CN112336476A - 一种用于口腔医疗的影像自动识别方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种用于口腔医疗的影像自动识别的方法及系统，属人工智能、图像识别领域，解决现有二维图像难以观察、测量分析等问题。本发明利用CBCT图像和辅助设计软件，结合患者条件，可以将二维图像智能识别转化为具有可交互性的三维图像，结合项目后期的面部软组织自动化拟合，使患者直观地了解自身的情况及观看可视化的虚拟手术结果，并辅助医生对模型进行测量分析，从而进一步减少医生在客观因素影响下导致的漏诊误诊，减少传统美容整形中因实际效果和患者预期不符产生的纠纷，并通过动态方案设计更贴合患者需求，使得患者得到更加满意的手术结果。
Description
技术领域
本发明属于人工智能、图像识别领域，一种用于口腔医疗的影像自动识别方法及系统。
背景技术
人工智能系统现已广泛应用于临床医生的辅助诊断，AI将基于影像资料的全面分析，输出AI辅助诊断报告，并由影像科专家对报告进行审核、复诊，从而得出最终的影像科诊断报告。不得不说，智能医疗一直试图与传统医疗结合得更加紧密，不管是智能影像产品，还是导诊机器人，其都是在为实体的医疗机构服务，口腔畸形是患者个体内的遗传基因存在异常引起的牙齿，颌骨，颅面的体积形态畸形，是口腔疾病中的一种常见疾病。然而，目前正畸方案的制订会受到医生主观因素的影响，市场上现有的辅助医疗手段无法让患者了解其预后效果。医患双方的信息差及正畸治疗对患者外貌有一定影响，患者更易焦虑，影响治疗。
发明内容
本发明的目的在于利用医院或诊所现有设备采集所需数据，重建患者口腔3D虚拟模型，帮助临床医生制定手术诊疗方案，提供治疗效果模拟检测，治疗方案有效评估以及术后模拟本发明技术方案如下：
一种口腔医疗的影像自动识别方法及系统，包括：
数据采集模块，用于建立CBCT数据库，所述CBCT数据库中存储有的大量脱敏病例CBCT数据；
CBCT图像自动识别模块，用于将输入系统的CBCT数据进行结构化处理，自动配对分组；
人工标注模块，用于对CBCT结构化的CBCT数据进行标点处理，标注口腔硬组织特征标志点；
图像语义分割模块，对CBCT中每一个像素点进行分类，确定每个点的类别(如属于牙槽骨、牙齿或软组织等)，从而进行区域划分。分割的目标一般是将输入的图像转变成输出的分割图，其中图像中的像素带上其所属类别的标签。
口腔硬组织三维图像生成模块，用于对二维图像进行优化组合，根据人工标点生成数字化牙颌模型；
口腔硬组织三维图像结构化数据库模块：存储人工标注和计算机标注好的三维图像，并用于训练计算机算法；
正畸术前术后数据库存储模块，用于存贮同一个配对病例正畸前后的三维图像数据；
术前术后三维图像比较模块，用于将同一病例术前术后的三维图像进行自动比较；
比较结果自动生成模块，根据比较结果自动，生成矫正效果报告。
根据本发明的具体实施例，本发明公开了下列技术效果:
本发明公开了一种一种用于口腔医疗的影像自动识别方法及系统，基于前期大量的正畸术前术后CBCT数据，采用全卷积神经网路(FCN)，根据临床医生的人工标点结果，采用相关性相似度计算方法，在生成的三维数字化牙颌模型上自动标点，将术前术后的数据进行自动对比并生成矫正效果报告，为临床医生的方案制订提供依据。
附图说明
图1：为口腔医疗的影像自动识别方法及系统的技术流程。
具体实施方式
S1：对获取的CBCT数据进行脱敏处理，如有同一病例的术前术后数据，自动进行配对
S2：提取储存于数据库中的二维图像数据，上根据牙体硬组织的解剖结构进行人工标点处理。将DICOM格式CBCT图像导入该软件，通过人工标注的方式对冠状面、矢状面、水平面这三个面图像中选取了特征标志点的硬组织进行标记。
S3：根据人工标点的结果，系统自动生成三维数字化牙颌模型，自动标识重要解剖结构。通过预处理，确认将输入的病例特征的信息都已量化；未量化的信息将通过编码程序量化以便输入。输入量化的特征数据病例硬组织量化后的特征点数据与原始数据集合并作导入口腔硬组织三维图像结构化数据库。
S4：图像语义分割，对图像中每一个像素点进行分类，确定每个点的类别，从而进行区域划分。分割的目标一般是将输入的图像转变成输出的分割图，其中图像中的像素带上其所属类别的标签。
S5：将人工标注结果呈递给计算机，并使用FCN与3D U-net构建的智能识别算法，让计算机学习人工标记思路，并自动标记出所识别的牙齿及牙槽骨。
Claims (4)
1.一种用于口腔医疗的影像自动识别的方法及系统，其特征包括：利用CBCT图像和辅助设计软件，结合患者条件，可以将二维图像智能识别转化为具有可交互性的三维图像。
2.根据权利要求1所述的口腔医疗影像自动识别方法及系统，其特征在于，三维数字化牙颌模型通过软件配合医生的需要，能够随意进行不同角度的旋转观测，医生只需在模型上定点便可进行模型的测量分析。
3.按照权利要求1所述的口腔医疗影像自动识别方法及系统，其特征还包括：医生得以通过三维彩色模型进行虚拟手术操作和设计，系统将通过手术模拟平台的相应算法，根据医生的操作映射出一系列硬组织的改变，再将软组织覆盖在硬组织上，最终得到直观的预计手术成果。
4.按照权利要求2和权利要求3所述的口腔医疗影像自动识别方法及系统，其特征在于，可设计出直观、易懂的三维模型，让患者直观地了解自身的情况，结合项目后期的面部软组织自动化拟合，患者可以直观地看到可视化的虚拟手术结果，解决了传统美容整形中因实际效果和患者预期不符产生的纠纷，并通过动态方案设计更贴合患者需求。
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| CN202011219270.3A CN112336476A (zh) | 2020-11-04 | 2020-11-04 | 一种用于口腔医疗的影像自动识别方法及系统 |
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| CN112336476A true CN112336476A (zh) | 2021-02-09 |
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Citations (4)
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