[发明专利]一种口腔图像的智能分析方法与装置有效

专利信息
申请号: 202010363987.9 申请日: 2020-04-30
公开(公告)号: CN111563887B 公开(公告)日: 2022-04-22
发明(设计)人: 牛建伟;栾庆先;谷宁波;李青锋;张井然 申请(专利权)人: 北京航空航天大学杭州创新研究院;北京大学口腔医学院
主分类号: G06T7/00 分类号: G06T7/00;G06T7/10;G06V10/80;G06V10/764;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/08;G06N3/04
代理公司: 北京永创新实专利事务所 11121 代理人: 祗志洁
地址: 310000 浙江省*** 国省代码: 浙江;33
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摘要:
搜索关键词: 一种 口腔 图像 智能 分析 方法 装置
【说明书】:

本发明提供了一种基于视觉的口腔图像的智能分析方法与装置,涉及图像处理、人工智能和牙齿美观的技术。本发明装置包括口腔图像采集设备和移动终端设置的口腔图像数据库、口腔融合特征提取模块、特征数据库、目标分类器模块和牙齿检测结果输出模块等。本发明方法包括采集用户口腔图像,对口腔图像提取牙齿和牙龈的融合特征,利用单支持向量机分类模型对每个牙齿美观度检测目标下进行等级评价,输出各支持向量机分类模型的分类结果,对各分类结果综合计算得到口腔美观度指数。本发明可以方便公众在日常生活中随时了解自己口腔的美观状况,实现简单、方便,并且牙齿美观度检测目标识别准确率高。

技术领域

本发明涉及图像处理、人工智能和牙齿美观的技术,具体涉及一种口腔图像的智能分析方法与装置。

背景技术

随着社会发展,人们对生活品质的要求渐渐提高,而且更加重视个人形象和健康,越来越多的人也开始关注口腔问题。口腔问题一直以来严重影响人类生活,第四次全国口腔健康调查表明,公众对口腔问题认知程度较低。大多数口腔问题都是因口腔护理不当以及没有及早发现问题,从而错失了早期治疗、及时治疗的时机。目前,在我国口腔问题非常普遍,一方面受医疗资源的制约,能定期接受检查者则少之又少,另一方面随着城市生活节奏的不断加快,无论是处于学龄阶段的儿童和青少年,还是上班族,定期到医院进行体检或口腔卫生评估变得越来越困难,而且当前的口腔医疗基础设施也无法支撑这种庞大的医疗需求。上面种种原因导致公众对自身的口腔状况认识不足,也无法做到及早预防。

随着计算机智能算法与自动化控制技术的不断提高、人机交互的不断优化、大数据的支持、模式识别技术的提升,人工智能正在以爆发式的速度蓬勃发展,也正逐渐的走入我们的生活。近年来,人工智能技术与口腔健康领域的融合不断加深,也逐渐让公众对口腔问题得到重视。例如,公开号为108354315A的中国专利在2018年8月3日公开了一种基于双单元非对称声场的刷牙质量检测系统及方法,通过采集个体刷牙过程中的音频数据来分析个体刷牙质量是否合格,从而知道个体改进刷牙方式、提高刷牙质量。公告号为205426388U的中国专利在2016年8月3日公开了一种基于压力检测的刷牙力度检测系统装置,通过在牙刷设备上添加压力传感器,实时获取刷牙力度来检测刷牙质量。

近年来,口腔领域在数字化方面的不断发展,口腔图像采集也变得越来越容易,通过采集口腔图像来分析口腔问题会比通过其他传感器更加直观,也更加有效。目前,口腔图像的采集,如使用电子内窥镜通过微距摄像头可以伸入口内近距离采集口腔内的图像。但对图像进一步分析口腔情况,例如判断牙齿是否齐整、缺损,检测牙齿颜色、牙龈颜色等,一般需要专业人员来对图像分析获得。而现有检测牙齿磨损的智能模型,一般都需要使用专业三维扫描设备来获取口腔内图像,所需设备昂贵,且也不方便日常使用。

发明内容

为了方便公众在日常生活中随时了解自己的口腔情况,本发明提出了一种口腔图像智能分析方法与装置,通过采集和分析个体拍摄的口腔图像或视频,智能输出个体的牙齿美观检测结果,所使用的设备价格低廉,使用方便,并适于日常生活使用。

本发明的一种口腔图像的智能分析装置,包括:

口腔图像采集设备,为一无线内窥镜,用于采集用户口腔图像,并通过无线传输方式将图像发送给移动终端;

移动终端设置有口腔图像数据库、口腔融合特征提取模块、特征数据库、目标分类器模块和牙齿检测结果输出模块;

所述的口腔图像数据库存储口腔图像采集设备采集的训练样本,为各训练样本标注各牙齿美观度检测目标的等级;牙齿美观度检测目标包括牙齿颜色、牙齿排列整齐度、牙齿是否存在缺损、牙列是否存在缺失和牙龈颜色;

所述的口腔融合特征提取模块包含图像分割模块与各牙齿美观度检测目标下的深度卷积神经网络模型。图像分割模块将每一张口腔图像分割为牙齿图像和牙龈图像。将牙齿图像或牙龈图像输入每个牙齿美观度检测目标下的深度卷积神经网络模型,提取在各目标下的牙齿特征矩阵或牙龈特征矩阵,最后将所有获得的牙齿特征矩阵和牙龈特征矩阵组合一起得到口腔图像的融合特征;

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