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申请/专利权人：河北大学
申请日：2024-01-19
公开（公告）日：2024-05-10
公开（公告）号：CN118015014A
主分类号：G06T7/11
分类号：G06T7/11;G06T7/00;G06T17/00;G06N3/0464;G06N3/08;G06N3/0455;G06N3/0985;G16H50/20
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.05.28#实质审查的生效;2024.05.10#公开
摘要：本发明提供了一种基于改进卷积神经网络的龋齿PS‑OCT病变区域分割提取方法。该方法可以预标注龋齿数据集、自动分割龋齿图像以及三维重建龋损区域。通过预训练的模型对龋齿数据集进行粗分割，再进行人工增删改的细分割，基于平移窗口注意力ShiftedWindowsTransformerAttention机制模块改进的U2NET网络实现了偏振敏感光学相干断层龋齿成像进行自动分割，实现对龋齿偏振敏感光学相干断层二维图像B‑scan的三维重建，用于辅助医生精细化诊断患者的龋齿损坏程度，减轻医生诊断负担，为患者龋齿检测提供了一种更充分的诊断。
主权项：1.一种基于改进卷积神经网络的龋齿PS-OCT病变区域分割提取方法，其特征是，包括如下步骤：a、采集龋齿PS-OCT三维图像数据；b、对采集到的PS-OCT三维图像数据进行滤波降噪并获取二维数据集；c、从二维数据集中选取设定比例的数据进行人工标注，获得小批次人工标注数据集；d、将小批次人工标注数据集输入到U2NET网络进行预训练，保存预训练结果最好的权重；e、使用预训练结果最好的权重对所有二维数据集进行预标注；f、人工审查预标注是否有错误或遗漏，并针对错误或遗漏之处进行修改，得到标注数据集；g、通过设定随机种子，对标注数据集进行随机打乱；h、通过基于平移窗口注意力机制模块改进的U2NET网络，实现对二维图像的龋损区域的自动分割；在基于平移窗口注意力机制模块改进的U2NET网络中，解码器与相同维度的编码器拼接之后再连接到平移窗口注意力机制模块；i、按照二维图像的原始顺序逐帧堆叠进行三维重建，得到龋损区域的立体图像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 河北大学 一种基于改进卷积神经网络的龋齿PS-OCT病变区域分割提取方法
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