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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：数据处理及模型训练步骤：从数据库中获取样本数据根据前牙区有无开放性龈楔状隙进行筛选，将筛选得到的口内正面图像分为OGES组和健康组两个独立的组，并按照设定比例将OGES组数据分为训练集、测试集和验证集，其中，OGES即开放性龈楔状隙，是指邻间龈乳头不能完全覆盖龈楔状隙而形成的可视三角形间隙；标记OGES组中每张图像相邻两牙颈缘最低点和接触点，以牙邻接点和牙颈缘最低点围成的区域等效为唇侧楔状隙；标记每张图像中的开放性龈楔状隙，并将所有标记以间隙两邻牙的牙位组成的数字区分；通过处理标记后的数据对改进的MaskR-CNN网络进行训练；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；其中，改进的MaskR-CNN网络包括通用数据增强单元、特征提取单元、区域建议网络单元、类别检测单元和掩码分割单元；在训练过程中，区域建议网络单元的每一层生成大量区域建议框，随后，这些区域建议框通过非极大值抑制进行组合和处理，以根据其分数筛选出大量候选框作为最终的区域建议框，再使用类别检测单元和掩码分割单元中的对齐子单元将区域建议框的大小标准化为特征图矩阵，最后类别检测单元根据包含图像信息的特征图矩阵进行分类分数和回归参数的预测，掩码分割单元负责对像素进行分割生成最终的掩码；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。

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