[发明专利]一种利用深度学习自动进行牙齿健康状况检测的方法

权利要求书

1.一种利用深度学习自动进行牙齿健康状况检测的方法，其特征在于，包括：以下步骤：

步骤一，采集牙齿自体图像，建立一个牙齿图像数据库；

步骤二，由牙医判断并记录每颗牙齿的健康指数，作为每颗牙齿的标签；

步骤三，采用深度学习方法来自动学习图像的特征并分类，即用深度学习网络作为一个分类器；

步骤四，构建一个深度学习网络，并用所建的数据库来训练网络识别每颗牙齿的健康指数；

步骤五，对训练出来的分类器进行测试，当精度满足实际使用需求时，分类器构建完成。

2.根据权利要求1所述的一种利用深度学习自动进行牙齿健康状况检测的方法，其特征在于，龋齿分类的方法，包括以下步骤：

步骤一，采集不同等级的龋损牙齿自体荧光图像，建立一个牙齿荧光图像数据库；

步骤二，由牙医判断并记录每颗牙齿的龋损等级，作为每颗牙齿的标签；

步骤三，采用深度学习方法来自动学习荧光图像的特征并分类，即用深度学习网络作为一个分类器；

步骤四，构建一个深度学习网络，并用所建的数据库来训练网络识别每颗牙齿的龋齿等级；

步骤五，对训练出来的分类器进行测试，当精度满足实际使用需求时，分类器构建完成。

3.根据权利要求2所述的一种利用深度学习自动进行牙齿健康状况检测的方法，其特征在于，上述龋齿等级包括：无龋齿、浅龋、中龋、深龋。

4.根据权利要求1所述的一种利用深度学习自动进行牙齿健康状况检测的方法，其特征在于，牙菌斑量化的方法，包括以下步骤：

步骤一，采集含不同菌斑指数的牙菌斑的牙齿自体荧光图像，建立一个牙齿荧光图像数据库；

步骤二，由牙医判断并记录每颗牙齿的菌斑指数，作为每颗牙齿的标签；

步骤三，采用深度学习方法来自动学习荧光图像的特征并分类，即用深度学习网络作为一个分类器；

步骤四，构建一个深度学习网络，并用所建的数据库来训练网络识别每颗牙齿的菌斑指数；

步骤五，对训练出来的分类器进行测试，当精度满足实际使用需求时，分类器构建完成。

5.根据权利要求4所述的一种利用深度学习自动进行牙齿健康状况检测的方法，其特征在于，上述菌斑指数包括：Silness菌斑指数，Loe菌斑指数， Quigby菌斑指数， Hein菌斑指数。

6.根据权利要求1所述的一种利用深度学习自动进行牙齿健康状况检测的方法，其特征在于，上述深度学习网络包括：卷积神经网络，循环神经网络。

7.根据权利要求1所述的一种利用深度学习自动进行牙齿健康状况检测的方法，其特征在于，上述牙齿图像数据库包括：用于深度学习网络训练的训练库，用于对深度学习网络的效果进行测试的测试库。