[發明專利]一種醫學圖像下牙槽神經損傷風險自動評估方法

在審

• 申請號: 202110787244.9
• 申請日: 2021-07-13
• 公開（公告）號: CN113658679A
• 公開（公告）日: 2021-11-16
• 發明（設計）人: 戴修斌;鄭竣銜;朱書進;冒添逸;劉天亮
• 申請（專利權）人: 南京郵電大學
• 主分類號: G16H50/20
• 分類號: G16H50/20;G16H30/00;G06K9/32;G06K9/62
• 代理公司: 南京縱橫知識產權代理有限公司 32224
• 代理人: 董建林

1.一種醫學圖像下牙槽神經損傷風險自動評估方法，其特征是，包括以下步驟：

獲取訓練集，所述訓練集包括CBCT圖像和曲面斷層片圖像；

對CBCT圖像的下頜阻生智齒與下牙槽神經管的接觸關系進行判斷；

利用判定得到的結果對曲面斷層片圖像中下頜阻生智齒與下牙槽神經管位置進行標注；

對訓練集圖像進行數據增強的方式進行擴充；

獲取多分辨率目標檢測模型，所述多分辨率目標檢測模型是基于卷積神經網絡模型構建獲得；

將擴充的訓練集數據作為輸入，訓練多分辨率目標檢測模型預測下頜阻生智齒與下牙槽神經管的圖像位置，并檢測兩者的接觸關系；

當獲得新的X射線頭影圖像時，將訓練好的多分辨率目標檢測模型作用于新的圖像，以獲得目標檢測框位置，并預測下頜阻生智齒與下牙槽神經管的接觸關系；

使用非極大值抑制算法求得最終下頜阻生智齒與下牙槽神經管位置以及兩者的接觸關系。

2.根據權利要求1所述的醫學圖像下牙槽神經損傷風險自動評估方法，其特征是，對訓練集圖像進行數據增強的方式包括：線性亮度變換、隨機噪聲干擾、圖像小角度旋轉、圖像翻轉、圖像融合和/或馬賽克增強。

3.根據權利要求2所述的醫學圖像下牙槽神經損傷風險自動評估方法，其特征是，對CBCT圖像的下頜阻生智齒與下牙槽神經管的接觸關系進行判斷包括：利用CBCT圖像的原始數據結合NewTom系統軟件，通過橫斷面、冠狀面圖像評估牙根與下牙槽神經管的三維空間關系、觀察兩者是否接觸、下牙槽神經管皮質骨是否完整，由此判斷下頜阻生智齒與神經管的接觸關系。

4.根據權利要求3所述的醫學圖像下牙槽神經損傷風險自動評估方法，其特征是，利用判定得到的結果對曲面斷層片圖像中下頜阻生智齒與下牙槽神經管位置進行標注包括：

將曲面斷層片ROI的標注分為兩個部分，分別是：

ROI-1:包含下頜第一、二、三磨牙所在的下頜體及升支區域，具體為：上緣：下頜磨牙合面最高點；前緣：下頜第一磨牙最近中點；后緣：下頜升支后緣；下緣：下頜體部下緣；

ROI-2:包含下頜智齒及其下方的下頜管，具體為：上緣：下頜智齒最高點；前緣：下頜智齒牙冠最前點；后緣：上緣標記線與下頜管下緣的交點；下緣：前緣標記線與下頜管下緣的交點；

記R_i為圖像第i個ROI，提取圖像中所有R_i的中心點坐標(x_i,y_i)與寬高(w_i,h_i)作為檢測框標注，將步驟1中得到的接觸關系作為分類標注。