公开(公告)号：CN116503389A

公开(公告)日：2023-07-28

申请号：CN202310745960.X

申请日：2023-06-25

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 戴修斌 ,  倪吉祥 ,  朱书进 ,  冒添逸 ,  孙智民 ,  周曼婷 ,  王东苗

IPC: G06T7/00 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开了一种牙根外吸收自动检测方法，首先，构建轻量化重平衡深度检测网络，由特征提取子网络、特征融合子网络和预测子网络三部分组成，特征提取子网络主要通过将若干卷积层、轻量化特征变换模块和通道特征自适应校准模块组合构成，实现从曲面体层图像中有效提取多尺度特征的目的；然后，利用从曲面体层图像和对应三维锥形束CT图像中获得的下颌第三磨牙牙根外吸收病灶区的位置标注和类别标注，在损失函数中嵌入类别重平衡机制对轻量化重平衡深度检测网络进行训练；最后，以新采集的曲面体层图像作为已训练轻量化重平衡深度检测网络的输入，该网络即可最终输出新曲面体层图像中下颌第三磨牙发生牙根外吸收的置信度和病灶区位置。

公开(公告)号：CN117036365A

公开(公告)日：2023-11-10

申请号：CN202311304496.7

申请日：2023-10-10

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 戴修斌 ,  周曼婷 ,  王东苗 ,  朱书进 ,  冒添逸 ,  倪吉祥 ,  孙智民 ,  刘天亮

IPC: G06T7/00 ,  G06V10/80 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06V10/52 ,  G06V10/25 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于深度注意力网络的第三磨牙牙根数目识别方法，采集曲面体层图像及对应的三维锥形束CT图像，获得第三磨牙牙根位置及类别标注信息形成数据集；以锥形束CT图像的第三磨牙牙根类别标注信息为金标准训练，模型包括主干特征提取网络、特征融合传递网络和输出网络。主干特征提取网络通过加入不同尺度通道注意力检测模块，提取多尺度特征；特征融合传递网络利用卷积操作和跨阶段局部模块进行自上而下和自下而上采样，融合并传递多尺度特征；输出网络同时输出第三磨牙牙根位置及数目分类预测结果。从而全自动同时完成第三磨牙牙根位置预测和数目分类任务，提高了识别效率和准确率，并减少口腔解剖结构重叠对识别准确率的影响。

公开(公告)号：CN116503389B

公开(公告)日：2023-10-20

申请号：CN202310745960.X

申请日：2023-06-25

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 戴修斌 ,  倪吉祥 ,  朱书进 ,  冒添逸 ,  孙智民 ,  周曼婷 ,  王东苗

IPC: G06T7/00 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开了一种牙根外吸收自动检测方法，首先，构建轻量化重平衡深度检测网络，由特征提取子网络、特征融合子网络和预测子网络三部分组成，特征提取子网络主要通过将若干卷积层、轻量化特征变换模块和通道特征自适应校准模块组合构成，实现从曲面体层图像中有效提取多尺度特征的目的；然后，利用从曲面体层图像和对应三维锥形束CT图像中获得的下颌第三磨牙牙根外吸收病灶区的位置标注和类别标注，在损失函数中嵌入类别重平衡机制对轻量化重平衡深度检测网络进行训练；最后，以新采集的曲面体层图像作为已训练轻量化重平衡深度检测网络的输入，该网络即可最终输出新曲面体层图像中下颌第三磨牙发生牙根外吸收的置信度和病灶区位置。