[發(fā)明專利]基于深度學(xué)習(xí)的頜骨密度分類方法、系統(tǒng)及介質(zhì)

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• 申請?zhí)枺?/td>: 202111175568.3
• 申請日: 2021-10-09
• 公開（公告）號: CN113869443A
• 公開（公告）日: 2021-12-31
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 梁琦暉;王歡
• 申請（專利權(quán)）人: 新大陸數(shù)字技術(shù)股份有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06T7/00;G06T7/11;G06N3/04;G06N3/08
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本發(fā)明公開了一種基于深度學(xué)習(xí)的頜骨密度分類方法，包括以下步驟，步驟一，獲取訓(xùn)練集數(shù)據(jù)：獲取以往醫(yī)學(xué)臨床中的口腔頜面CT切片圖像數(shù)據(jù)并預(yù)處理，對口腔頜面CT切片圖像進(jìn)行CT值以及頜骨密度等級標(biāo)注；步驟二，構(gòu)建頜骨密度分類網(wǎng)絡(luò)模型并訓(xùn)練：將CT值作為輸入，頜骨密度等級作為輸出，利用訓(xùn)練集數(shù)據(jù)對頜骨密度分類網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練學(xué)習(xí)直至模型收斂；所述頜骨密度分類網(wǎng)絡(luò)模型采用nested?unet作為骨干網(wǎng)絡(luò)，并在網(wǎng)絡(luò)模型的末尾加入self?attention網(wǎng)絡(luò)；步驟三，頜骨密度預(yù)測：將實時得到的口腔頜面CT切片圖像輸入訓(xùn)練完成的頜骨密度分類網(wǎng)絡(luò)模型中，輸出頜骨密度等級分類結(jié)果。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及人工智能領(lǐng)域，特別涉及一種基于深度學(xué)習(xí)的頜骨密度分類方法。

背景技術(shù)

種植牙是迄今最理想的缺牙修復(fù)方式，其實施過程也相當(dāng)復(fù)雜，在種植牙之前首先需要患者對預(yù)種植部位進(jìn)行放射線成像檢查來進(jìn)行多方面的評估，其中，種植區(qū)的骨密度評估是取得牙種植術(shù)成功的關(guān)鍵步驟，如何對頜骨骨密度進(jìn)行精確、有效、實用的測量，對種植及牙周手術(shù)的制定及預(yù)后的判定具有非常重要的指導(dǎo)作用。

口腔錐形束CT已成為口腔醫(yī)學(xué)領(lǐng)域應(yīng)用廣泛的成像設(shè)備，相較螺旋CT，CBCT輻射劑量大幅下降，且其圖像質(zhì)量可靠，是一種精確且快速用于測量骨小梁細(xì)微結(jié)構(gòu)的高分辨率的數(shù)字影像。并且，口腔錐形束CT能獲得一個三維方向上的骨結(jié)構(gòu)重建。

目前在口腔CT的臨床診斷和治療中，醫(yī)生或技師是依靠重建圖像中骨小梁的空間排布的稀疏程度來進(jìn)行頜骨骨密度的判別，且只能根據(jù)經(jīng)驗做分級判別，沒有具體的骨密度數(shù)值作為精準(zhǔn)參考。現(xiàn)有技術(shù)中的口腔CT設(shè)備不能表示單位骨體積或面積的骨礦物質(zhì)含量，即骨密度指標(biāo)。而且，由于CBCT采用X射線錐束掃描成像的原因，導(dǎo)致其圖像的CT值不穩(wěn)定，現(xiàn)有技術(shù)中的通過CT值作為反映骨密度的參數(shù)，從而測量骨密度的方式，用來評估骨密度還具有不準(zhǔn)確的問題。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明要解決的技術(shù)問題是提供一種可以自動對口腔頜面CT切片圖像進(jìn)行自動劃分骨密度的頜骨密度分類方法，采用的技術(shù)方案如下

一種基于深度學(xué)習(xí)的頜骨密度分類方法，包括以下步驟，

步驟一，獲取訓(xùn)練集數(shù)據(jù)：獲取以往醫(yī)學(xué)臨床中的口腔頜面CT切片圖像數(shù)據(jù)并預(yù)處理，對口腔頜面CT切片圖像進(jìn)行CT值以及頜骨密度等級標(biāo)注；

步驟二，構(gòu)建頜骨密度分類網(wǎng)絡(luò)模型并訓(xùn)練：將CT值作為輸入，頜骨密度等級作為輸出，利用訓(xùn)練集數(shù)據(jù)對頜骨密度分類網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練學(xué)習(xí)直至模型收斂；

所述頜骨密度分類網(wǎng)絡(luò)模型采用nested-unet作為骨干網(wǎng)絡(luò)，并在網(wǎng)絡(luò)模型的末尾加入self-attention網(wǎng)絡(luò)；

步驟三，頜骨密度預(yù)測：將實時得到的口腔頜面CT切片圖像輸入訓(xùn)練完成的頜骨密度分類網(wǎng)絡(luò)模型中，輸出頜骨密度等級分類結(jié)果。

進(jìn)一步的，所述頜骨密度分類網(wǎng)絡(luò)模型的損失函數(shù)由損失函數(shù)和損失函數(shù)加權(quán)后得出，損失函數(shù)表示為：

，其中，表示損失函數(shù)； 表示損失函數(shù)，和分別表示和的權(quán)重系數(shù)。

進(jìn)一步的，所述損失函數(shù)中，；

其中，y表示標(biāo)簽，表示預(yù)測結(jié)果，平衡因子用于平衡正負(fù)樣本比例不均，取值0.25，為一常數(shù)，系數(shù)用于減少易分樣本的損失，關(guān)注困難樣本，取值2。

進(jìn)一步的，，

其中，A和B分別表示預(yù)測結(jié)果和GT，表示AB的交集，、分別表示A、B的元素個數(shù)。

進(jìn)一步的，所述self-attention網(wǎng)絡(luò)的公式表示為:

。

進(jìn)一步的，所述第口腔頜面CT切片圖像數(shù)據(jù)預(yù)處理的具體步驟包括：

根據(jù)醫(yī)學(xué)經(jīng)驗設(shè)置CT值的最大值和最小值，將CT值超過最大值的設(shè)置為最大值，將CT值小于最小值的設(shè)置為最小值；而后對CT值作歸一化處理；