一种基于深度学习的3D牙齿分割和分类方法
基本信息
| 申请号 | CN202110896643.9 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN113628222A | 公开（公告）日 | 2021-11-09 |
| 申请公布号 | CN113628222A | 申请公布日 | 2021-11-09 |
| 分类号 | G06T7/11（2017.01）I;G06T17/00（2006.01）I;G06T19/20（2011.01）I;G06K9/62（2006.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I;A61C7/00（2006.01）I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 戴兆辉;韦虎;孔令钧 | 申请（专利权）人 | 杭州隐捷适生物科技有限公司 |
| 代理机构 | 杭州君度专利代理事务所（特殊普通合伙） | 代理人 | 朱月芬 |
| 地址 | 310006浙江省杭州市下城区沈家路319号106室 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开了一种基于深度学习的3D牙齿分割和分类方法。本发明使用的模型框架分四个阶段，阶段一：样本数据采集及制作；阶段二：基于牙齿和牙龈之间的二分割的深度网络模型搭建及训练；阶段三：基于牙齿之间的十六类分割的深度网络模型搭建及训练；阶段四：整合阶段二和阶段三的结果。本发明基于深度卷积网络，通过二分类任务进行牙齿和牙龈分割，达到分离目标牙齿的目的，接着对牙齿进行十六类的牙齿内部之间的分割任务，由于单齿之间面片数的差异性，使用不同的损失权重进行深度学习模型训练，然后结合牙齿和牙龈结果并应用图割算法进行后处理，最后使用支持向量机算法上采样回原3D牙齿数据，达到对实际3D牙齿精确标记的目的。 |
