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[發明專利]一種基于卷積神經網絡的牙齒圖像齲壞識別方法及系統在審

專利信息
申請號: 202010690021.6 申請日: 2020-07-17
公開(公告)號: CN111798445A 公開(公告)日: 2020-10-20
發明(設計)人: 夏斌;郝愛民;李若竹;李帥;王勇;李浩 申請(專利權)人: 北京大學口腔醫院;北京眾繪虛擬現實技術研究院有限公司
主分類號: G06T7/00 分類號: G06T7/00;G06N3/08;G06N3/04;G06K9/62
代理公司: 北京科迪生專利代理有限責任公司 11251 代理人: 安麗
地址: 100081 北*** 國省代碼: 北京;11
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摘要:
搜索關鍵詞: 一種 基于 卷積 神經網絡 牙齒 圖像 識別 方法 系統
【權利要求書】:

1.一種基于卷積神經網絡的牙齒圖像齲壞識別方法,其特征在于,所述方法包括以下步驟,

步驟1)數據采集,采集醫院若干病例樣本口腔相關的電子病歷記錄作為數據集,所述電子病歷記錄包括診療前口內照片;

步驟2)數據標記,將所述數據集中的所述照片判讀為已齲壞或未齲壞,同時將所述照片對應的樣本標注不同類別的標簽,其中所述標簽為已齲壞的樣本為正樣本,所述標簽為未齲壞的樣本為負樣本,進而得到已標注的數據集;

步驟3)數據預處理,對所述已標注的數據集中的所述照片進行預處理,進而得到已預處理的數據集;

步驟4)數據劃分,按照設定正負樣本抽取比例與設定數據集劃分比例,對所述已處理的數據集進行隨機抽取與隨機劃分,進而得到訓練集、驗證集與測試集;

步驟5)模型定義,構建卷積神經網絡分類器,定義損失函數;

步驟6)模型訓練,初始化卷積神經網絡分類器參數,迭代使用所述訓練集訓練所述卷積神經網絡分類器參數,當損失函數小于設定閾值時,停止訓練所述卷積神經網絡分類器參數,使用所述驗證集優化所述卷積神經網絡分類器參數,進而得到已訓練優化的卷積神經網絡分類器;

步驟7)模型評估,使用所述測試集評估已訓練優化的卷積神經網絡分類器的性能指標;

步驟8)模型識別,對新的診療前口內照片進行所述預處理,并輸入所述已訓練優化的卷積神經網絡分類器中,所述已訓練優化的卷積神經網絡分類器預測輸出對應的標簽類別,進而識別所述的療前口內照片已齲壞或未齲壞。

2.根據權利要求1所述的一種基于卷積神經網絡的牙齒圖像齲壞識別方法,其特征在于,在所述步驟2)中,具體實現包括:

a)若所述照片中窩溝形態相對完整,表現為溝壁溝底齲壞的早期窩溝齲或未破壞邊緣嵴的鄰面齲,則判讀為已齲壞;

b)若所述照片中已形成齲洞的或包含較易識別的齲壞部分,則判讀為已齲壞;

c)若所述照片非a)或非b),則判讀為未齲壞。

3.根據權利要求1所述的一種基于卷積神經網絡的牙齒圖像齲壞識別方法,其特征在于,在所述步驟2)中,使用toothMarking工具將所述數據集中的所述照片判讀為已齲壞或未齲壞。

4.根據權利要求1所述的一種基于卷積神經網絡的牙齒圖像齲壞識別方法,其特征在于,在所述步驟3)中,所述預處理包括圖像去噪和圖像大小歸一化操作。

5.根據權利要求1所述的一種基于卷積神經網絡的牙齒圖像齲壞識別方法,其特征在于,在所述步驟4)中,所述設定正負樣本抽取比例為所述正樣本與所述負樣本的比例為1:1,所述設定正負樣本抽取比例為所述訓練集、所述驗證集與所述測試集的比例為4:1:1。

6.根據權利要求1所述的一種基于卷積神經網絡的牙齒圖像齲壞識別方法,其特征在于,在所述步驟5)中,所述卷積神經網絡分類器網絡包括13層卷積層、5層池化層、1個自注意力機制模塊、3層全連接層與1層softmax層,從前至后共分為8個模塊,其中模塊1與模塊2均包括2層卷積層和1層池化層,模塊3、模塊4與模塊5均包括3層卷積層和1層池化層,模塊6為自注意力機制模塊,模塊7包括3層全連接層,模塊8包括1層softmax層,卷積層采用卷積核為3×3、步幅為1且填充為1的卷積操作,池化層采用最大池化的池化操作,全連接層和卷積層采用RELU作為激活函數,并通過softmax層輸出照片識別的標簽類別;所述自注意力機制模塊從左到右包括3層1×1的卷積層,1層逐像素的相乘連接操作和softmax層,1層逐像素的相乘連接操作和1層1×1的卷積層。

7.根據權利要求1所述的一種基于卷積神經網絡的牙齒圖像齲壞識別方法,其特征在于,在所述步驟5)中,所述損失函數為cross-entropy函數。

8.根據權利要求1所述的一種基于卷積神經網絡的牙齒圖像齲壞識別方法,其特征在于,在所述步驟6)中,所述設定閾值為1e-10

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