申请/专利权人：深圳格瑞健康科技有限公司

申请日：2021-06-08

公开（公告）日：2024-06-14

公开（公告）号：CN113343853B

主分类号：G06V20/40

分类号：G06V20/40;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/80

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.14#授权;2024.05.10#著录事项变更;2021.09.21#实质审查的生效;2021.09.03#公开

摘要：本发明提供一种儿童牙龋齿智能筛查方法，包括以下步骤，S1：利用图像获取设备获取原始图像；该原始图像包括且不限于目标牙齿的图像信息；S2：获取预训练图像，且所述预训练图像包括上述获取的目标牙齿的图像信息；对所述预训练图像进行数据清洗，并对清洗后的图像信息中目标牙齿的位置进行标注；进一步确定预训练图像的N个尺度特征图，不同的尺度特征图对应不同的尺度；S3：进一步确定各尺度特征图中不同的位置分别对应的权重，基于各尺度特征图对应的权重和各所述尺度特征图，确定所述尺度特征图对应的特征，实际应用过程中，可以较好的对目标牙齿进行拍摄和分类处理，便于后续的管理和有针对性的治疗。

主权项：1.一种儿童牙龋齿智能筛查方法，其特征在于：包括以下步骤，S1：利用图像获取设备获取原始图像；该原始图像包括且不限于目标牙齿的图像信息；S2：获取预训练图像，且所述预训练图像包括上述获取的目标牙齿的图像信息；对所述预训练图像进行数据清洗，利用数据清洗删除不清晰、图像偏离口腔、牙齿区域被遮挡的预训练图像；并对清洗后的图像信息中目标牙齿的位置进行标注；进一步确定预训练图像的N个尺度特征图，不同的尺度特征图对应不同的尺度；S3：进一步确定各尺度特征图中不同的位置分别对应的权重，基于各尺度特征图对应的权重和各所述尺度特征图，确定所述尺度特征图对应的特征；将所述N个尺度特征图分别对应的特征进行融合，并进一步预测目标牙齿所对应的多个检测框，根据多个检测框，确定目标牙齿在所述预训练图像中的位置；所述检测框为矩形方框，且表现为数组形式，包括最左侧坐标数值、最上侧坐标数值、宽度值以及高度值；S4：利用目标检测模型对上述预训练图像以及目标牙齿位置信息进行进一步的分析检测，并进一步生成待处理图像；S5：将所述待处理图像输送至目标分类模型处，利用目标分类模型根据所述待处理图像中的牙齿位置信息进行牙齿类型分类，得出所述目标牙齿为龋齿、非龋齿、需窝沟封闭牙齿或不需窝沟封闭牙齿中的至少一类；所述目标分类模型采用残差神经网络resnet模型，通过多层网络提取图像特征，并最后通过softmax函数进行输出每一类的概率值；S6：将上述目标牙齿的分类信息发送至对应的控制终端或云端服务器，利用所述控制终端或云端服务器与医疗机构、学校、政府机构的通讯联系，进行诊疗管理、预约管理、排班管理、随访管理、耗材管理以及辖区用户信息管理；并根据具体复查情况决定是否启动预约平台进行治疗预约；S7:儿童牙龋齿智能筛查完毕。

全文数据：

权利要求：

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