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[發(fā)明專利]一種基于人工智能的上頜竇底骨質(zhì)分類方法及系統(tǒng)有效

專利信息
申請?zhí)枺?/td> 202011475366.6 申請日: 2020-12-15
公開(公告)號: CN112420171B 公開(公告)日: 2023-09-19
發(fā)明(設(shè)計(jì))人: 楊博;畢文駿;杜文;陳明;羅晨晨;馬攀;王瑤;李貝貝 申請(專利權(quán))人: 首都醫(yī)科大學(xué)附屬北京口腔醫(yī)院;東南大學(xué);北京大學(xué)口腔醫(yī)學(xué)院
主分類號: G16H30/20 分類號: G16H30/20;G16H50/70;G06T11/00;G06V10/764;G06V10/774;G06N20/00
代理公司: 成都熠邦鼎立專利代理有限公司 51263 代理人: 殷桂亭
地址: 100000*** 國省代碼: 北京;11
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摘要:
搜索關(guān)鍵詞: 一種 基于 人工智能 上頜 骨質(zhì) 分類 方法 系統(tǒng)
【權(quán)利要求書】:

1.一種基于人工智能的上頜竇底骨質(zhì)分類方法,其特征在于,包括以下步驟:

S1.采集患者上頜竇底骨質(zhì)信息和臨床既有骨質(zhì)分類信息作為樣本數(shù)據(jù),并對樣本數(shù)據(jù)中的患者上頜竇底骨質(zhì)信息進(jìn)行降噪、歸一、統(tǒng)計(jì)處理;

S2.?對樣本數(shù)據(jù)中處理后的患者上頜竇底骨質(zhì)信息進(jìn)行特征提取;

S3.?使用樣本數(shù)據(jù)訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型,獲得上頜竇底骨質(zhì)分類模型;

其中,所述使用樣本數(shù)據(jù)訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型具體包括以下子步驟:

S301.?將錐形束CT計(jì)算機(jī)斷層掃描信息和臨床既有骨質(zhì)分類信息的數(shù)據(jù)關(guān)鍵特征向量化,轉(zhuǎn)化為高維度空間中的特征點(diǎn);

S302.?將關(guān)鍵特征的向量作為向量支撐描述域算法的輸入,對算法進(jìn)行訓(xùn)練;

S303.?利用高斯核函數(shù)對關(guān)鍵特征的向量進(jìn)行評估,并將屬于某一類的最遠(yuǎn)向量距離設(shè)定為該類的臨界距離;

對待分類的患者的骨質(zhì)特征進(jìn)行分類,

所述對待分類的患者的骨質(zhì)特征進(jìn)行分類包括以下子步驟:

S304.?將待分類的患者錐形束CT計(jì)算機(jī)斷層掃描信息和臨床既有骨質(zhì)分類信息的數(shù)據(jù)關(guān)鍵特征向量化,轉(zhuǎn)化為高維度空間中的特征點(diǎn);

S305.?利用待分類的數(shù)據(jù)向量與待判定類別的臨界距離之間的度量距離進(jìn)行判斷:當(dāng)待分類向量與待判定類別的距離小于待判定類別的臨界距離時(shí),則該待分類的患者的骨質(zhì)特征屬于當(dāng)前待判定的特征;當(dāng)待分類向量與待判定類別的距離大于待判定類別的臨界距離,則該待分類的患者的骨質(zhì)特征不屬于當(dāng)前待判定的特征,繼續(xù)判斷待分類的患者是否屬于下一類別的骨質(zhì)特征。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于人工智能的上頜竇底骨質(zhì)分類方法,其特征在于,所述待判定類別的臨界距離為該類的最遠(yuǎn)向量距離。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于人工智能的上頜竇底骨質(zhì)分類方法,其特征在于,所述對樣本數(shù)據(jù)中的患者上頜竇底骨質(zhì)信息進(jìn)行降噪、歸一、統(tǒng)計(jì)處理包括:通過數(shù)據(jù)降噪模塊對影像采集模塊采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行降噪和數(shù)據(jù)歸一化處理和通過類別標(biāo)注模塊尋找與骨質(zhì)既有分類類別對應(yīng)的患者上頜竇底骨質(zhì)信息,并對骨質(zhì)形態(tài)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種基于人工智能的上頜竇底骨質(zhì)分類方法,其特征在于,所述骨質(zhì)形態(tài)統(tǒng)計(jì)包括:統(tǒng)計(jì)上頜竇底骨皮質(zhì)、牙槽突中央骨松質(zhì)、牙槽嵴頂骨皮質(zhì)、上頜腭黏膜及上頜竇側(cè)壁的灰度變化,術(shù)區(qū)剩余骨高度,骨松質(zhì)中骨小梁占比,牙槽嵴頂骨質(zhì)和上頜竇底骨質(zhì)厚度,牙槽嵴頂皮質(zhì)骨、上頜竇底皮質(zhì)骨和骨松質(zhì)的密度。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于人工智能的上頜竇底骨質(zhì)分類方法,其特征在于,所述臨床既有骨質(zhì)分類信息包括均質(zhì)型骨質(zhì)信息、3?層型骨質(zhì)信息和不規(guī)則型骨質(zhì)信息。

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