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摘要：本发明公开了WTNet儿科下颚智齿牙胚分割网络架构方法，主要包含设有区域特征增强模块的输入增强模块和齿骨特征分离模块，分别在齿骨特征分离模块牙齿分割分支和骨骼分割分支中设有相互独立的尺度特异性特征融合模块。对于一个输入和其对应的真值标签，先将输入送进输入增强模块生成掩膜并使用真值标签进行监督；再将输入和掩膜送入区域特征增强模块得到增强输入；在齿骨特征分离模块中，增强输入经过共享编码器后被分别送入牙齿分割分支和骨骼分割分支的尺度特异性特征融合模块中，再送进两个分支中的解码器中，并使用牙齿和骨骼真值标签分别完成两个分支的监督，得到牙齿分割掩膜和骨骼分割掩膜，融合两个掩膜得到最终的分割结果。
主权项：1.WTNet儿科下颚智齿牙胚分割网络架构方法，其特征在于，包括以下步骤：S1:构建数据集，搜集儿科CBCT数据并脱敏，对每个CBCT数据中的下颚智齿牙胚、第二磨牙以及位于前两者周边部分的牙槽骨进行分类别像素级标注，并划分训练集、验证集和测试集；S2:通过UNet生成CBCT切片原始图像感兴趣区域的掩膜，同时将CBCT切片图像标注结果转换为二值标签，用于对UNet生成掩膜过程进行监督；对于输入为三维CBCT图像数据块时，采用3D-UNet生成感兴趣区域的掩膜，并采用CBCT三维数据标注的二值标签对生成掩膜过程进行监督；S3:将生成的感兴趣区域掩膜和原始输入图像送入到区域特征增强模块完成基于原始图像的区域特征增强，得到增强输入；S4:将增强输入图像送入齿骨特征分离模块的共享编码器，共享编码器有四个编码器层，得到共享的多层级图像特征，一个瓶颈层来产生共享的增强输入分层特征；S5:将多层级图像特征分别输入给牙齿分割分支和骨骼分割分支，通过每个分支中独立的尺度特异性特征融合模块进行多尺度特征学习和融合，并使用通道注意力机制和空间注意力机制加强网络特征学习能力；S6:将每个支路所学习的特征送入特定的解码器进行解码，并逐步上采样得到牙齿分割掩膜和骨骼分割掩膜；S7:融合牙齿分割掩膜和骨骼分割掩膜，得到最终的分割图；S8:采用训练集进行S2-S7过程的迭代训练，并通过验证集和测试集完成分割网络的调试检验。
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