[发明专利]一种基于深度学习的全自动牙齿CBCT图像分割方法在审
| 申请号： | 202310221468.2 | 申请日： | 2023-03-09 |
| 公开（公告）号： | CN116152500A | 公开（公告）日： | 2023-05-23 |
| 发明（设计）人： | 秦红星;张子南 | 申请（专利权）人： | 重庆邮电大学 |
| 主分类号： | G06V10/26 | 分类号： | G06V10/26;G06V10/422;G06V10/52;G06V10/80;G06V10/764;G06V10/766;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/048 |
| 代理公司： | 北京同恒源知识产权代理有限公司 11275 | 代理人： | 方钟苑 |
| 地址： | 400065 *** | 国省代码： | 重庆;50 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明涉及一种基于深度学习的全自动牙齿CBCT图像分割方法，属于计算机视觉领域。该方法分为边缘图像获取阶段、多帧输入阶段和图像分割阶段。在边缘图像获取阶段，先获取牙齿CBCT图像中的边缘图像，再将得到的边缘图像与原图相加；在多帧输入阶段，将增强图像在通道上进行叠加，从单通道图像叠加成三通道的图像；在图像分割阶段，首先通过骨干网络对多帧输入阶段处理后的图像进行特征提取，然后将提取到的特征图送入候选区生成模块，完成在牙齿CBCT图像中针对牙齿的分割。本发明能够更准确的分割出多变的牙齿形状，准确的提取出牙根部分，能够有效减少牙齿将口腔中骨骼分割为牙齿的错误。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 全自动 牙齿 cbct 图像 分割 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于重庆邮电大学，未经重庆邮电大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/202310221468.2/，转载请声明来源钻瓜专利网。
