[发明专利]一种手术路径分析方法及存储介质

权利要求书

1.一种手术路径分析方法，其特征在于，所述方法包括：

获取待处理的牙齿图像并按照第一规则进行处理；

按照第二规则对所述处理后的牙齿图像进行手术路径分析；

输出至少一手术路径和/或所述手术路径对应的风险。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一规则包括以下至少一种：

按照预先设置的分割模型进行分割处理；

基于神经网络获得的分割模型进行分割处理。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取待处理的牙齿图像并按照第一规则进行处理的步骤，还包括：

根据接收的第一指令确定对应的分割模型；

基于所述分割模型对所述牙齿图像进行分割处理。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，基于所述分割模型对所述牙齿图像进行分割处理的步骤之前，还包括：

判断接收的牙齿图像是否为三维图像；

若否，则基于所述牙齿图像生成三维图像。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第二规则包括以下至少一种：

按照预先设置的分析模型进行分析；

基于神经网络获得的分析模型进行分析。

6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于神经网络获得分析模型的步骤，包括：对历史数据进行处理以获得学习数据；

根据接收到的指令获得对应的初始模型；

基于所述学习数据对所述初始模型进行训练以获得所述分析模型。

7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述对历史数据进行处理以获得学习数据，包括：构建处理标准；

基于所述处理标准对所述历史数据进行预处理以获得学习数据。

8.如权利要求7所述的方法，其特征在于，所述处理标准包括：

图像标准，包括：噪声标准、像素标准、伪影标准、以及尺寸标准中的至少一个；和/或，

数据标准，包括：格式标准、标注标准、单位标准、以及精准度标准中的至少一个。

所述预处理包括：图像滤波、图像增强、图像重采样、尺寸裁剪、以及数据均一化中的至少一种。

9.如权利要求8所述的方法，其特征在于，所述对历史数据进行处理已获得学习数据之后，还包括：

对所述学习数据进行分类；

其中，所述分类包括：训练类和/或测试类。

10.如权利要求9所述的方法，其特征在于，所述于所述学习数据对所述初始模型进行训练以获得所述分析模型的步骤，还包括：

根据所述训练类学习数据对所述初始模型进行训练；

根据所述测试类学习数据对所述训练后的分析模型进行测试；

若所述测试的指标满足预设阈值，则获得最终的分析模型。

11.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述按照第二规则对所述处理后的牙齿图像进行手术路径分析的步骤，还包括：

根据接收的第二指令确定对应的分析模型；

基于所述分析模型对所述牙齿图像进行手术路径分析。

12.如权利要5所述的方法，其特征在于，所述按照第二规则对所述处理后的牙齿图像进行手术路径分析的步骤，还包括：

获取对应于所述牙齿图像的病灶信息；

基于所述病灶信息匹配对应的分析模型；

根据所述分析模型对所述牙齿图像进行手术路径分析。

13.如权利要求1至12中任一项所述的方法，其特征在于，所述输出至少一手术路径和/或风险的步骤，包括：

按照第三规则对所述手术路径的风险进行分析；

输出所述风险满足预设风险等级的手术路径及对应的风险。