基于深度学习辅助种植体置换的方法及辅助智能系统技术方案

一种基于深度学习辅助种植体置换的方法及辅助智能系统、计算机可读存储介质，其中该系统用于通过对牙齿2维图像的分割获取牙齿信息以辅助选择种植体，并通过预测种植牙区域的牙槽骨处的窝洞数据来辅助术前种植方案的设计，包括：全景图生成单元，用于将牙齿的待处理图像文件的3维口腔数据CBCT转化为2维全景格式的图像数据；牙齿分割单元，用于将图像数据输入预设图像分类模型进行分割，以得到牙齿的分割图像数据；以及牙槽骨信息预测单元，用于使用预设特征提取模型对分割图像数据进行特征提取，以确定牙槽骨相关的窝洞数据。由此，能够辅助医师判断患者的牙齿情况来选择合适的种植体，并通过预测牙槽骨窝洞数据来辅助术前种植方案的设计。种植方案的设计。种植方案的设计。

【技术实现步骤摘要】
基于深度学习辅助种植体置换的方法及辅助智能系统


[0001]本专利技术涉及医学图像处理
，具体而言，涉及一种基于深度学习方法辅助种植体置换的方法以及辅助智能系统、计算机可读存储介质及电子设备。

技术介绍

[0002]种植体置换是口腔外科中最具挑战性的问题之一，在此过程中需要考虑质量程序和安全措施。人工种植通常无法达到令人满意的准确性和安全性水平，而且，它需要训练有素的牙医和消耗很长时间。
[0003]为此，机器人辅助手术系统对于种植体的放置至关重要，因为可以保持更高水平的牙科检查精度和安全性。更具体地说，机器人手臂可以用智能模型制造，用于钻牙中的识别位置。这些智能机器人具有高度的自主性，可以在手术过程中自动调整，并可以直接对患者执行牙科手术任务，而无需任何外科医生的明显控制。
[0004]然而，现阶段的种植牙机器人为了提高种植牙手术的精度，往往需要通过种植牙设计软件来模拟种植并生成相应的导板固定在患者的牙齿上，才能保证利用机械臂将种植牙精准地种植在窝洞中。这在设计种植手术方案时，仍需要医师综合考虑种植窝洞的直径和深度才能确本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习辅助种植体置换的方法，其包括：步骤S01：获取待识别的牙齿的2维全景图像数据；步骤S02：将所述全景图像数据输入到预设图像分类模型进行分割，以得到牙齿的分割图像数据；步骤S03：使用预设特征提取模型对所述分割图像数据进行特征提取，以确定牙槽骨相关的窝洞数据。2.根据权利要求1所述的基于深度学习辅助种植体置换的方法，其中，在所述步骤S01中，包括步骤S01'：将作为牙齿的待处理图像文件的3维口腔数据CBCT转化为2维全景格式的全景图像数据。3.根据权利要求2所述的基于深度学习辅助种植体置换的方法，其中，在所述步骤S01中，根据牙弓曲线上的点和法向量进行切割并将截取的图片拼接起来得到所述全景图像数据。4.根据权利要求1所述的基于深度学习辅助种植体置换的方法，其中，在所述步骤S02中，所述预设图像分类模型构成为包括Unet++网络。5.根据权利要求4所述的基于深度学习辅助种植体置换的方法，其中，所述Unet++网络被以如下方式进行了训练：通过用于牙齿分割的训练集对分割用网络Unet、SegNet进行预训练，分别从分割用网络Unet、SegNet得到预训练后的第一预分割图和第二预分割图，对第一预分割图和第二预分割图及原图数据进行三通道融合来得到第一训练集样本，将该第一训练集样本输入到所述Unet++网络来进行训练。6.根据权利要求4所述的基于深度学习辅助种植体置换的方法，其中，在所述Unet++网络中的下采样过程中，在每个卷积层后加入有shuffle模块，并使用Mish激活函数。7.根据权利要求5所述的基于深度学习辅助种植体置换的方法，其中，将经过所述三通道融合得到的3通道图像的其中一个通道设置为0，得到灰度图像来作为训练集与测试集。8.根据权利要...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄志俊，刘金勇，钱坤，陈鹏，张有健，
申请(专利权)人：杭州柳叶刀机器人有限公司，
类型：发明
国别省市：