术方案，本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种牙齿区域检测方法，其特征在于，包括：获取口腔医学影像数据集；所述口腔医学影像数据集包括口腔医学图像和在所述口腔医学图像上标注的口腔医学影像数据；对所述口腔医学影像数据集进行预处理，将预处理后的所述口腔医学影像数据集作为训练样本；构建口腔牙齿预测模型；所述口腔牙齿预测模型包括对图像并行处理的语义分割模型和目标检测模型，还包括用于将所述语义分割模型和所述目标检测模型输出的牙齿区域结果相结合并筛除错误区域的筛选模块；利用所述训练样本对所述口腔牙齿预测模型进行训练；将待测口腔医学图像输入至训练好的所述口腔牙齿预测模型进行识别和分割，输出所述待测口腔医学图像的牙齿区域并进行编码表示。2.根据权利要求1所述的牙齿区域检测方法，其特征在于，所述对所述口腔医学影像数据集进行预处理，包括：对所述口腔医学影像数据集进行数据增强处理。3.根据权利要求2所述的牙齿区域检测方法，其特征在于，所述对所述口腔医学影像数据集进行预处理，还包括：使用插值方法将所述口腔医学影像数据集中的图像大小调整成统一的尺寸；使用高反差保留算法对调整尺寸后的图像进行处理，得到高反差保留特征；对处理后的图像进行归一化。4.根据权利要求1所述的牙齿区域检测方法，其特征在于，所述筛选模块具体用于将所述语义分割模型输出的牙齿区域以及所述目标检测模型输出的牙齿区域检测框和牙齿区域坐标相结合，从结合结果中筛除错误区域以获得所述训练样本的伪标签，并加入未标注的口腔医学影像数据；将所述结合结果中除所述错误区域之外的其他牙齿区域作为筛选出的牙齿区域。5.根据权利要求4所述的牙齿区域检测方法，其特征在于，所述口腔牙齿预测模型还包括：用于对所述筛选模块筛选出的牙齿区域进行修正，并更新标注的口腔医学影像数据的修正模块。6.根据权利要求1所述的牙齿区...
【专利技术属性】
技术研发人员：谢小峰，王平，施则人，王昱衡，
申请(专利权)人：粟海信息科技苏州有限公司，
类型：发明
国别省市：
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