【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及正畸病症辅助诊断，尤其涉及一种基于深度学习的口腔正畸病症辅助诊断系统。
技术介绍
1、现有的基于深度学习的口腔正畸病症辅助诊断技术没能根据实际匹配过程中档案的特征状态确定针对性的处理方式，进而导致后续档案匹配过程中没能有针对性地选择匹配方式，使得档案匹配的准确性以及处理效率低下。
2、中国专利公开号cn111709959b公开了一种口腔正畸数字化智能诊断方法，包括：通过三维扫描和cbct影像数据进行牙齿分割，并构建三维牙床模型，以三个维度特征作为病例分类特征，建立病例数据库，基于深度学习方法，实现病症自动化诊断，并基于牙齿治疗过程的碰撞检测机制，建立三维可视化动态治疗过程模拟方法，但是上述技术方案没能根据实际匹配过程中档案的特征状态确定针对性的处理方式，进而导致后续档案匹配过程中没能有针对性地选择匹配方式，使得档案匹配的准确性以及处理效率低下。
技术实现思路
1、为此，本专利技术提供一种基于深度学习的口腔正畸病症辅助诊断系统，用以克服现有技术中没能根据实际匹配过程...
【技术保护点】
1.一种基于深度学习的口腔正畸病症辅助诊断系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于深度学习的口腔正畸病症辅助诊断系统，其特征在于，数据处理模块根据目标患者与各历史档案的对象信息以及病历信息确定初选档案集合；
3.根据权利要求2所述的基于深度学习的口腔正畸病症辅助诊断系统，其特征在于，数据处理模块针对各初选档案集合进行特征学习，特征学习包括根据单个初选档案集合对应的特征位置差异值以及特征形态差异值确定该初选档案集合的特征状态，特征状态包括：
4.根据权利要求3所述的基于深度学习的口腔正畸病症辅助诊断系统，其特征在于，所述...
【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习的口腔正畸病症辅助诊断系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于深度学习的口腔正畸病症辅助诊断系统，其特征在于，数据处理模块根据目标患者与各历史档案的对象信息以及病历信息确定初选档案集合；
3.根据权利要求2所述的基于深度学习的口腔正畸病症辅助诊断系统，其特征在于，数据处理模块针对各初选档案集合进行特征学习，特征学习包括根据单个初选档案集合对应的特征位置差异值以及特征形态差异值确定该初选档案集合的特征状态，特征状态包括：
4.根据权利要求3所述的基于深度学习的口腔正畸病症辅助诊断系统，其特征在于，所述特征位置差异值根据公式（1）确定，
5.根据权利要求4所述的基于深度学习的口腔正畸病症辅助诊断系统，其特征在于，数据筛选模块根据各初选档案集合的特征状态确定各初选档案集合对应的处理方式；
6.根据权利要求5所述的基于深度学习的口腔正畸病症辅助诊断系统，其特征在于，若初选档案集合处于第一预设特征状态，第一分析模块根据目标患者类别确定目标患者信息与该初始档案集合的匹配...
【专利技术属性】
技术研发人员：林建平，肖世芳，
申请(专利权)人：广州穗华口腔门诊部有限公司，
类型：发明
国别省市：
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