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申请/专利权人：感跃医疗科技(成都)有限公司
摘要：本发明针对CBCT影像中牙齿与牙髓分割困难的问题，公开了一种基于不确定性增强的用于牙齿与牙髓分割网络的损失函数计算方法及装置。通过在模型训练时动态地计算输出的预测概率图谱，获得不确定度高于预设值的区域范围，然后将该区域作为权重项与交叉熵损失加权并求和，从而计算得到每个类别的损失。最后，通过反向传播算法，实现在模型训练阶段引导模型增强对牙齿与牙髓分割预测中低置信度区域的关注程度。本发明解决了在CBCT影像中牙齿与牙髓的分割边界容易出现丢失的问题，使得牙齿与牙髓的分割结果更准确，提高了模型的分割性能。
主权项：1.一种基于不确定性增强的用于牙齿与牙髓分割网络的损失函数计算方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：通过softmax计算出输入骨干网络的CBCT图像的牙齿与牙髓分割预测概率图，其中表示类别；步骤2：获取CBCT图像的牙齿与牙髓的分割掩码真值标签，并对其进行one-hot编码，从而得到二值掩码真值标签；步骤3：根据网络输出的每一类的分割预测概率谱计算每一个类别的不确定度加权谱，如下式所示：每一个类别的不确定度加权谱，其中，表示不确定度阈值超参；步骤4：利用计算得到的每一个类别的不确定度加权谱计算不确定度增强损失，如下式： ，式中，是不确定度增强损失，表示进行元素级求和。
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百度查询： 感跃医疗科技(成都)有限公司 一种基于不确定性增强的用于牙齿与牙髓分割网络的损失函数计算方法及装置
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