一种基于深度学习技术的智齿识别方法技术

本发明专利技术公开一种基于深度学习技术的智齿识别方法，具体包括如下步骤：收集口腔全景片图像，进行智齿标注后对全景片图像上所有牙齿进行标注；利用标注结果，训练用于对全景片上的牙齿进行检测分割的Mask‑RCNN模型；设计并训练用于识别智齿的牙齿分类模型；利用牙齿分类模型根据Mask‑RCNN模型的目标检测结果进行智齿识别。该方法利用深度学习技术，尤其是Mask‑RCNN模型和ResNet18，显著提高了智齿识别的准确性，能够达到与临床专家比拟甚至更高的准确性，减少了人工判断的误差。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术应用于人工智能医学图像处理，涉及一种基于深度学习技术的智齿识别方法。

技术介绍

1、智齿，又称为第三磨牙，通常在青少年晚期到成年早期长出。这些牙齿可能会引起一系列问题，如长歪、冲压其他牙齿、引起感染或疼痛。因此，定期使用口腔全景片来监测智齿的发展情况是非常重要的。口腔全景片是一种拍摄整个口腔的牙齿、上下颌骨、颞颌关节以及周围结构的x光检查方法。这种x光片可以显示出包括智齿在内的所有牙齿的位置关系和生长状况，即使是那些还没有完全长出牙龈的牙齿。

2、在口腔全景片上检测智齿涉及到放射学的图像分析。通过这种技术，牙医可以观察智齿的位置、角度以及与邻近牙齿的关系，从而评估智齿是否可能造成问题。这包括判断智齿是否有阻生(未能正确生长出来的牙齿)，是否有潜在的感染风险，或者是否对其他牙齿的正常排列造成影响。

3、智齿在全景片上是从中间的牙齿往后数的第8颗，通常靠数数的话，会出现因为缺牙的情况导致判断不准，且耗时。基于影像学的诊断的可靠性很大程度取决于评估者的经验，比如资深牙医与学生对智齿的识别能力与速度就有有明显差距。因此，本专利技术本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于深度学习技术的智齿识别方法，其特征在于，具体包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习技术的智齿识别方法，其特征在于：所述收集口腔全景片图像，进行智齿标注后对全景片图像上所有牙齿进行标注步骤具体包括：

3.根据权利要求1所述的一种基于深度学习技术的智齿识别方法，其特征在于：训练所述用于对全景片上的牙齿进行检测分割的Mask-RCNN模型时，通过调整每次全景片的亮度与对比度，增加检测模型稳健型性。

4.根据权利要求3所述的一种基于深度学习技术的智齿识别方法，其特征在于：通过调用opencv的cv2.convertScaleAbs...

【技术特征摘要】

1.一种基于深度学习技术的智齿识别方法，其特征在于，具体包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习技术的智齿识别方法，其特征在于：所述收集口腔全景片图像，进行智齿标注后对全景片图像上所有牙齿进行标注步骤具体包括：

3.根据权利要求1所述的一种基于深度学习技术的智齿识别方法，其特征在于：训练所述用于对全景片上的牙齿进行检测分割的mask-rcnn模型时，通过调整每次全景片的亮度与对比度，增加检测模型稳健型性。

4.根据权利要求3所述的一种基于深度学习技术的智齿识别方法，其特征在于：通过调用opencv的cv2.convertscaleabs函数，设定每张全景片的对比度调整范围在[0.5,1.5]之...

【专利技术属性】
技术研发人员：林玥，
申请(专利权)人：新大陆数字技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：