公开(公告)号：CN119228995A

公开(公告)日：2024-12-31

申请号：CN202411193548.2

申请日：2024-08-28

Applicant: 杭州电子科技大学 ,  先进计算与关键软件(信创)海河实验室

Inventor： 陈小雕 ,  徐烽 ,  陈鸿宇 ,  陶秀挺 ,  吴文 ,  李卓芸

IPC: G06T17/00 ,  G06T7/10 ,  G06T5/50 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开了一种基于SAM大模型的牙科CBCT三维牙齿快速标注方法。本发明利用改进的SAM网路在CBCT图像中将牙齿与牙周膜和牙槽骨区分开来，具体步骤如下：阶段一、牙齿数据到可训练数据的转换和处理；阶段二、构建改进的SAM网络模型；阶段三、网络模型训练；阶段四、基于CBCT数据的牙齿标注和三维可视化。本发明使用Lora微调技术来帮助SAM网络适应医学图像数据集的图像特点弥补其由于原本仅在自然图像上训练的不足。此外，采用了CNN旁路网络来充分利用3维切片中空间信息和帮助捕捉切片中的边缘信息。最后，还巧妙利用前一张预测结果来帮助生成目标框提示充分发挥SAM网络中的prompt机制。本发明使用同样的少量标注进行训练时，能够得到更好的牙齿标注效果。