【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及口腔正畸学，尤其涉及一种基于智能分类算法的颌面畸形自动识别方法。
技术介绍
1、颌面畸形是口疾病中的常见多发病，不仅会影响患者个体的颌面发育、口腔健康、咀嚼功能，甚至引起消化系统为主的全身性疾病，还会影响患者外貌发音。辨识颌面畸形类型以及畸形程度是开展颌面畸形治疗的前提。目前临床实践中，主要通过有经验的口腔医生分析x光影像、照片(正面、侧面)以确认是否存在颌面畸形、畸形类型以及畸形程度，这种定性分析使得颌面畸形析效率相对较低，并限制了患者颌面畸形分析数据更深入的应用。当前，计算机技术、智能算法和图像分析技术较为完善强大，若能结合智能算法和图像分析技术，构建颌面畸形定量化快速识别方法，将颌面畸形诊断的过程参数化、定量化，根据x光影像、照片(正面、侧面)自动化判断是否存在颌面畸形、识别颌面畸形类型，势必会大大提高颌面畸形诊断效率。目前，只有极个别的医学院开发了牙颌面畸形识别方法，但现有技术依赖于面部三维照片集，实施过程极为复杂。
技术实现思路
1、针对上述现有技术中的不足，本专利...
【技术保护点】
1.一种基于智能分类算法的颌面畸形自动识别方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于智能分类算法的颌面畸形自动识别方法，其特征在于：按照样本个体自然顺序进行标记，采集样本个体自然姿势位的正面照片、侧面照片、头颅正位片和头颅侧位片，并按照样本个体自然顺序进行标记。
3.根据权利要求2所述的一种基于智能分类算法的颌面畸形自动识别方法，其特征在于：面部软、硬组织图像的预处理逻辑包括：
4.根据权利要求3所述的一种基于智能分类算法的颌面畸形自动识别方法，其特征在于：所述先验知识为通过3位及以上经验丰富的临床医生根据样...
【技术特征摘要】
1.一种基于智能分类算法的颌面畸形自动识别方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于智能分类算法的颌面畸形自动识别方法，其特征在于：按照样本个体自然顺序进行标记，采集样本个体自然姿势位的正面照片、侧面照片、头颅正位片和头颅侧位片，并按照样本个体自然顺序进行标记。
3.根据权利要求2所述的一种基于智能分类算法的颌面畸形自动识别方法，其特征在于：面部软、硬组织图像的预处理逻辑包括：
4.根据权利要求3所述的一种基于智能分类算法的颌面畸形自动识别方法，其特征在于：所述先验知识为通过3位及以上经验丰富的临床医生根据样本个体的正面照片、侧面照片、头颅正位片和头颅侧位片共同判定颌面畸形类型。
5.根据权利要求4所述的一种基于智能分类算法的颌面畸形自动识别方法，其特征在于：基于正面照片提取3个正面特征，正面特征包括...
【专利技术属性】
技术研发人员：何冬梅，张小莉，王增伟，黄丹，
申请(专利权)人：上海交通大学医学院附属第九人民医院，
类型：发明
国别省市：
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