一种牙颌面生长发育预测的人工智能系统技术方案

本发明专利技术涉及一种牙颌面生长发育预测的人工智能系统，运用多模态学习将生长发育相关的生物信息进行整合，结合人工智能技术，训练出多模态学习的牙颌面生长发育预测的人工智能系统，具体包括如下：特征提取模块：生长发育相关的生物信息中各个模态的特征提取，包含文本信息和视觉信息；特征融合模块：利用多层融合多模态数据特征，通过四个LSTM来融合特征提取模块的各个模态的特征并输出特征向量；结果预测模块：利用特征融合模块的四个LSTM来融合各个模态的特征后，使用softmax函数来预测生长发育状况。解决了以往的预测方法消耗大量人力物力，准确率也不高的问题，能够提高生长发育预测的准确率，并且降低使用者的学习成本，便于提高临床诊治水平。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及人工智能中的深度学习算法，计算机视觉领域，代谢组学领域，人类生长发育领域，具体为通过人头颅侧位片、生长发育相关代谢物水平和生长发育相关体征等生长发育相关生物信息，预测牙颌面生长发育的人工智能系统

技术介绍

1、以往的生长发育预测手段仅利用于1-2种相关因素进行预测，许多有用的生物信息尚未纳入，导致预测准确率不高，不能满足临床需要，并且先前的预测手段往往要求分析人员拥有丰富的专业知识，难以推广。

2、本专利运用多模态学习将生长发育相关的生物信息进行整合，从多个维度分析预测生长发育。

3、结合人工智能技术，训练出预测水平接近专家的预测系统，辅助临床诊治，降低学习成本。

4、1.已经有许多研究利用生物龄(biological age)包括牙龄(dental age)、骨龄(skeletal age)、第二性征(secondary sexual characteristics)及身体形态学的快速改变等方面，来预测人体的生长发育。也有一些学者利用与生长发育相关的代谢物水平来预测人体的生长发育。然而，几乎所有的研究仅利本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种牙颌面生长发育预测的人工智能系统，其特征在于，运用多模态学习将生长发育相关的生物信息进行整合，结合人工智能技术，训练出多模态学习的牙颌面生长发育预测的人工智能系统，具体包括如下：

2.根据权利要求1所述的牙颌面生长发育预测的人工智能系统，其特征在于，特征提取模块中的文本信息和视觉信息具体为：文本信息包括体格、第二性征、代谢物水平的模态信息，视觉信息包括骨龄、牙龄。

3.根据权利要求2所述的牙颌面生长发育预测的人工智能系统，其特征在于，为了从文本信息中提取特征，对模型进行预训练；视觉信息的特征提取部分由2个CNN构成，其中2个CNN模型是用于提取头颅侧位片和...

【技术特征摘要】

1.一种牙颌面生长发育预测的人工智能系统，其特征在于，运用多模态学习将生长发育相关的生物信息进行整合，结合人工智能技术，训练出多模态学习的牙颌面生长发育预测的人工智能系统，具体包括如下：

2.根据权利要求1所述的牙颌面生长发育预测的人工智能系统，其特征在于，特征提取模块中的文本信息和视觉信息具体为：文本信息包括体格、第二性征、代谢物水平的模态信息，视觉信息包括骨龄、牙龄。

3.根据权利要求2所述的牙颌面生长发育预测的人工智能系统，其特征在于，为了从文本信息中提取特征，对模型进行预训练；视觉信息的特征提取部分由2个cnn构成，其中2个cnn模型是用于提取头颅侧位片和全景片的影像特征，从中获取骨龄和牙龄的模态信息。

4.根据权利要求2所述的牙颌面生长发育预测的人工智能系统，其特征在于，文本、视觉数据应该具有相同的长度并且适合框架；视频可以看作是可变长度的数据；文本信息是固定长度数据；文本信息可以被视为最小的元素，设定最长文本内可含有的单词数量，若小于则可以设为“null”。

5.根据权利要求...

【专利技术属性】
技术研发人员：房兵，李海振，李海瑞，李岳峻，刘超，夏伦果，袁玲君，
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：