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摘要：本公开关于一种恒牙成熟度分级模型的训练及恒牙成熟度分级方法，训练方法包括：获取口腔曲面断层影像，并确定所述口腔曲面断层影像中每个恒牙对应的目标框标注信息、牙位标注信息和成熟度标注信息；根据所述目标框标注信息对应的框选区域，对所述口腔曲面断层影像进行图像裁剪，得到每个恒牙的牙齿影像；基于所述牙位标注信息，对每个恒牙的牙齿影像进行排列处理，得到全恒牙列影像集；将所述全恒牙列影像集有序输入恒牙成熟度分级模型，得到每个恒牙对应的成熟度预测结果，并基于所述成熟度预测结果和所述成熟度标注信息，计算模型损失；根据所述模型损失调整所述恒牙成熟度分级模型的参数，从而对所述恒牙成熟度分级模型进行训练。

主权项：1.一种恒牙成熟度分级模型的训练方法，其特征在于，包括：获取口腔曲面断层影像，并确定所述口腔曲面断层影像中每个恒牙对应的目标框标注信息、牙位标注信息和成熟度标注信息；根据所述目标框标注信息对应的框选区域，对所述口腔曲面断层影像进行图像裁剪，得到每个恒牙的牙齿影像；基于所述牙位标注信息，对每个恒牙的牙齿影像进行排列处理，得到全恒牙列影像集，其中，任意两个处于左右对称位置的恒牙对应的牙齿影像在所述全恒牙列影像集中相邻排列；将所述全恒牙列影像集有序输入恒牙成熟度分级模型，得到每个恒牙对应的成熟度预测结果，并基于所述成熟度预测结果和所述成熟度标注信息，计算模型损失；根据所述模型损失调整所述恒牙成熟度分级模型的参数，从而对所述恒牙成熟度分级模型进行训练；所述恒牙成熟度分级模型包括特征提取网络，其中，所述将所述全恒牙列影像集有序输入恒牙成熟度分级模型，得到每个恒牙对应的成熟度预测结果，包括：将所述全恒牙列影像集输入所述特征提取网络，利用所述特征提取网络对所述全恒牙列影像集中的每个牙齿影像进行特征编码，得到每个牙齿影像对应的特征向量；基于每个牙齿影像对应的特征向量，确定每个恒牙对应的成熟度预测结果；所述恒牙成熟度分级模型还包括分类分支模块和回归分支模块，其中，所述基于每个牙齿影像对应的特征向量，确定每个恒牙对应的成熟度预测结果，包括：将每个牙齿影像对应的特征向量输入所述分类分支模块，利用所述分类分支模块对每个恒牙进行第一成熟度预测，得到每个恒牙的第一预测结果；将每个牙齿影像对应的特征向量输入所述回归分支模块，利用所述回归分支模块对每个恒牙进行第二成熟度预测，得到每个恒牙的第二预测结果；所述分类分支模块包括对称融合模块，其中，所述将每个牙齿影像对应的特征向量输入所述分类分支模块，利用所述分类分支模块对每个恒牙进行第一成熟度预测，得到每个恒牙的第一预测结果，包括：针对任意一个恒牙和处于该恒牙对称位置的对称恒牙，经特征提取网络编码得到该恒牙的牙齿影像对应的第一特征向量和相邻排列的所述对称恒牙的牙齿影像对应的第二特征向量；将所述第一特征向量和所述第二特征向量输入所述对称融合模块，利用所述对称融合模块对所述第一特征向量和所述第二特征向量进行特征融合处理，分别得到融合增强后的第一增强特征向量和第二增强特征向量；基于所述第一增强特征向量，确定该恒牙的第一预测结果，并基于所述第二增强特征向量，确定所述对称恒牙的第一预测结果。

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百度查询： 四川大学 一种恒牙成熟度分级模型的训练及恒牙成熟度分级方法