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申请/专利权人：华中科技大学同济医学院附属同济医院
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的龋病三维影像自动分类及辅助决策方法，涉及人工智能辅助医学影像诊断技术领域，包括如下步骤：步骤S1：数据集的收集、标注和预处理；步骤S2：龋病三维分类方法的设计；步骤S3：实现龋齿的分类；步骤S4：分类结果的临床应用及预后的判断。本发明实现了龋病在三维影像上的分类，能够清楚地判断龋损与牙髓间的关系，准确地评估龋病的严重程度和范围。能够获得合理的分类精度。能够辅助经验不足的口腔医师制定治疗方案和评估患牙预后。
主权项：1.一种基于深度学习的龋病三维影像自动分类及辅助决策方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、数据收集、标注和预处理：从口腔医学影像中心数据库中收集符合纳入标准的CBCT图像，对CBCT图像的轴向切片中的龋损和相应的牙髓部分进行标注，将获得的原始切片及相应的掩膜图像进行归一化处理，构建轴向切片数据库；S2、龋病三维分类方法的设计：S21、对轴向切片而言，将轴向切片分为三类：typeI：轴向切片中仅可见龋损；typeII：轴向切片中龋损和牙髓无交集；typeIII：轴向切片中龋损波及牙髓；其中，严重程度排序为typeIIItypeIItypeI；S22、对龋齿而言，遍历单颗龋齿中所有龋坏轴向切片的分类结果，分为三类：类型一：所有切片中仅有typeI的切片；类型二：所有切片中出现typeII的切片，但无typeIII的切片；类型三：所有切片中出现typeIII的切片；S3、龋齿的分类：S31、通过迁移学习，将原始轴向切片图像输入ResNet50_vd_ssld分类模型中训练直接分类模型，获得每张切片的分类；基于逻辑算法，获得龋齿的最终分类结果；S32、通过迁移学习，将原始轴向切片及相应的掩膜图像输入OCR-Net分割模型中进行训练，得到可视化的龋损和牙髓区域，获得可视化的轴向切片；将获得的可视化的轴向切片图像输入ResNet50_vd_ssld分类模型中，训练可解释性分类模型，获得每张切片的分类；基于逻辑算法，获得龋齿的最终分类结果；S4、分类结果的临床应用及预后的判断。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华中科技大学同济医学院附属同济医院 一种基于深度学习的龋病三维影像自动分类及辅助决策方法
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