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申请/专利权人：普罗马顿控股有限责任公司
摘要：本发明涉及一种用于牙齿的3D图像数据的自动分类的计算机实现的方法，包括：计算机接收3D数据集中的一个或多个，3D数据集定义体素的图像体积，体素表示图像体积内的3D牙齿结构，图像体积与3D坐标系相关联；计算机对每个3D图像数据集进行预处理；以及计算机将每个经预处理的3D图像数据集提供给经训练的深度神经网络的输入并且经训练的深度神经网络基于牙列的多个候选牙齿标签对3D图像数据集中的每个体素进行分类，其中对3D图像数据集进行分类包括为3D图像数据集的体素的至少一部分生成候选牙齿标签激活值，与候选牙齿标签相关联的激活值定义标记的数据点表示如该候选牙齿标签指示的牙齿类型的可能性。
主权项：1.一种用于处理表示牙颌面结构的3D数据的计算机实现的方法，包括：接收3D数据，3D数据包括牙颌面结构的体素表示，牙颌面结构包括牙列，体素至少与辐射强度值相关联，体素表示的体素定义图像体积；将体素表示提供给第一3D深度神经网络的输入，第一3D深度神经网络被训练为将体素表示的体素分类为一个或多个牙齿类，第一3D深度神经网络包括定义第一卷积路径的多个第一3D卷积层、以及定义平行于第一卷积路径的第二卷积路径的多个第二3D卷积层，第一卷积路径被配置为在其输入处接收体素表示的第一体素块，并且第二卷积路径被配置为在其输入处接收体素表示的第二体素块，第一体素块和第二体素块在图像体积中具有相同的中心点，并且第二体素块表示的现实世界维度下的体积大于第一体素块的现实世界维度下的体积，第二卷积路径确定第一体素块的体素的上下文信息；第一卷积路径和第二卷积路径的输出连接到至少一个全连接层，全连接层用于将第一体素块的体素分类为一个或多个牙齿类；基于从第一3D深度神经网络的输出接收的分类的体素来确定牙颌面结构的单个牙齿的一个或多个体素表示；以及向第二3D深度神经网络的输入提供单个牙齿的所述一个或多个体素表示中的每一个体素表示，第二3D深度神经网络被训练为将单个牙齿的体素表示分类为牙列的多个牙齿类中的一个。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 普罗马顿控股有限责任公司 使用深度学习方法对3D牙齿数据进行自动分类和归类
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