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申请/专利权人：成都玻尔兹曼智贝科技有限公司
摘要：本发明涉及一种基于深度学习的前牙开放性龈楔状隙评估方法及装置，属于图像处理领域，包括：通过训练完成的改进的MaskR‑CNN网络对新输入的图像中的唇侧楔状隙区域和开放性龈楔状隙区域进行实例分割，对于每个检测结果，都会输出目标类型、边界框坐标以及精确的像素级分割掩码；通过计算分割得到的掩码中目标区域像素个数作为开放性龈楔状隙面积和唇侧楔状隙区域面积，并将开放性龈楔状隙面积与唇侧楔状隙区域面积的比值设定为龈乳头缺失指数作为评价指标，指标值越大说明牙龈退缩越严重。本发明可以准确识别开放性龈楔状隙并评估开放性龈楔状隙的严重程度，准确率，灵敏度帮助临床医生减少工作量。
主权项：1.一种基于深度学习的前牙开放性龈楔状隙评估方法，其特征在于：所述评估方法包括：区域检测分割步骤、通过训练完成的改进的MaskR-CNN网络对新输入的图像中的唇侧楔状隙区域和开放性龈楔状隙区域进行实例分割，对于每个检测结果，都会输出目标类型、边界框坐标以及精确的像素级分割掩码；面积计算步骤、通过计算分割得到的掩码中目标区域像素个数作为开放性龈楔状隙面积和唇侧楔状隙区域面积，并将开放性龈楔状隙面积与唇侧楔状隙区域面积的比值设定为龈乳头缺失指数作为评价指标，指标值越大说明牙龈退缩越严重。
全文数据：
权利要求：
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