基于多视角卷积神经网络的三维口腔模型安氏分类方法

    公开(公告)号:CN113222994A

    公开(公告)日:2021-08-06

    申请号:CN202110769841.9

    申请日:2021-07-08

    Abstract: 本发明涉及一种基于多视角卷积神经网络的三维口腔模型安氏分类方法,包括如下步骤:步骤一、采集安氏分类数据,对于每个数字化三维口腔模型,提取多个预定位置牙齿的三维网格数据,通过组合得到两组安氏分类三角网格数据,并获取其对应的咬合错位类别;步骤二、基于安氏分类三角网格数据,生成多视角二维图;步骤三、对生成的多视角二维图进行预处理,得到预处理后的多视角二维图;步骤四、基于预处理后的多视角二维图,构建口腔数字化模型的安氏分类网络ANNET模型;步骤五、基于多视角二维图对安氏分类网络ANNET模型进行训练,训练完成后,利用所述安氏分类网络ANNET模型对输入的三维口腔模型进行安氏分类预测。

    基于CBCT图像的多类别牙齿分割方法及装置

    公开(公告)号:CN117095018B

    公开(公告)日:2023-12-22

    申请号:CN202311336337.5

    申请日:2023-10-16

    Abstract: 本发明公开了一种基于CBCT图像的多类别牙齿分割方法及装置,该方法包括:对牙齿CBCT图像进行上下牙区域分割,得到牙齿CBCT图像对应的多张牙齿水平切层图;从所有牙齿水平切层图中确定出目标牙齿水平切层图,并根据目标牙齿水平切层图,确定其所包含的所有牙齿的牙齿参数;根据所有牙齿的牙齿参数,并对所有牙齿进行单颗牙齿分割,得到每颗牙齿对应的分割结果,以合并所有牙齿的分割结果,作为牙齿CBCT图像的牙齿分割结果。可见,实施本发明能够通过对牙齿CBCT图像的自动分割,提升对牙齿CBCT图像的分割可靠性及准确性,进而可以提高对3D牙齿模型的重建有效性,从而有利于后续对牙齿相关情况进行准确分析。

    基于CBCT图像的多类别牙齿分割方法及装置

    公开(公告)号:CN117095018A

    公开(公告)日:2023-11-21

    申请号:CN202311336337.5

    申请日:2023-10-16

    Abstract: 本发明公开了一种基于CBCT图像的多类别牙齿分割方法及装置,该方法包括:对牙齿CBCT图像进行上下牙区域分割,得到牙齿CBCT图像对应的多张牙齿水平切层图;从所有牙齿水平切层图中确定出目标牙齿水平切层图,并根据目标牙齿水平切层图,确定其所包含的所有牙齿的牙齿参数;根据所有牙齿的牙齿参数,并对所有牙齿进行单颗牙齿分割,得到每颗牙齿对应的分割结果,以合并所有牙齿的分割结果,作为牙齿CBCT图像的牙齿分割结果。可见,实施本发明能够通过对牙齿CBCT图像的自动分割,提升对牙齿CBCT图像的分割可靠性及准确性,进而可以提高对3D牙齿模型的重建有效性,从而有利于后续对牙齿相关情况进行准确分析。

    一种基于像素调节的面颊夹显影弱化方法、装置

    公开(公告)号:CN114298934A

    公开(公告)日:2022-04-08

    申请号:CN202111608572.4

    申请日:2021-12-24

    Abstract: 本发明公开了一种基于像素调节的面颊夹显影弱化方法、装置,获取待弱化全景图像;利用目标网络进行图像二值化处理得到面颊夹边界部分;确定所述面颊夹边界部分中每一个面颊夹区域对应的一条拟合边界并确定每一条拟合边界的边界表达式;根据所述拟合边界的边界表达式确定每一个面颊夹区域的像素集合和非面颊夹图像部分的像素集合,所述像素集合包含每一个像素所在的位置坐标以及像素值;根据所述面颊夹区域的像素集合和所述非面颊夹区域部分的像素集合确定每一个面颊夹区域的每一列像素调整值;利用所述每一个面颊夹区域的每一列像素调整值对相应的面颊夹区域的像素值进行调整。

    一种下颌神经管自动标记方法、装置和电子设备

    公开(公告)号:CN113643446B

    公开(公告)日:2022-03-29

    申请号:CN202110920756.8

    申请日:2021-08-11

    Abstract: 本申请的实施例公开了一种下颌神经管自动标记方法、装置和电子设备,用以实现较高精准度标记下颌神经管数据。所述方法,包括:获取牙周的曲面体的第一三维全景图数据;将所述第一三维全景图数据展开为长方体的第二三维全景图数据;使用训练完成的3D神经网络模型对所述第二三维全景图数据进行标记,得到下颌神经管;其中,所述3D神经网络模型是基于标记有下颌神经管的长方体的三维全景图数据,训练得到;将标记的下颌神经管映射到所述第一三维全景图数据上。

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