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申请/专利权人：江苏集萃智能制造技术研究所有限公司
摘要：本发明公开了基于深度学习的全自动牙齿三维分割方法；本发明首先是对CBCT数据使用图像处理的方法进行口腔全景图像重建；其次，对重建的全景图像利用改进的yolov7网络进行牙齿区域检测和分类；然后，对检测区域内的牙齿重新映射回CBCT数据中，取出单例牙齿ROI三维数据，利用nnUnet深度学习模型进行三维牙齿分割模型的训练；最后，利用训练好的模型对上述步骤得到的ROI区域进行推理预测，将预测结果重新映射回原始CBCT数据中完成牙齿的三维分割。本发明使用多层深度学习模型来解决单例牙齿三维实例分割问题，并且规避与CBCT数据相关的高维数据处理问题，减少GPU资源消耗。
主权项：1.基于深度学习的全自动牙齿三维分割方法，其特征在于，所述分割方法包括以下步骤：S100：口腔全景图像重建；S200：全景图像牙齿目标检测；S300：牙齿三维分割；其中，S100中，口腔全景图像重建的方法具体为：S101、轴向切片范围选择：选择轴向切片范围，获得冠状面和矢状面MIP图，利用K-means对空气和噪声组织、软组织和骨性组织进行分类，通过设定分割系数来计算分割阈值；S102、计算上下牙齿的轴位范围：通过冠状面和矢状面阈值分割分别得到牙齿掩膜图像后，将白色像素投影到Y轴方向统计其起始位置和终止位置，分别作为冠状面计算得出的轴位范围Ca和矢状面计算得出的轴位范围Sa；S103、牙弓曲线检测及拟合：对牙弓部分进行空洞填充以及寻找最大连通区域，去除最大连通区域以外的部分，获得的二值化图像；并反映射至原骨架曲线，通过三次样条曲线拟合得到最终的牙弓曲线；S104、非感兴趣区域抑制：以每个采样点为中心，沿着该点的法向量方向以牙弓二值化图像为掩膜，去除超过牙弓掩膜的采样点；S105、高对比度全景图像重建：通过高斯函数根据每列像素距离牙弓曲线远近分配不同的权重系数，同时为了抑制非感兴趣组织对于全景图像对比度的影响，采样非线性合成函数获得初始的合成全景图像P0作为最终合成图像的前景，后通过高斯滤波处理后的P0作为后景，通过合成公式增加整体和细节的对比度。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 江苏集萃智能制造技术研究所有限公司 基于深度学习的全自动牙齿三维分割方法
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