【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及牙周评估，特别涉及一种ai语音牙周评估参数获取辅助系统。
技术介绍
1、牙周检查是牙周专科的常规检查手段，是一种工作量繁杂的临床操作，在牙周系统序列评估中需多次进行的牙周检查。牙周检查内容包括口腔卫生情况、牙龈状况、龈缘位置、牙龈色泽的变化、牙龈的剥脱性病损、牙周探诊、牙松动度检查等。这些检测涉及大量数据记录。
2、在临床工作中，牙周检查过程繁琐需要四手操作，记录过程容易出错，检查结果无法实时纵向及横向可视化分析，整体耗时长，同时纸质版资料难以完整保存。目前虽然出现了辅助牙周记录设备，如florida牙周电子探针，但这些设备多为进口且价格昂贵，导致成本提高，更重要的是这些设备虽然可单人操作，但操作复杂，每次耗时需30分钟以上，检查结果需通过纸质打印。
3、综上所述，在临床中评估过程中难以普及，我国口腔评估中，还在大量数据需要采集，其工作量大。目前大多数时候无法完成牙周检查的完整记录，而评估结果主要还是有操作者根据主观经验得到的，无法实现精准评估。
4、因此，针对现有技术不足，提供一种ai语音牙周评估参数获取辅助系统以解决现有技术不足甚为必要。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于避免现有技术的不足之处而提供一种ai语音牙周评估参数获取辅助系统。该ai语音牙周评估参数获取辅助系统可通过ai语音识别采集牙周数据，把繁琐的牙周检查内容通过语音识别方式提取，自动得到牙周评估参数和变化指标参数，生成牙周评估报告。
2、本专利技术
3、提供一种ai语音牙周评估参数获取辅助系统，设置有：
4、牙周数据采集模块——根据操作者指令采集对象的牙周数据采集，并采集操作者语音读出的当前的牙周数据；
5、评估参数计算模块——对当前的牙周数据进行分析得到牙周评估参数，并生成牙周评估报告；还储存不同对象的历史牙周数据，当同一对象存在历史牙周数据时，所述评估参数计算模块根据当前的牙周数据与历史牙周数据计算得到变化指标参数。
6、优选的，上述牙周数据包括有缺牙的情况、袋深的数值、牙龈出血的数值、牙龈退缩的数值和松动度的级数。
7、优选的，上述牙周数据还包括有附着丧失的数值、牙周指标值的级数、牙槽骨破坏的数值和根分叉病变的级数。
8、优选的，上述评估参数计算模块根据袋深的数值、慢性牙周炎累及位点百分率、附着丧失的数值和牙槽骨破坏的数值的大小进行分析，对应得到不同的牙周评估参数。
9、当所有牙齿的袋深的数值均≤3mm且牙槽骨破坏的数值均为0根长时，所述评估参数计算模块得到牙周评估参数为p1。
10、当所有牙齿中最大的附着丧失的数值≥0mm，且慢性牙周炎累及位点百分率>30％时，所述评估参数计算模块得到牙周评估参数为p2。
11、当所有牙齿中最大的附着丧失的数值≥0mm，且慢性牙周炎累及位点百分率≤30％时，所述评估参数计算模块得到牙周评估参数为p3。
12、当所有牙齿中最大的附着丧失的数值为1mm～2mm，所有牙齿中最大的袋深的数值≤4mm，所有牙齿中最大的牙槽骨破坏的数值小于1/3根长，所有牙齿中最大的根分叉病变的级数为零级，所有牙齿的松动度的级数为零级时，所述评估参数计算模块得到牙周评估参数为p4。
13、当所有牙齿中最大的附着丧失的数值为3mm～4mm，所有牙齿中最大的袋深的数值≤6mm；所有牙齿中最大的牙槽骨破坏的数值为1/3根长～1/2根长；所有牙齿的根分叉病变的级数为零级或最大的根分叉病变的级数为一级；所有牙齿的松动度的级数均零级或者所有牙齿中最大的松动度的级数为一级时，所述评估参数计算模块得到牙周评估参数为p5。
14、当所有牙齿中最大的附着丧失的数值≥5mm，所有牙齿中最大的袋深的数值＞6mm，所有牙齿中最大的牙槽骨破坏的数值大于0.5根长，所有牙齿中最大的牙齿根分叉病变的级数为一级或二级，所有牙齿中最大的松动度为二级或三级时，所述评估参数计算模块得到牙周评估参数为p6。
15、当存在同一对象的历史牙周数据时，所述评估参数计算模块将当前的牙周数据中袋深的数值、松动度的级数和牙龈出血的数值与历史的牙周数据中袋深的数值、松动度的级数和牙龈出血的数值进行对比。
16、当牙周数据中袋深的数值、松动度的级数和牙龈出血的数值均增大，或者牙周数据中袋深的数值、松动度的级数和牙龈出血的数值中的部分增大且其余不变时，所述评估参数计算模块得到的变化指标参数为三级。
17、当牙周数据中袋深的数值、松动度的级数和牙龈出血的数值均不变时，所述评估参数计算模块得到的变化指标参数为二级。
18、当牙周数据中袋深的数值、松动度的级数和牙龈出血的数值均下降，或者牙周数据中袋深的数值、松动度的级数和牙龈出血的数值中的部分下降且其余不变时，所述评估参数计算模块得到的变化指标参数为一级。
19、优选的，上述牙周数据采集模块根据动作指令、关键热词和检测流程进行牙周数据采集。
20、优选的，上述动作指令为开始检测指令、暂停检查指令和结束检查指令。
21、优选的，上述关键热词为方位和属性。
22、优选的，上述检测流程为全口牙属性检测和牙区内属性检测。
23、优选的，上述方位为上颊侧、下颊侧、舌侧或腭侧；
24、优选的，上述属性为缺牙、松动度、袋深、牙龈出血或牙龈边缘。
25、优选的，上述牙区内属性检测包括1区、2区、3区或者4区中至少一个区域对应的所有牙齿的属性检测；其中1区、2区、3区和4区为四个牙区。
26、当所述牙周数据采集模块采集到记录缺牙或记录松动度时，则判断为进行所述全口牙属性检测并进行采集。
27、当所述牙周数据采集模块仅采集到记录袋深、记录牙龈出血或记录牙龈边缘，且还采集到记录上颊侧、记录下颊侧、记录舌侧或记录腭侧时，则判断具有上颊侧、下颊侧、舌侧或腭侧对应牙区，得到检测牙区，对检测牙区的所述牙区内属性检测进行采集。
28、当所述牙周数据采集模块判断全口牙属性检测且采集到记录缺牙时，采集内容为牙号，并得到的牙周数据是该牙号的牙齿为缺牙。
29、当所述牙周数据采集模块判断全口牙属性检测且采集到记录松动度时，采集内容为牙号和松动度的级数，并得到的牙周数据为该牙号的牙齿松动度的级数。
30、当所述牙周数据采集模块仅采集到记录袋深、记录牙龈出血或记录牙龈边缘，且还采集到记录上颊侧、记录下颊侧、记录舌侧或记录腭侧时，采集内容为检测牙区所有牙齿且每个牙齿包括的牙号和属性，并得到的牙周数据为检测牙区内所有牙齿的牙号、对应的方位及属性。
31、当属性为袋深时，采集每个牙齿三个位点袋深的数值；当属性为牙龈出血时，采集每个牙齿牙龈出血的数值；当属性为牙龈边缘时，采集每个牙齿牙龈退缩的数值。
32、当所述牙周数据采集模块采集到开始检测指令时本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种AI语音牙周评估参数获取辅助系统，其特征在于，设置有：
2.根据权利要求1所述的AI语音牙周评估参数获取辅助系统，其特征在于：所述牙周数据包括有缺牙的情况、袋深的数值、牙龈出血的数值、牙龈退缩的数值和松动度的级数。
3.根据权利要求2所述的AI语音牙周评估参数获取辅助系统，其特征在于：所述牙周数据还包括有附着丧失的数值、牙周指标值的级数、牙槽骨破坏的数值和根分叉病变的级数；
4.根据权利要求3所述的AI语音牙周评估参数获取辅助系统，其特征在于：当所有牙齿的袋深的数值均≤3mm且牙槽骨破坏的数值均为0根长时，所述评估参数计算模块得到牙周评估参数为P1；
5.根据权利要求3所述的AI语音牙周评估参数获取辅助系统，其特征在于：当存在同一对象的历史牙周数据时，所述评估参数计算模块将当前的牙周数据中袋深的数值、松动度的级数和牙龈出血的数值与历史的牙周数据中袋深的数值、松动度的级数和牙龈出血的数值进行对比；
6.根据权利要求2至5任意一项所述的AI语音牙周评估参数获取辅助系统，其特征在于：所述牙周数据采集模块根据动作指令、关
7.根据权利要求6所述的AI语音牙周评估参数获取辅助系统，其特征在于：当所述牙周数据采集模块采集到记录缺牙或记录松动度时，则判断为进行所述全口牙属性检测并进行采集；
8.根据权利要求7所述的AI语音牙周评估参数获取辅助系统，其特征在于：当所述牙周数据采集模块判断全口牙属性检测且采集到记录缺牙时，采集内容为牙号，并得到的牙周数据是该牙号的牙齿为缺牙；
9.根据权利要求8所述的AI语音牙周评估参数获取辅助系统，其特征在于：当所述牙周数据采集模块仅采集到记录袋深、记录牙龈出血或记录牙龈边缘，且还采集到记录上颊侧、记录下颊侧、记录舌侧或记录腭侧时，采集内容为检测牙区所有牙齿且每个牙齿包括的牙号和属性，并得到的牙周数据为检测牙区内所有牙齿的牙号、对应的方位及属性；
10.根据权利要求9所述的AI语音牙周评估参数获取辅助系统，其特征在于：当所述牙周数据采集模块采集到开始检测指令时，则开始记录牙周数据；
...【技术特征摘要】
1.一种ai语音牙周评估参数获取辅助系统，其特征在于，设置有：
2.根据权利要求1所述的ai语音牙周评估参数获取辅助系统，其特征在于：所述牙周数据包括有缺牙的情况、袋深的数值、牙龈出血的数值、牙龈退缩的数值和松动度的级数。
3.根据权利要求2所述的ai语音牙周评估参数获取辅助系统，其特征在于：所述牙周数据还包括有附着丧失的数值、牙周指标值的级数、牙槽骨破坏的数值和根分叉病变的级数；
4.根据权利要求3所述的ai语音牙周评估参数获取辅助系统，其特征在于：当所有牙齿的袋深的数值均≤3mm且牙槽骨破坏的数值均为0根长时，所述评估参数计算模块得到牙周评估参数为p1；
5.根据权利要求3所述的ai语音牙周评估参数获取辅助系统，其特征在于：当存在同一对象的历史牙周数据时，所述评估参数计算模块将当前的牙周数据中袋深的数值、松动度的级数和牙龈出血的数值与历史的牙周数据中袋深的数值、松动度的级数和牙龈出血的数值进行对比；
6.根据权利要求2至5任意一项所述的ai语音牙周评估参数获取辅助...
【专利技术属性】
技术研发人员：申玉芹，姜珊，李尚燕，左浩洋，黄文茹，吴凡，
申请(专利权)人：广州医科大学附属口腔医院广州医科大学羊城医院，
类型：发明
国别省市：
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