一种牙科治疗计划确定方法、电子设备及存储介质技术

本发明专利技术实施例提供了一种牙科治疗计划确定方法、电子设备及存储介质，涉及数据处理技术领域，上述方法包括获取牙科病历文本，并从牙科病历文本中提取检查结果信息；将检查结果信息转换为各个治疗项目对应的检查结果张量数据；分别对各个治疗项目对应的检测结果张量数据进行特征提取，得到检查结果特征；基于各个治疗项目的检查结果特征，针对每一治疗项目，分别确定是否需要对各个牙齿进行该治疗项目的治疗，生成牙科治疗计划。应用本发明专利技术实施例提供的方案能够制定牙科治疗计划。例提供的方案能够制定牙科治疗计划。例提供的方案能够制定牙科治疗计划。

【技术实现步骤摘要】
一种牙科治疗计划确定方法、电子设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及数据处理
，特别是涉及一种牙科治疗计划确定方法、电子设备及存储介质。

技术介绍

[0002]在牙科治疗过程中，牙科治疗计划的临床决策是指导牙科专业修复领域综合治疗的初始和关键步骤。在实践中，在患者初次就诊时需要为患者制定综合的治疗计划。治疗计划涉及修复学、牙周学、牙髓学、拔牙等专业，并为最终的治疗提供支持。由此可见，制定治疗计划的过程需要将患者的口腔状况与多个专业的知识和经验相结合，制定治疗计划的过程需要牙医具备全面的理论知识和足够的临床经验，因此制定治疗计划的过程较为困难。

技术实现思路

[0003]本专利技术实施例的目的在于提供一种牙科治疗计划确定方法、电子设备及存储介质，以制定牙科治疗计划。具体技术方案如下：
[0004]第一方面，本专利技术实施例提供的一种牙科治疗计划确定方法，所述方法包括：
[0005]获取牙科病历文本，并从所述牙科病历文本中提取检查结果信息；
[0006]将所述检查结果信息转换为各个治疗项目对应的检查结果张量数据；
[0007]分别对各个治疗项目对应的检测结果张量数据进行特征提取，得到检查结果特征；
[0008]基于各个治疗项目的检查结果特征，针对每一治疗项目，分别确定是否需要对各个牙齿进行该治疗项目的治疗，生成牙科治疗计划，其中，所述牙科治疗计划中包含每一牙齿需要进行的治疗项目。
[0009]本专利技术的一个实施例中，所述分别对各个治疗项目对应的检测结果张量数据进行特征提取，得到检查结果特征，包括：
[0010]将各个治疗项目对应的检查结果张量数据分别输入该治疗项目对应的训练后的卷积神经网络模型中，得到检查结果特征；
[0011]所述基于各个治疗项目的检查结果特征，针对每一治疗项目，分别确定是否需要对各个牙齿进行该治疗项目的治疗，生成牙科治疗计划，包括：
[0012]将各个治疗项目的检查结果特征输入训练后的治疗计划确定模型，针对每一治疗项目，获得表示各个牙齿是否需要进行该治疗项目的治疗的输出结果，生成牙科治疗计划。
[0013]本专利技术的一个实施例中，每一卷积神经网络模型的数据处理过程为：
[0014]基于通道注意力机制与空间注意力机制对接收到的检查结果张量进行处理，得到注意力特征图；
[0015]通过不同大小的卷积核分别对所述注意力特征图进行卷积处理，得到各个第二卷积结果；
[0016]将各个第二卷积结果融合为总卷积结果；
[0017]基于所述总卷积结果生成各个第二卷积结果对应的注意力参数；
[0018]基于所述注意力参数对各个第二卷积结果进行融合，得到检查结果特征。
[0019]本专利技术的一个实施例中，所述基于通道注意力机制与空间注意力机制对接收到的检查结果张量进行处理，得到注意力特征图，包括第一数据处理流程或第二数据处理流程；
[0020]所述第一数据处理流程为：
[0021]基于第一预设尺寸的卷积核对接收到的检查结果张量进行卷积处理，得到第二卷积结果；
[0022]基于通道注意力机制对所述第二卷积结果进行处理，得到各个通道的通道注意力值；
[0023]基于通道注意力值对所述第二卷积结果进行加权计算，得到第一加权结果；
[0024]基于空间注意力机制对所述第一加权结果进行处理，得到各个牙齿的空间注意力值；
[0025]基于所述空间注意力值对所述第一加权结果进行加权计算，得到注意力特征图；
[0026]所述第二数据处理流程为：
[0027]基于通道注意力机制对接收到的检查结果张量进行处理，得到各个通道的通道注意力值；
[0028]基于通道注意力值对所述检查结果张量进行加权计算，得到第二加权结果；
[0029]基于第二预设尺寸的卷积核对第二加权结果进行卷积处理，得到第三卷积结果；
[0030]基于空间注意力机制对所述第三卷积结果进行处理，得到各个牙齿的空间注意力值；
[0031]基于所述空间注意力值对所述第三卷积结果进行加权计算，得到注意力特征图。
[0032]本专利技术的一个实施例中，所述方法还包括：
[0033]基于各个牙齿的空间注意力值生成表示各个牙齿对牙科治疗计划确定结果的影响程度的空间注意力图。
[0034]本专利技术的一个实施例中，所述训练后的治疗计划确定模型包括：循环神经网络以及分别与各个治疗项目相对应的全连接层，所述将各个治疗项目的检查结果特征输入训练后的治疗计划确定模型，针对每一治疗项目，获得表示各个牙齿是否需要进行该治疗项目的治疗的输出结果，生成牙科治疗计划，包括：
[0035]将各个检查结果特征输入循环神经网络，获得所述循环神经网络模型处理后分别针对各个治疗项目的输出结果；
[0036]分别将每一治疗项目的输出结果输入该治疗项目对应的全连接层中，获得表示各个牙齿是否需要进行该治疗项目的治疗的输出结果，生成牙科治疗计划。
[0037]本专利技术的一个实施例中，所述方法还包括：
[0038]通过梯度回转，计算所述治疗计划确定模型的输出结果中各个牙齿关于所述检查结果张量数据中各个牙齿的梯度值，并生成表示各个牙齿影响程度的显着图，其中，每一牙齿的梯度值表示该牙齿对牙科治疗计划的影响程度。
[0039]本专利技术的一个实施例中，通过以下方式对初始卷积神经网络模型进行训练得到训练后的卷积神经网络模型，并对初始治疗计划确定模型进行训练得到训练后的治疗计划确定模型：
[0040]获取样本牙科病历文本，并从样本牙科病历文本中提取样本检查结果信息与样本治疗计划信息；
[0041]将所述样本检查结果信息转换各个治疗项目对应的样本结果张量数据；
[0042]分别将各个治疗项目对应的样本结果张量数据分别输入该治疗项目对应的初始卷积神经网络模型，得到样本结果特征；
[0043]将各个治疗项目的样本结果特征输入初始治疗计划确定模型，针对每一治疗项目，获得表示各个牙齿是否需要进行该治疗项目的治疗的样本输出结果；
[0044]基于所述样本输出结果与样本治疗计划信息，计算所述初始卷积神经网络与所述初始治疗计划确定模型的损失值；
[0045]基于所述损失值对所述初始卷积神经网络模型与初始治疗计划确定模型的模型参数进行调整，若未达到预设的训练结束条件，则返回执行所述分别将各个治疗项目对应的样本结果张量数据分别输入该治疗项目对应的初始卷积神经网络模型，得到样本结果特征的步骤，若达到预设的训练结果条件，则将模型参数调整后的初始卷积神经网络模型确定为训练后的卷积神经网络模型，将模型参数调整后的初始治疗计划确定模型确定为训练后的治疗计划确定模型。
[0046]本专利技术的一个实施例中，所述基于所述样本输出结果与样本治疗计划信息，计算所述初始卷积神经网络与所述初始治疗计划确定模型的损失值，包括：
[0047]基于不确定性加权方式，计算在所述样本牙本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种牙科治疗计划确定方法，其特征在于，所述方法包括：获取牙科病历文本，并从所述牙科病历文本中提取检查结果信息；将所述检查结果信息转换为各个治疗项目对应的检查结果张量数据；分别对各个治疗项目对应的检测结果张量数据进行特征提取，得到检查结果特征；基于各个治疗项目的检查结果特征，针对每一治疗项目，分别确定是否需要对各个牙齿进行该治疗项目的治疗，生成牙科治疗计划，其中，所述牙科治疗计划中包含每一牙齿需要进行的治疗项目。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分别对各个治疗项目对应的检测结果张量数据进行特征提取，得到检查结果特征，包括：将各个治疗项目对应的检查结果张量数据分别输入该治疗项目对应的训练后的卷积神经网络模型中，得到检查结果特征；所述基于各个治疗项目的检查结果特征，针对每一治疗项目，分别确定是否需要对各个牙齿进行该治疗项目的治疗，生成牙科治疗计划，包括：将各个治疗项目的检查结果特征输入训练后的治疗计划确定模型，针对每一治疗项目，获得表示各个牙齿是否需要进行该治疗项目的治疗的输出结果，生成牙科治疗计划。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，每一卷积神经网络模型的数据处理过程为：基于通道注意力机制与空间注意力机制对接收到的检查结果张量进行处理，得到注意力特征图；通过不同大小的卷积核分别对所述注意力特征图进行卷积处理，得到各个第一卷积结果；将各个第一卷积结果融合为总卷积结果；基于所述总卷积结果生成各个第一卷积结果对应的注意力参数；基于所述注意力参数对各个第一卷积结果进行融合，得到检查结果特征。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于通道注意力机制与空间注意力机制对接收到的检查结果张量进行处理，得到注意力特征图，包括：第一数据处理流程或第二数据处理流程；所述第一数据处理流程为：基于第一预设尺寸的卷积核对接收到的检查结果张量进行卷积处理，得到第二卷积结果；基于通道注意力机制对所述第二卷积结果进行处理，得到各个通道的通道注意力值；基于通道注意力值对所述第二卷积结果进行加权计算，得到第一加权结果；基于空间注意力机制对所述第一加权结果进行处理，得到各个牙齿的空间注意力值；基于所述空间注意力值对所述第一加权结果进行加权计算，得到注意力特征图；所述第二数据处理流程为：基于通道注意力机制对接收到的检查结果张量进行处理，得到各个通道的通道注意力值；基于通道注意力值对所述检查结果张量进行加权计算，得到第二加权结果；基于第二预设尺寸的卷积核对第二加权结果进行卷积处理，得到第三卷积结果；
基于空间注意力机制对所述第三卷积结果进行处理，得到各个牙齿的空间注意力值；基于所述空间注意力值对所述第三卷积结果进行加权计算，得到注意力特征图。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：基于各个牙齿的空间注意力值生成表示各个牙齿对牙科治疗计划确定结果的影响程度的空间注意力图。6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述训练后的治疗计划确定模型包括：循环神经网络以及分别与各个治疗项目相对应的全连接层，所述将各个治疗项目的检查结果特征输入训练后的治疗计划确定模型，针对每一治疗项目，获得表示各个牙齿是否需要进行该治疗项目的治疗的输出结果，生成牙科治疗计划，包括：将各个检查结果特征输入循环神经网络，获得所述循环神经网络模型处理后分别针对各个治疗项目的输出结果；分别将每一治疗项目的输出结果输入该治疗项目对应的全连接层中，获得表示各个牙齿是否需要进行该治疗项目的治疗的输出结...

【专利技术属性】
技术研发人员：文再文，陈海帆，陈兆兴，陈青筱，谢资清，
申请(专利权)人：北京大学，
类型：发明
国别省市：