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公开(公告)号:CN115761125A
公开(公告)日:2023-03-07
申请号:CN202211429540.2
申请日:2022-11-15
Applicant: 浙江工商大学
IPC: G06T17/00 , G06T7/73 , G06T7/10 , G06V10/82 , G06V10/42 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06N3/0442 , G06N3/048 , G06N3/084 , A61C7/00
Abstract: 本发明公开了一种基于点云注意力和齿间碰撞损失的齿科数字化正畸方法,该方法首先搭建齿科数字化正畸网络,在该网络中建立基于点云注意力的全局特征提取模块以及针对单个牙齿的局部特征提取模块,并将两者进行融合,提升了环境特征的鲁棒性,改善了正畸网络的辨识能力,同时设计了齿间碰撞损失函数,对正畸后不同牙齿位置之间的相对关系进行了约束,从而解决了正畸后牙齿之间可能存在的碰撞问题;与其他先进方法相比,本发明方法具有可观的竞争力。
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公开(公告)号:CN116153530A
公开(公告)日:2023-05-23
申请号:CN202310146845.0
申请日:2023-02-22
Applicant: 浙江工商大学
IPC: G16H80/00 , A61C7/00 , G06V20/40 , G06V20/52 , G06V10/26 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06T7/33 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于口腔扫描视频的正畸治疗监测方法及装置,该方法设计了一个基于深度学习的框架来测量正畸治疗的矫正程度,它可以重建、分割和估计单个牙齿的姿态。本发明首先构建牙齿实例分割模型,在该模型中构建了一个新的异质特征交互模块,它扩展了图的注意力,通过在不同的图中传播信息来有效融合异质数据。然后构建牙齿点云注册模型,并在点云注册过程中设计了一种挖掘结构信息的四元损失函数,通过测量负例样本中的多样性来探索不匹配的点之间的关系。最后,将预测的牙齿姿态与目标牙齿姿态进行比较,以检查正畸治疗结果是否与计划一致。
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公开(公告)号:CN114399640B
公开(公告)日:2022-07-15
申请号:CN202210292106.8
申请日:2022-03-24
IPC: G06V10/26 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开了一种不确定区域发现与模型改进的道路分割方法及装置,首先使用来自源域的标记数据来学习初始分割模型,然后初始分割模型在目标域中进行自训练得到不同分割模型,通过对比来自不同分割模型的分割结果确定目标域图像中的不确定区域并进行标记,从而解决伪标签中的冗余和噪声导致的分割模型性能下降问题;然后再根据标记信息对模型进行优化,采用师生模块,学生模型专注于合并新的标记信息,而教师模型平衡历史模型和标记信号以防止对标记区域的过度拟合;新优化分割模型再次进行自训练得到不同分割模型,重复上述步骤,直到达到设定的停止条件。
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公开(公告)号:CN114399640A
公开(公告)日:2022-04-26
申请号:CN202210292106.8
申请日:2022-03-24
IPC: G06V10/26 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开了一种不确定区域发现与模型改进的道路分割方法及装置,首先使用来自源域的标记数据来学习初始分割模型,然后初始分割模型在目标域中进行自训练得到不同分割模型,通过对比来自不同分割模型的分割结果确定目标域图像中的不确定区域并进行标记,从而解决伪标签中的冗余和噪声导致的分割模型性能下降问题;然后再根据标记信息对模型进行优化,采用师生模块,学生模型专注于合并新的标记信息,而教师模型平衡历史模型和标记信号以防止对标记区域的过度拟合;新优化分割模型再次进行自训练得到不同分割模型,重复上述步骤,直到达到设定的停止条件。
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