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申请/专利权人：华南理工大学;广东寰宇智慧医疗科技有限公司
摘要：本发明为一种基于口腔图像的龋齿自动检测方法、系统、存储介质及设备，其方法包括步骤：S1、获取带龋齿标签的口腔图像数据集；S2、对龋齿口腔图像数据集进行预处理，进行mosaic数据增强、随机平移翻转，扩大数据集的数量，并进行归一化处理；S3、构建基于改进YOLOv8s的网络模型YOLOv8s_sc；在其Backbone端引入金字塔池化结构SPPFCSPC，在其Neck端引入CA注意力机制模块；S4、将数据集样本输入到YOLOv8s_sc的网络模型中进行训练，得到训练后的权重文件；S5、将训练后的权重模型部署到移动端APP，通过调用YOLOv8s_sc算法利用手机检测口腔图像中的龋齿。本发明通过构建基于改进YOLOv8s的网络模型YOLOv8s_sc，能够更好地实现口腔图像龋齿检测的功能，提高了识别的精度。
主权项：1.一种基于口腔图像的龋齿自动检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、采集真实环境下的口腔图像，从中获取带龋齿标签的口腔图像数据集；S2、对龋齿口腔图像数据集进行预处理，进行mosaic数据增强、随机平移翻转，扩大数据集的数量，并进行归一化处理；S3、基于深度学习目标检测模型，构建基于改进YOLOv8s的网络模型YOLOv8s_sc；在其Backbone端引入金字塔池化结构SPPFCSPC，对不同尺度信息进行提取；在其Neck端引入CA注意力机制模块，对龋齿区域进行关注，减弱背景影响；S4、将数据集样本输入到YOLOv8s_sc的网络模型中进行训练，通过使用回归分支和预测分支损失函数反应预测结果和真实结果的差异，得到训练后的权重文件；S5、将训练后的权重模型部署到移动端APP，通过调用YOLOv8s_sc算法利用手机检测口腔图像中的龋齿，通过使用预测的精确度，召回率，平均精度来表示网络模型的效果，利用目标框和置信度分数表示龋齿的位置和类别信息。
全文数据：
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百度查询： 华南理工大学 广东寰宇智慧医疗科技有限公司 一种基于口腔图像的龋齿自动检测方法、系统、存储介质及设备
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