基于distance map的牙齿分割方法、装置及计算机装置制造方法及图纸

本发明专利技术涉及牙齿分割领域，具体涉及一种基于distance map的牙齿分割方法、装置及计算机装置，极大地提高了牙齿分割的精度。本发明专利技术基于distance map的牙齿分割方法包括对牙齿CBCT数据进行处理，得到牙齿区域检测的标签框；使用牙齿CBCT数据和标签框训练一阶段单颗牙齿区域检测模型；使用训练好的一阶段单颗牙齿区域检测模型对CBCT数据的分割标签进行裁剪，得到每颗牙齿的distance map标签；使用每颗牙齿的distance map标签训练二阶段单颗牙齿分割模型；通过训练好的二阶段单颗牙齿分割模型得到牙齿的分割蒙版；生成一个和整副牙齿大小一致的空数据，将每颗牙齿的分割蒙版以不同的值按照其裁剪时的位置放置到该空数据中，最终得到一整副牙齿的实例分割结果。本发明专利技术适用于牙齿分割。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及牙齿分割领域，具体涉及一种基于distance map的牙齿分割方法、装置及计算机装置。

技术介绍

1、现有的牙齿分割方案，如cn112785609a公开的一种基于深度学习的cbct牙齿分割方法，该方法包括：s1：利用对牙齿图像的先验知识对锥形束cbct图像进行预处理，提取牙齿部分，得到感兴趣区域；s2：通过resnet-fpn网络对图像进行特征提取，得到特征图；s3：使用cbam模型对特征图先后进行空间和通道维度的压缩，从而对特征图进行重要性编码；s4：使用rpn网络对特征图进行候选区域提取；s5：使用roi align根据预选框的位置坐标在特征图中将相应区域池化为固定尺寸的特征图；s6：对候选区域进行分类、分割、包围框回归以及分割评分。

2、该方案基于深度学习方法，使用两阶段的深度监督神经网络。引入注意力模型(cbam)对特征图先后进行空间和通道维度的压缩，从而对特征图进行重要性编码，并且采用可以对分割效果进行评分的网络，可以回归预测的蒙版和其地面真实蒙版之间的iou，最终的评分由分类得分和分割得分共同决定，能够得到较为精确的本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.基于distance map的牙齿分割方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的基于distance map的牙齿分割方法，其特征在于，该方法还包括对牙齿CBCT数据随机加入噪声进行数据增强。

3.根据权利要求1所述的基于distance map的牙齿分割方法，其特征在于，对牙齿CBCT数据进行处理，得到牙齿区域检测的标签框具体包括：

4.根据权利要求1所述的基于distance map的牙齿分割方法，其特征在于，使用牙齿CBCT数据和标签框训练一阶段单颗牙齿区域检测模型具体包括：

5.根据权利要求1所述的基于dista...

【技术特征摘要】

1.基于distance map的牙齿分割方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的基于distance map的牙齿分割方法，其特征在于，该方法还包括对牙齿cbct数据随机加入噪声进行数据增强。

3.根据权利要求1所述的基于distance map的牙齿分割方法，其特征在于，对牙齿cbct数据进行处理，得到牙齿区域检测的标签框具体包括：

4.根据权利要求1所述的基于distance map的牙齿分割方法，其特征在于，使用牙齿cbct数据和标签框训练一阶段单颗牙齿区域检测模型具体包括：

5.根据权利要求1所述的基于distance map的牙齿分割方法，其特征在于，使用训练好的一阶段单颗牙齿区域检测模型对cbct数据的分割标签进行裁剪，得到每颗牙齿的distance map标签具...

【专利技术属性】
技术研发人员：包雷，周建峰，杨欣，
申请(专利权)人：成都玻尔兹曼智贝科技有限公司，
类型：发明
国别省市：