公开(公告)号：CN109949319A

公开(公告)日：2019-06-28

申请号：CN201910184807.8

申请日：2019-03-12

Applicant: 北京羽医甘蓝信息技术有限公司

Inventor： 徐子能 ,  白海龙 ,  丁鹏 ,  汪子晨

IPC: G06T7/11 ,  G06T7/00

Abstract: 本发明提供一种基于深度学习的全景片恒牙识别方法及装置。该方法包括：将原始全景片输入基于深度学习的牙槽骨线分割模型，以得到牙槽骨线分割结果；根据牙槽骨分割结果生成贴合矩形框，然后根据贴合矩形框生成扩展矩形框，然后根据扩展矩形框从原始全景片中剪裁出牙周区域图像块；将牙周区域图像块输入基于深度学习的恒牙分割模型，以得到恒牙分割结果；对恒牙分割结果中的各个恒牙进行牙号标注。

公开(公告)号：CN109766877A

公开(公告)日：2019-05-17

申请号：CN201910185942.4

申请日：2019-03-12

Applicant: 北京羽医甘蓝信息技术有限公司

Inventor： 徐子能 ,  白海龙 ,  丁鹏 ,  汪子晨

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明提供一种基于深度学习的全景片人工牙体识别方法及装置。该方法包括：将原始全景片输入基于深度学习的牙槽骨线分割模型，以得到牙槽骨线分割结果；根据牙槽骨分割结果生成贴合矩形框，然后根据贴合矩形框生成扩展矩形框，然后根据扩展矩形框从原始全景片中剪裁出牙周区域图像块；将牙周区域图像块输入基于深度学习的人工牙体分割模型，以得到人工牙体分割结果，人工牙体分割结果包括人工修复牙体分割结果和人工种植牙体分割结果。

公开(公告)号：CN109557000A

公开(公告)日：2019-04-02

申请号：CN201811546860.X

申请日：2018-12-18

Applicant: 北京羽医甘蓝信息技术有限公司

Inventor： 徐子能 ,  白海龙 ,  丁鹏

IPC: G01N15/00 ,  G01N15/10 ,  A61B5/00

Abstract: 本发明提供在胸水荧光图像中检测肿瘤细胞的方法及装置，包括：对于胸水荧光图像中的APC、PE、FITC三个通道图层图像中分别进行相同方式的细胞分割和相同方式的筛选，得到APC通道细胞位置数据集SAPC、PE通道细胞位置数据集SPE和FITC通道细胞位置数据集SFITC；根据SAPC、SPE和SFITC，确定胸水荧光图像在PE通道相对APC通道的图像平均偏移值，记作PE_offset，并且确定胸水荧光图像在FITC通道相对APC通道的图像平均偏移值，记作FITC_offset；根据SAPC、SPE和SFITC中的细胞位置信息、PE_offset和FITC_offset代表的通道偏移信息、以及APC、PE、FITC三个通道图层图像中的灰度信息，筛选出胸水荧光图像中的肿瘤细胞，其中肿瘤细胞满足条件：APC通道呈阴性且PE通道或者FIFC通道呈阳性。

公开(公告)号：CN116843648B

公开(公告)日：2024-07-05

申请号：CN202310809024.0

申请日：2023-07-04

Applicant: 北京大学口腔医学院

Inventor： 傅开元 ,  雷杰 ,  李源 ,  徐子能 ,  丁鹏 ,  白海龙

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/62 ,  G06T7/12 ,  G06T7/33 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开一种基于锥形束CT影像的髁突骨改建三维自动定量测量系统，涉及口腔医学技术领域，系统包括训练数据集获取模块、模型训练和优化模块、治疗前后髁突的锥形束CT影像获取模块、髁突分割模块、图像配准模块、髁突再分割模块和髁突骨改建的体积变化量测量模块；通过模型训练和优化模块实现2D分割卷积神经网络模型的训练和优化，髁突分割模块利用优化后的2D分割卷积神经网络模型得到治疗前后髁突的锥形束CT影像中髁突的分割结果，髁突再分割模块利用优化后的2D分割卷积神经网络模型得到配准后治疗后髁突的锥形束CT影像中髁突的分割结果。本发明可准确测量颞下颌关节髁突骨改建的体积变化量，从而准确反映髁突骨改建程度。

公开(公告)号：CN115294057A

公开(公告)日：2022-11-04

申请号：CN202210930518.X

申请日：2022-08-04

Applicant: 北京大学口腔医学院

Inventor： 夏斌 ,  白海龙 ,  朱俊霞 ,  徐子能 ,  马天宇 ,  丁鹏

IPC: G06T7/00 ,  A61C19/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本申请公开了一种基于深度学习的乳牙牙髓状态评估的方法。包括对口腔根尖片影像进行图像预处理，调整口腔根尖片影像的图像灰度值；对经过图像预处理的口腔根尖片影像进行数据集划分，划分为训练集、验证集和测试集；对完成图像预处理的口腔根尖片影像进行标注；利用远期治疗结果作为标签来训练间接牙髓治疗结果预测模型，得到目标牙齿的牙髓治疗结果预测。本申请能够部分减少乳牙牙髓状态的误判问题。

公开(公告)号：CN116843648A

公开(公告)日：2023-10-03

申请号：CN202310809024.0

申请日：2023-07-04

Applicant: 北京大学口腔医学院

Inventor： 傅开元 ,  雷杰 ,  李源 ,  徐子能 ,  丁鹏 ,  白海龙

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/62 ,  G06T7/12 ,  G06T7/33 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开一种基于锥形束CT影像的髁突骨改建三维自动定量测量系统，涉及口腔医学技术领域，系统包括训练数据集获取模块、模型训练和优化模块、治疗前后髁突的锥形束CT影像获取模块、髁突分割模块、图像配准模块、髁突再分割模块和髁突骨改建的体积变化量测量模块；通过模型训练和优化模块实现2D分割卷积神经网络模型的训练和优化，髁突分割模块利用优化后的2D分割卷积神经网络模型得到治疗前后髁突的锥形束CT影像中髁突的分割结果，髁突再分割模块利用优化后的2D分割卷积神经网络模型得到配准后治疗后髁突的锥形束CT影像中髁突的分割结果。本发明可准确测量颞下颌关节髁突骨改建的体积变化量，从而准确反映髁突骨改建程度。