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基于深度学习的前牙区牙槽骨面积自动测量方法及系统

申请号: CN202311385716.3
申请人: 天津医科大学口腔医院
申请日期: 2023/10/25

摘要文本

本发明涉及图像分析技术领域,公开了一种基于深度学习的前牙区牙槽骨面积自动测量方法及系统,方法包括:获取全牙CBCT图像;通过深度学习模型对全牙CBCT图像进行图像分割,得到待测量前牙区牙齿的图像;沿唇腭方向分割待测量前牙区牙齿图像,获得待测量前牙区牙齿的牙髓腔面积,确定牙髓腔面积最大的分割截面为目标分割截面;在目标分割截面上识别标志点,包括待测量前牙区牙齿的牙齿切缘顶端、牙齿根尖顶端、唇侧牙槽骨最高点、腭侧牙槽骨最高点、唇侧牙槽骨根尖止点和腭侧牙槽骨根尖止点;根据标志点合围的形状计算待测量前牙区牙齿的牙槽骨面积。通过深度学习模型准确高效地对前牙区侧牙槽骨面积进行自动测量,提高计算准确率和工作效率。

专利详细信息

项目 内容
专利名称 基于深度学习的前牙区牙槽骨面积自动测量方法及系统
专利类型 发明授权
申请号 CN202311385716.3
申请日 2023/10/25
公告号 CN117152238B
公开日 2024/2/9
IPC主分类号 G06T7/62
权利人 天津医科大学口腔医院
发明人 李家宁; 左志刚; 黄昕; 王悦; 杨子靓; 郭正健
地址 天津市和平区气象台路12号

专利主权项内容

1.一种基于深度学习的前牙区牙槽骨面积自动测量方法,其特征在于,包括如下步骤:S1、获取全牙CBCT图像;S2、通过深度学习模型对所述全牙CBCT图像进行图像分割,得到待测量前牙区牙齿图像;所述前牙区牙齿包括切牙和/或尖牙;所述深度学习模型的训练方法包括:获取多个全牙CBCT图像,并在每个所述全牙CBCT图像中标注出每个前牙区牙齿的轮廓作为所述深度学习模型的训练集;建立所述深度学习模型;根据所述训练集对所述深度学习模型进行训练,直至所述深度学习模型的损失函数值不再下降;其中,损失函数的公式为:
(1)其中,为损失函数,N为训练总次数,i为训练次数,/>为真实值,/>为预测值;S3、沿唇腭方向分割所述待测量前牙区牙齿图像,获得所述待测量前牙区牙齿的牙髓腔面积,将使得所述待测量前牙区牙齿的牙髓腔面积最大的分割截面确定为目标分割截面;S4、在所述目标分割截面上识别所述待测量前牙区牙齿的牙齿切缘顶端、牙齿根尖顶端、唇侧牙槽骨最高点和腭侧牙槽骨最高点;具体包括:S41、在所述目标分割截面上确定所述待测量前牙区牙齿的牙齿切缘顶端为A点,确定所述待测量前牙区牙齿的牙齿根尖顶端为P点;S42、在所述目标分割截面上确定所述唇侧牙槽骨最高点为S点,确定所述腭侧牙槽骨最高点为T点;S5、根据所述牙齿切缘顶端、所述牙齿根尖顶端确定唇侧牙槽骨根尖止点和腭侧牙槽骨根尖止点;S51、在所述目标分割截面上,根据A点和P点确定所述待测量前牙区牙齿的牙体长轴AP;S52、确定所述牙体长轴AP的垂线过P点与唇侧牙槽骨的交点为所述唇侧牙槽骨根尖止点M,所述牙体长轴AP的垂线过P点与腭侧牙槽骨的交点为所述腭侧牙槽骨根尖止点N;S6、根据所述牙齿根尖顶端、所述唇侧牙槽骨最高点、所述唇侧牙槽骨根尖止点、所述腭侧牙槽骨最高点和所述腭侧牙槽骨根尖止点合围的形状确定所述待测量前牙区牙齿的牙槽骨面积;S61、计算M点、P点、S点合围成的不规则形状MPS的面积为所述CBCT图像中的所述待测量前牙区牙齿的唇侧牙槽骨面积;S62、计算N点、P点、T点合围成的不规则形状NPT的面积为所述CBCT图像中的所述待测量前牙区牙齿的腭侧牙槽骨面积;S63、所述CBCT图像中的所述待测量前牙区牙齿的唇侧牙槽骨面积与所述CBCT图像中的所述待测量前牙区牙齿的腭侧牙槽骨面积之和为所述CBCT图像中的所述待测量前牙区牙齿的牙槽骨面积。