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申请/专利权人：浙江工业大学
申请日：2023-11-07
公开（公告）日：2024-02-20
公开（公告）号：CN117576445A
主分类号：G06V10/764
分类号：G06V10/764;G06T7/00;G06V10/25;G06V10/44;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/084;G06N3/047
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.03.08#实质审查的生效;2024.02.20#公开
摘要：一种基于分类器链和类内监督的牙齿异位萌出检测方法，使用类内监督模块，对特征进行直接监督，最小化同类特征之间的距离，从而提高异类特征区分度，缓解因数据量不足而导致的特征提取不当问题；还结合了类间关联信息，应用分类器链模块，通过链式结构传递前序分类结果信息给后序分类器，实现对类间关联信息的利用，降低疾病类间差异小对分类效果的影响来得到准确的异位萌出分类。本方法为结合了分类器链和类内监督组成的深度学习方法，针对口腔CBCT影像设计针对性的深度学习模型，结合了两种深度学习结构的优势搭建了网络用来加强类间联系。本发明提升口腔CBCT中异位萌出不同疾病的识别准确率。
主权项：1.一种基于分类器链和类内监督的牙齿异位萌出检测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤S1、将口腔CBCT影像切片Iin输入到定位模块，得到包含目标感兴趣区域的图像Iroi；步骤S2、将所有包含目标感兴趣区域的图像Iroi输入类内监督特征提取网络，得到对应类别i的特征向量Vij，并计算与真实标签之间的损失；步骤S3、将所有的特征向量Vij输入类内监督模块，得到每一类的中心特征向量Viavg；步骤S4、将包含目标感兴趣区域的图像Iroi输入分类器链特征提取网络得到对应类别i的分类器链特征向量Vichain，并计算与类的中心特征向量Viavg的距离dVichain，Viavg以及距离损失函数Lossdst；步骤S5、将对应类别i的分类器链特征向量Vichain输入分类器链模块，得到不同异位萌出类别的分类结果Xchain，并计算分类器链阶段损失。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江工业大学 一种基于分类器链和类内监督的牙齿异位萌出检测方法
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