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申请/专利权人：杭州电子科技大学
摘要：本发明公开了一种基于缺牙检测和概率扩散模型的缺牙CBCT图像牙齿生成方法。本发明采用人工智能算法对输入的CBCT图像进行缺牙区域的自动识别，确保精准定位无牙区域。随后对识别出的缺牙区域进行裁剪，运用改进的概率扩散模型进行牙齿图像生成，该模型能够生成高分辨率、形态准确的牙齿图像，有效补全缺牙区域。最后将生成的牙齿图像根据原始裁剪坐标精确移植回原图像，形成完整的CBCT图像。本发明适用于种植体植入位置的手术规划，还能作为义齿建模的参考，帮助患者更好地了解术前预期效果。本发明通过缺牙检测和概率扩散模型的协同工作，实现CBCT图像中缺牙区域的自动检测和牙齿图像的快速生成，大大减少了人为干预和手动操作，提高了工作效率和准确性。
主权项：1.基于缺牙检测和概率扩散模型的缺牙CBCT图像牙齿生成方法，其特征在于包含如下步骤：步骤1、数据集的获取，对获取的数据集进行处理；步骤2、对处理后的数据集进行预处理，基于计算效率和分割精度之间的平衡，将收集的数据集中的CBCT图像的物理分辨率都归一化为统一尺度的各向同性分辨率；步骤3、定义缺失牙齿检测网络，采用Unet卷积神经网络作为第一阶段的缺失牙齿检测网络，并通过监督学习方法进行训练；步骤4、定义缺失牙齿生成网络，第二个阶段的缺失牙齿生成网络采用自监督学习方式，通过自动生成损坏和修复对进行训练；步骤5、裁剪缺牙检测区域，将步骤2经过强度值裁剪后的的CBCT图像按步骤3的缺牙检测结果进行中心裁剪，去除CBCT图像中与目标生成牙齿不相关的信息；步骤6、将步骤5裁剪得到的数据输入到缺失牙齿生成网络中，生成牙齿的概率扩散模型通过正向扩散过程在三维掩码数据里逐步添加噪声，然后通过逆向扩散过程学习周围口腔信息从噪声图像中恢复原始图像，从而实现掩码图像修复任务；通过控制噪声的生成和去除过程，能够根据掩码信息来修复缺牙图像中的被遮挡部分，即生成模型训练过程中所学习的健康牙齿特征的三维图像；步骤7、混合原始图像，将缺牙区域新生成的牙齿图像，重新填充到步骤5中原始图像的裁剪区域，通过生成的牙齿图像与周围重要解剖结构信息进行比较，设计种植体手术的规划和义齿的制作。
全文数据：
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百度查询： 杭州电子科技大学 基于缺牙检测和概率扩散模型的缺牙CBCT图像牙齿生成方法
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