基于改进U-Net网络的牙齿咬合翼片龋齿分割方法技术

本申请公开了一种基于改进U

【技术实现步骤摘要】
基于改进U
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Net网络的牙齿咬合翼片龋齿分割方法


[0001]本申请属于计算机视觉领域，特别涉及了一种基于改进U
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Net网络的牙齿咬合翼片龋齿分割方法。

技术介绍

[0002]据估计，目前全球近一半人口受到口腔疾病的影响，其中23亿人患有永久性龋齿。龋齿的临床治疗仍然有限，因为一旦出现严重程度的龋齿，就不可能再矿化，只能进行破坏性拔牙。因此，在早期发现龋齿并防止进一步的龋齿过程尤为重要。然而，龋齿的有效诊断仍然很困难，因此，国际口腔研究受到了广泛关注。传统的龋齿临床检测主要依靠牙医的视觉检查，这取决于个人经验，主观性很强，因此容易出现错误判断。此外，早期龋齿很难用肉眼区分，尤其是发生在牙齿相邻表面等区域的龋齿。牙齿咬合翼片被认为是检测肉眼看不见的龋齿的标准，它也有助于了解龋齿的深度。然而，口腔医生在读取X光图像方面的经验将影响龋齿检测结果，因为经验较少的年轻牙医可能会导致一些不明显龋齿的漏检。另一方面，检查大量的X射线图像也增加了医生的工作量。因此，迫切需要一种具有高重复性和准确性的自动检测方法，为临床口本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于改进U
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Net网络的牙齿咬合翼片龋齿分割方法，其特征在于，包括：获取用于龋齿分割的牙齿咬合翼片图像数据；对获得的牙齿咬合翼片图像数据进行标注和预处理，得到用于训练和测试的语义分割数据集；通过改进U
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Net网络进行图像语义分割；将牙齿咬合翼片图像数据输入到改进的U
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Net网络中，通过该网络，将患龋区域的分割结果输出。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述牙齿咬合翼片图像数据包含牙齿的X线片图像数据；对所述牙齿咬合翼片图像数据进行标注包括：根据临床视觉触觉检查的结果，将每一个龋齿都用一个边框标出，作为参考注释；利用Labelme标记图像中龋齿，生成的json格式的标签文件，用于改进后模型的训练；对所述牙齿咬合翼片图像数据进行预处理：利用对比度受限的自适应直方图均衡和gamma校正，对原始图像数据进行对比度调整；通过对图像进行水平翻转、垂直翻转、随机平移、随机裁剪与填充和引入椒盐噪声的方式进行数据增强，扩充数据集样本。每个图像数据对应的json格式的标签文件，也作相应的预处理操作和数据增强。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过改进U
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Net网络进行图像语义分割还包括：以U
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Net网络为基础，将数据集图像数据作为输入，利用编码器对输入的图像数据进行降维和特征提取，利用编码器加强龋齿特征的细节提取；利用解码器与编码器之间通过跳跃连接进行特征图融合，使得不同层龋...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘瑞军，韩致远，王晨，
申请(专利权)人：北京工商大学，
类型：发明
国别省市：