[發明專利]一種基于深度學習技術建立年齡評估模型的系統及方法

有效

• 申請號: 202010981269.8
• 申請日: 2020-09-17
• 公開（公告）號: CN112086198B
• 公開（公告）日: 2023-09-26
• 發明（設計）人: 郭昱成;韓夢琪;杜少毅;遲玉婷;龍紅;張棟;吉玲玲;管麗敏;侯玉霞
• 申請（專利權）人: 西安交通大學口腔醫院;西安交通大學
• 主分類號: G16H50/50
• 分類號: G16H50/50;G16H50/30;G06N3/0464
• 代理公司: 西安通大專利代理有限責任公司 61200
• 代理人: 朱海臨

本發明公開了一種基于深度學習技術建立年齡評估模型的系統及方法，對西北漢族人群拍攝全口曲面斷層片，將曲面斷層片數據集按照8:1:1的比例劃分成訓練集、驗證集和測試集，將訓練集輸入到EfficientNet?B5的網絡中進行分類器的訓練，最終通過分類器在測試集上的表現來建立是否年滿18歲的自動化分類模型。將傳統深度學習模型簡化，對圖像添加與輸出值直接相關的標簽，通過計算機算法建立輸入圖像與輸出值關聯的神經網絡模型，進而實現圖像的自動化評價；選擇整張曲面斷層片作為神經網絡的輸入圖像，而不僅僅局限于某一區域的牙齒，提供最全面的牙齒信息供計算機探索牙齒結構與年齡之間的相關性，避免遺漏其他具有提示意義的結構新信息。

技術領域

本發明屬于深度學習技術領域，涉及一種基于深度學習技術建立年齡評估模型的系統及方法。

背景技術

18歲作為區分成年人與未成年人的重要年齡節點，是眾多學者探索研究的焦點，因此有大量學者對此進行了探索研究。但是多數與年齡相關的人體發育結構在18歲之前即完成發育，這無疑增加了法醫專家區分成年人與未成年人的難度。在這種情況下，第三磨牙因其18歲左右仍處于發育階段而成為最有效的判斷指標。1993年，Mincer等人發表了一項研究，他們基于Demirjian法的分期系統評價下頜第三磨牙的發育階段以確定受試者是成年人還是未成年人。2008年，Cameriere法建立了第三磨牙成熟指數I_3M以判斷受試者是否達到18歲。2010年，Olze等學者在全景片觀察根尖閉合的第三磨牙，發現其牙周膜間隙的可見性與年齡存在相關性，因此提出了一種新的分類方法。他們將牙周膜間隙的可見性分為4個階段(0-3)，并認為牙周膜間隙處于第1階段即可證明該受試者已達到18歲。2018年，GuangChu等人在文獻《Thirdmolarmaturityindex(I3M)forassessingageofmajorityinnorthernChinese?population》中公開了在中國北方人群中探究第三磨牙指數作為成年人與未成年人分類指標的適用性，并探索最適截斷值。研究結果表明I_3M＝0.10為截斷值可以實現更準確的分類結果，其分類準確性為0.917。

盡管上述方法可較好的實現重要年齡節點的判斷，但在應用中仍然存在一定的局限性。首先，傳統分類方法的準確性受主觀因素影響較大，基于Demirjian等建立的分期系統以及Olze等提出的牙周膜間隙可見性建立的分類方法，由于其指標判斷具有較強的主觀性，觀察者之間甚至觀察者自身一致性較差，容易導致預測誤差的增加、分類準確率的降低，而Cameriere等建立第三磨牙成熟度指數I_3M盡管受到了廣泛的認可，但是該方法需對根尖孔寬度及牙齒長度進行測量，同樣需要結構邊界的人為判定，易產生測量誤差。其次，無論是牙齒發育或牙周膜間隙可見性的分期判斷，還是牙齒特征測量，均需花費較多時間、精力學習培訓才能熟練掌握，不適用于臨床實踐。再次，傳統分類方法對影像的清晰度要求較高，根尖結構不清晰同樣影響測量結果的準確性。

綜上所述，目前學者提出的重要年齡節點判斷的方法仍存在應用的局限性，方法可重復性欠佳，判斷過程較為復雜費時，并且需要人為進行牙齒結構評價或測量，主觀誤差較大。當前針對18歲重要年齡節點判斷的相關研究相對較少，且研究樣本數量僅為幾千例，數量較小，存在一定的樣本偏倚。

發明內容

本發明的目的在于解決現有技術中對重要年齡節點判斷研究較少且準確度低的問題，提供一種基于深度學習技術建立年齡評估模型的系統及方法。

為達到上述目的，本發明采用以下技術方案予以實現：

一種基于深度學習技術建立年齡評估模型的方法，包括以下步驟：

步驟1，采集拍攝全口曲面斷層片，記錄每個曲面斷層片樣本的年齡；

步驟2，將全口曲面斷層片數據集按照8:1:1的比例劃分成訓練集、驗證集和測試集；