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申请/专利权人：华中科技大学同济医学院附属协和医院;连云港市第一人民医院;华中科技大学
摘要：本发明提供了一种基于口腔CBCT图像的腺样体肥大程度自动检测方法，包括：获取待测CBCT图像数据及CBCT原始图像数据，对CBCT原始图像数据进行手动标准化分割及图像预处理，基于3DUX‑Net网络构建分割模型，并基于处理后的CBCT原始图像数据对分割模型进行训练，将待测CBCT图像数据输入训练后的分割模型中，并对分割模型的输出进行图像后处理，基于图像后处理得到的图像数据进行标志点识别以及程度及面积计算，对腺样体肥大程度进行检测。本发明提供的基于口腔CBCT图像的腺样体肥大程度自动检测方法，能够腺样体肥大程度自动检测，检测精度高，便于使用。
主权项：1.一种基于口腔CBCT图像的腺样体肥大程度自动检测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：获取待测CBCT图像数据及CBCT原始图像数据；步骤2：对CBCT原始图像数据进行手动标准化分割及图像预处理；步骤3：基于3DUX-Net网络构建分割模型，并基于处理后的CBCT原始图像数据对分割模型进行训练；步骤4：将待测CBCT图像数据输入训练后的分割模型中，并对分割模型的输出进行图像后处理；步骤5：基于图像后处理得到的图像数据进行标志点识别以及程度及面积计算，对腺样体肥大程度进行检测。
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协和医院 连云港市第一人民医院 华中科技大学 基于口腔CBCT图像的腺样体肥大程度自动检测方法
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