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公开(公告)号：CN111967539A
公开(公告)日：2020-11-20
申请号：CN202011046290.5
申请日：2020-09-29
Applicant: 北京大学口腔医学院 , 北京羽医甘蓝信息技术有限公司
Abstract: 本发明涉及图像处理领域，其实施方式提供了一种基于CBCT数据库的颌面部骨折的识别方法，所述方法包括：将待识别的颌面部CBCT数据按解剖结构分解为不同解剖区域的图像块序列；将所述图像块序列中的每个图像块分别输入对应的训练好的骨折判别模型，得到所述图像块的骨折判别结果序列；确定所述骨折判别结果序列满足骨折判别条件，输出对应的图像块和骨折位置。同时还提供了对应的基于CBCT数据库的颌面部骨折的识别装置，以及一种终端设备。本发明提供的实施方式适用于医学图像中的CBCT图像中的骨折识别，提升了效率。
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公开(公告)号：CN112150569A
公开(公告)日：2020-12-29
申请号：CN202011016725.1
申请日：2020-09-24
Applicant: 北京羽医甘蓝信息技术有限公司 , 北京大学口腔医学院
Abstract: 本发明涉及图像处理领域，其实施方式提供了一种将CBCT图像生成为CT图像的方法，所述方法包括：将待转化的CBCT图像输入训练好的CycleGAN模型，生成对应的CT图像；所述训练好的CycleGAN模型采用以下步骤获得：选择或构建CycleGAN模型；采用CBCT图像和CT图像组成的训练样本对所述CycleGAN模型进行训练。同时还提供了对应的将CBCT图像生成为CT图像的装置，以及一种终端设备。本发明提供的实施方式适用于医学图像中的CBCT图像与CT图像的相互转化。
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公开(公告)号：CN111967539B
公开(公告)日：2021-08-31
申请号：CN202011046290.5
申请日：2020-09-29
Applicant: 北京大学口腔医学院 , 北京羽医甘蓝信息技术有限公司
Abstract: 本发明涉及图像处理领域，其实施方式提供了一种基于CBCT数据库的颌面部骨折的识别方法，所述方法包括：将待识别的颌面部CBCT数据按解剖结构分解为不同解剖区域的图像块序列；将所述图像块序列中的每个图像块分别输入对应的训练好的骨折判别模型，得到所述图像块的骨折判别结果序列；确定所述骨折判别结果序列满足骨折判别条件，输出对应的图像块和骨折位置。同时还提供了对应的基于CBCT数据库的颌面部骨折的识别装置，以及一种终端设备。本发明提供的实施方式适用于医学图像中的CBCT图像中的骨折识别，提升了效率。
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公开(公告)号：CN111967540A
公开(公告)日：2020-11-20
申请号：CN202011046297.7
申请日：2020-09-29
Applicant: 北京大学口腔医学院 , 北京羽医甘蓝信息技术有限公司
Abstract: 本发明涉及图像处理领域，其实施方式提供了一种基于CT数据库的颌面部骨折的识别方法，所述方法包括：获取不同骨折类型的颌面部骨折的CT数据样本；对所述CT数据样本进行标注处理和分类处理；采用同一骨折类型的经处理的CT数据样本训练骨折判别模型，训练好的骨折判别模型通过识别输入图像块是否包括某一骨折类型对应的图像特征来确定是否存在对应的骨折类型；将输入的颌面部CT数据输入对应的训练好的骨折判别模型，以确定输入的颌面部CT数据是否存在对应的骨折类型。同时还提供了对应的基于CT数据库的颌面部骨折的识别装置，以及一种终端设备。本发明提供的实施方式适用于医学图像中的CT图像中的骨折识别，提升了识别效率。
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公开(公告)号：CN111967540B
公开(公告)日：2021-06-08
申请号：CN202011046297.7
申请日：2020-09-29
Applicant: 北京大学口腔医学院 , 北京羽医甘蓝信息技术有限公司
Abstract: 本发明涉及图像处理领域，其实施方式提供了一种基于CT数据库的颌面部骨折的识别方法，所述方法包括：获取不同骨折类型的颌面部骨折的CT数据样本；对所述CT数据样本进行标注处理和分类处理；采用同一骨折类型的经处理的CT数据样本训练骨折判别模型，训练好的骨折判别模型通过识别输入图像块是否包括某一骨折类型对应的图像特征来确定是否存在对应的骨折类型；将输入的颌面部CT数据输入对应的训练好的骨折判别模型，以确定输入的颌面部CT数据是否存在对应的骨折类型。同时还提供了对应的基于CT数据库的颌面部骨折的识别装置，以及一种终端设备。本发明提供的实施方式适用于医学图像中的CT图像中的骨折识别，提升了识别效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112150473A
公开(公告)日：2020-12-29
申请号：CN202011018678.4
申请日：2020-09-24
Applicant: 北京羽医甘蓝信息技术有限公司 , 北京大学口腔医学院
Abstract: 本发明涉及图像模型领域，其实施方式提供了一种基于CT的三维颌骨图像分割建模方法，所述方法包括：构建卷积神经网络模型；将已分割标记颌骨的CT图像预处理后，从中提取图像子序列作为训练样本，对所述卷积神经网络模型进行训练，得到训练好的卷积神经网络模型；所述训练好的卷积神经网络模型用于获取从待分割的CT图像提取的图像子序列，处理后得到所述图像子序列对应的分割结果；所述分割结果用于整合后得到所述待分割的CT图像的三维颌骨分割结果。同时还提供了对应的基于CT的三维颌骨图像分割建模装置，以及一种终端设备。本发明提供的实施方式适用于建立一个从CT图像提取出三维颌骨区域的分割模型。
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公开(公告)号：CN112150472A
公开(公告)日：2020-12-29
申请号：CN202011016704.X
申请日：2020-09-24
Applicant: 北京羽医甘蓝信息技术有限公司 , 北京大学口腔医学院
Abstract: 本发明涉及图像处理领域，其实施方式提供了一种基于CBCT的三维颌骨图像分割方法，所述方法包括：从待分割的CBCT图像提取多个图像子序列，输入训练好的卷积神经网络模型，对应得到多个分割结果；将所述分割结果整合得到所述待分割的CBCT图像的三维颌骨分割结果；所述训练好的卷积神经网络模型通过以下步骤得到：构建卷积神经网络模型；将已分割标记颌骨的CBCT图像预处理后，从中提取图像子序列作为训练样本，对所述卷积神经网络模型进行训练。同时还提供了对应的基于CBCT的三维颌骨图像分割装置，以及一种终端设备。本发明提供的实施方式适用于从CBCT图像提取出三维颌骨区域的图像。
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公开(公告)号：CN114004940A
公开(公告)日：2022-02-01
申请号：CN202111664939.4
申请日：2021-12-31
IPC: G06T17/00
Abstract: 本发明涉及面部数据识别领域，其实施方式提供了一种面部缺损参照数据的非刚性生成方法、装置及设备。方法包括：获取正常状态的面部形态数据，所述面部形态数据包括标志点信息；根据所述正常状态的面部形态数据构建面部统计形状模型；采用不同参数组的非刚性配准算法，得到与参数组对应的面部统计形状模型与面部缺损数据之间的参考模型；计算所述面部缺损数据和参考模型之间的误差数据；根据所述误差数据在所述参考模型中确定出一个参考模型作为所述面部缺损数据的参照数据。本发明提供的实施方式减少了数据录入的压力，避免了由于特征点过少的问题，减少了手工选点的误差。
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公开(公告)号：CN114004940B
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN202111664939.4
申请日：2021-12-31
IPC: G06T17/00
Abstract: 本发明涉及面部数据识别领域，其实施方式提供了一种面部缺损参照数据的非刚性生成方法、装置及设备。方法包括：获取正常状态的面部形态数据，所述面部形态数据包括标志点信息；根据所述正常状态的面部形态数据构建面部统计形状模型；采用不同参数组的非刚性配准算法，得到与参数组对应的面部统计形状模型与面部缺损数据之间的参考模型；计算所述面部缺损数据和参考模型之间的误差数据；根据所述误差数据在所述参考模型中确定出一个参考模型作为所述面部缺损数据的参照数据。本发明提供的实施方式减少了数据录入的压力，避免了由于特征点过少的问题，减少了手工选点的误差。
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公开(公告)号：CN112102291A
公开(公告)日：2020-12-18
申请号：CN202010970286.1
申请日：2020-09-15
Applicant: 北京大学口腔医学院
Abstract: 本发明公开了一种解剖特征点匹配获取面中部缺损目标参照数据方法，步骤如下：从影像科所有CT数据中，选择正常人颅颌面CT数据作为正常国人颅颌面三维形态数据库中数据；对所有满足数据库纳入标准并存在完整颅颌面三维形态数据的模型，人工标记其颅颌面70个解剖标志点并记录其原始三维坐标Pi(xi，yi，zi)；对所有特征点通过算法计算其权重，然后以所有特征点对应坐标距离和权重的乘积作为该特征点对应误差；对所有纳入的患者，获得其术前CT数据后，分割并去除移位的骨折块，标记剩余颅骨解剖标志点。本发明改进匹配算法，通过缺损模拟实验验证该方法精度，以期获得更准确的面中部目标数据获取方法，扩充了数据库容量，经过模拟实验验证精确度可以应用于临床。
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