口腔图像多组织全自动分割方法技术

本发明专利技术公开了口腔图像多组织全自动分割方法，属于口腔图像多组织分割技术领域，本发明专利技术中通过模型对比确认出可疑或差异节点，并通过判定结果分路运行，从而简化流程，节省判断及运行效率，且借由模型的建设流程，能够有效的保障模型的可靠性、稳定性及准确性，进而在确保模型准确性的情况下，经对比后，所得到的结果准确性也有所保障，进而有效解决传统运行方法中准确性低的情况，同时，根据建立模型和分割掩码图像进行图像分割得到目标分割图像，其用于表示建立模型中关键结构的分割图像，能够有效提高口腔图像分割的抗干扰能力和分割准确性，且基于坐标对比模块判定坐标原点，能够有效确保同一组织的空间位置相近程度符合预定标准。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及口腔图像多组织分割，具体为口腔图像多组织全自动分割方法。

技术介绍

1、口腔图像是指用于观察和分析口腔内部结构的图像。口腔图像分割是指将口腔图像中的不同结构或组织(如牙齿、牙龈、舌头等)分割出来，以实现口腔疾病诊断、牙齿计算机辅助设计、口腔手术规划等应用的技术；

2、而目前深度学习技术应用于口腔ct/mri图像分割已取得长足进步，可实现牙齿、上颌、软组织等多个区域的自动分割，卷积神经网络unet、attention unet等结构成功运用于口腔分割任务，分割精度不断提高，开源的口腔图像数据集已有一定规模；

3、但相比其他医学图像仍较小，虽然已开发口腔图像自动分割产品，用于辅助诊断分析，但临床广泛应用还面临挑战，而且不同口腔解剖结构分割质量参差，精细结构易受遮挡无法分割，存在过分割、漏分割等问题，后处理尚有改进空间，同时，由于采集的口腔图像容易受到光照强度、远近距离、相对位置等干扰因素的影响，从而影响口腔图像的分割准确性，为此，提出口腔图像多组织全自动分割方法。

技术实现思路

<本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.口腔图像多组织全自动分割方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的口腔图像多组织全自动分割方法，其特征在于：在S1中，获取的口腔图像信息包括口腔色彩图像单元、口腔特征图像单元和口腔深度图像单元；

3.根据权利要求1所述的口腔图像多组织全自动分割方法，其特征在于：在S4中，坐标对比模块设定的误差阈值，即X、Y、Z各轴点位不超过±3度分秒。

4.根据权利要求1所述的口腔图像多组织全自动分割方法，其特征在于：在S5中，模型建设模块的具体运行方法，包括以下步骤：

5.根据权利要求4所述的口腔图像多组织全自动分割方法，其特征在于：...

【技术特征摘要】

1.口腔图像多组织全自动分割方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的口腔图像多组织全自动分割方法，其特征在于：在s1中，获取的口腔图像信息包括口腔色彩图像单元、口腔特征图像单元和口腔深度图像单元；

3.根据权利要求1所述的口腔图像多组织全自动分割方法，其特征在于：在s4中，坐标对比模块设定的误差阈值，即x、y、z各轴点位不超过±3度分秒。

4.根据权利要求1所述的口腔图像多组织全自动分割方法，其特征在于：在s5中，模型建设模块的具体运行方法，包括以下步骤：

5.根据权利要求4所述的口腔图像多组织全自动分割方法，其特征在于：在a3中，检查数据的准确性和完整性，去除异常值和缺失值，使得数据更加可靠，在a6中，对时间序列模型进行诊断，检验模型的拟合程度、残差序列的平稳性等，判断模型的可靠性。

6.根据权利要求1所述的口腔图像多组织全自动...

【专利技术属性】
技术研发人员：张洁，金冠男，周忠伟，李晓洁，
申请(专利权)人：比特博南通医疗科技有限公司，
类型：发明
国别省市：