【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像处理领域，尤其涉及一种基于人工智能的口内咬合关系检测识别方法及装置。
技术介绍
1、错合畸形是口腔常见的疾病，主要表现为咬合关系的异常和颜面部畸形；错合畸形的分类方法有angle分类、毛氏分类、moyers分类和ackerman-proffit分类法，其中，angle分类法简单实用、应用最为广泛。患者初次就诊时，经医生临床检查或模型分析，可依据angle分类法粗略判断患者的咬合状况，而后每次复诊时医生常常使用数码照片记录患者的咬合状态，根据患者治疗时间长短，可多达十数次甚至数十次，远远超过口内扫描和传统的模型分析。
2、相较于石膏模型，数码照片轻便直观，更适用于病例交流、学术汇报等场景，应用十分广泛。因此，口内数码相片是正畸医生最常用的记录手段。因患者就诊时间有限，在临床工作中，医生常在操作之余，逐张阅看患者的数码相片，分析患者咬合状况的变化。依据咬合关系的不同，将不同类型的患者照片资料整理归类，有利于医生系统提升临床水平，但是，这样做会耗费大量的人力，且整体效率低下。
技术实现
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种基于人工智能的口内咬合关系检测识别方法，其特征在于：所述检测识别方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的口内咬合关系检测识别方法，其特征在于：所述数据选取及分类步骤包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的口内咬合关系检测识别方法，其特征在于：前牙的覆合关系分类包括切合或浅覆合、正常覆合、深覆合、反合和个别牙反合；
4.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的口内咬合关系检测识别方法，其特征在于：所述检测识别步骤包括：
5.一种基于人工智能的口内咬合关系检测识别装置，其特征在于：所述装置包括数...
【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的口内咬合关系检测识别方法，其特征在于：所述检测识别方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的口内咬合关系检测识别方法，其特征在于：所述数据选取及分类步骤包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的口内咬合关系检测识别方法，其特征在于：前牙的覆合关系分类包括切合或浅覆合、正常覆合、深覆合、反合和个别牙反合；
4.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的口内咬合...
【专利技术属性】
技术研发人员：包雷，周建峰，
申请(专利权)人：成都玻尔兹曼智贝科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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