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申请/专利权人：重庆医科大学附属口腔医院;重庆邮电大学

摘要：本发明公开了基于深度学习的牙根外吸收检测系统，涉及计算机视觉领域，包括：数据处理单元，用于获得正畸前后的口腔内三维图像数据；牙齿分割单元，用于采用结合多尺度语义信息、显式解剖连接及牙齿包围盒的牙齿分割模型对正畸前后的口腔内三维图像数据进行牙齿分割，得到正畸前后的牙齿分割结果数据；处理单元，用于将正畸前后的牙齿分割结果数据网格化获得正畸前后的牙齿分割结果网格数据，将正畸前后的牙齿分割结果网格数据转换为正畸前后的点云数据，基于正畸前后的点云数据获得正畸前后的牙根体积变化量数据、牙根长度变化量数据和牙根表面积变化量数据；输出单元，用于基于正畸前后的牙根体积变化量数据、牙根长度变化量数据和牙根表面积变化量数据判断是否发生牙根外吸收，并输出判断结果。本发明能够精准高效的完成牙齿图像分割。

主权项：1.基于深度学习的牙根外吸收检测系统，其特征在于，所述系统包括：数据处理单元，用于获得正畸前后的口腔内三维图像数据；牙齿分割单元，用于采用结合多尺度语义信息、显式解剖连接及牙齿包围盒的牙齿分割模型对正畸前后的口腔内三维图像数据进行牙齿分割，得到正畸前后的牙齿分割结果数据；处理单元，用于将正畸前后的牙齿分割结果数据网格化获得正畸前后的牙齿分割结果网格数据，将正畸前后的牙齿分割结果网格数据转换为正畸前后的三维点云数据，基于正畸前后的三维点云数据获得正畸前后的牙根体积变化量数据、牙根长度变化量数据和牙根表面积变化量数据；输出单元，用于基于正畸前后的牙根体积变化量数据、牙根长度变化量数据和牙根表面积变化量数据判断是否发生牙根外吸收，并输出判断结果；所述输出单元的判断方式具体为：判断正畸前后的牙根体积变化量数据是否小于第一阈值，若小于则判断发生牙根外吸收；判断牙根长度变化量数据是否小于第二阈值，若小于则判断发生牙根外吸收；获得口腔内三维图像数据的分辨率，若分辨率小于第一分辨率阈值，则判断牙根表面积变化量数据是否小于第三阈值，若牙根表面积变化量数据小于第三阈值则判断发生牙根外吸收；若分辨率大于或等于第一分辨率阈值，则判断牙根表面积变化量数据是否大于第四阈值，若牙根表面积变化量数据大于第四阈值则判断发生牙根外吸收；所述牙齿分割模型对正畸前后的口腔内三维图像数据进行牙齿分割的方式为：构建训练集，对牙齿分割模型进行训练，获得训练后的牙齿分割模型，包括：将训练集中的口腔内三维图像数据输入到牙齿分割模型的编码器中进行多尺度特征提取，通过牙齿分割模型的解码器网络还原牙齿几何形状特征，通过牙齿分割模型的分割掩膜层获得牙齿分割结果数据；获得正畸前后的口腔内三维图像数据的横断面和矢状面切片，将横断面和矢状面切片发送给训练后的牙齿分割模型的编码器，获得多尺度特征图；将多尺度特征图通过训练后的牙齿分割模型的定位器处理得到感兴趣区域，基于感兴趣区域通过训练后的牙齿分割模型的分类器及激活函数处理得到分类结果，通过训练后的牙齿分割模型的定位器得到牙齿包围框；分别基于横断面和矢状面切片的牙齿包围框中心点所在的二维坐标x,y1和y2,z，映射获得三维坐标中心点x,y1+y22,z，根据所设定的三维包围框的长宽高数据和三维坐标中心点坐标，获得三维包围框的边界顶点坐标，基于三维包围框的边界顶点坐标获得三维包围框，基于分类结果和三维包围框获得包含分类结果的牙齿分割结果数据。

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