[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

本發明公開了一種醫學圖像下牙槽神經損傷風險自動評估方法，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；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；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；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；本發明能全自動判斷曲面斷層片圖像中智齒與神經管的具體位置，同時，對智齒與神經管的接觸關系進行預測，有效地降低了口腔頜面科醫生人工定位的工作量與消耗時間。

技術領域

本發明涉及一種醫學圖像下牙槽神經損傷風險自動評估方法，屬于醫學圖像質控技術領域。

背景技術

在近些年中，下頜智齒拔除手術逐漸成口腔頜面外科臨床門診中最為常見的手術。由于智齒牙根的位置與下牙槽神經相當接近，在手術過程中若未能準確判斷毗鄰關系就進行操作，極其容易對下牙槽神經管造成損傷，造成的損傷包括：拔牙術后出血、腫脹、疼痛、張口受限、感染、干槽癥、下牙槽神經損傷、舌神經損傷、舌側骨板損傷、牙根移位進入舌側間隙以及罕見而嚴重的下頜骨骨折等，嚴重影響患者的生活質量。因此，為了防止下牙槽神經管損傷，對下頜智齒拔除手術的術前評估在臨床上極為重要。

而在口腔臨床治療中，對下頜智齒拔除手術的術前評估仍然采用人工方式。人工定位不僅工作量大、消耗時間長，而且不同醫生的臨床經驗、個人精力和所受壓力的差異性也會直接影響到下頜智齒與神經管關系判斷的準確性，評估智齒和下牙槽神經的位置關系仍采用人工方式，耗時費力，同樣受人為因素影響很大。

公開于該背景技術部分的信息僅僅旨在增加對本發明的總體背景的理解，而不應當被視為承認或以任何形式暗示該信息構成已為本領域普通技術人員所公知的現有技術。

發明內容

本發明的目的在于克服現有技術中的不足，提供一種醫學圖像下牙槽神經損傷風險自動評估方法，能全自動判斷曲面斷層片圖像中智齒與神經管的具體位置，同時，對智齒與神經管的接觸關系進行預測，有效地降低了口腔頜面科醫生人工定位的工作量與消耗時間。

為達到上述目的，本發明是采用下述技術方案實現的：

第一方面，本發明提供了一種醫學圖像下牙槽神經損傷風險自動評估方法，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。

進一步的，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。

進一步的，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。