[发明专利]一种基于AI算法的龋病和牙菌斑检测其分布方法

权利要求书

1.一种基于AI算法的龋病和牙菌斑检测其分布方法，其特征在于，通过AI算法预测每个牙位的患龋程度、菌斑程度及位置分布情况，当程度大于0时，输出完整牙位、龋损位置或菌斑附着位置边界框，打印其置信度；

所述AI算法包括，模型检测、评估算法和判断算法；

所述模型检测是，将待测的牙位图像输入到龋病和牙菌斑检测模型，通过模型检测输出患龋程度、菌斑程度及位置分布情况；

所述判断算法是，当某牙位的患龋程度或菌斑程度大于0时，龋损位置或菌斑附着位置的边界框有可能存在重叠；当两个边界框出现重叠时，计算两个边界框的重叠度，保留其中重叠度大的边界框；其中重叠度的计算公式如下：

其中I_(b1,b2)为两个边界框交集面积，U_(bi)为其中边界框面积，Confidence为其中边界框的置信度；

当某牙位的患龋程度或菌斑程度等于0时，模型预测的龋损位置或菌斑附着位置，算法判定为无效；

当模型预测的龋损位置或菌斑附着位置边界框出现在完整牙位边界框外，算法判定为无效；

所述评估算法是，在全口的牙位都完成预测后，根据全口情况统计输出诊断报告和口腔健康综合指数得分，所述口腔健康综合指数计算公式如下：

其中H代表健康牙面数，CQ代表存在龋病或牙菌斑的牙面数，A代表检测全口的牙面数。

2.根据权利要求1所述的一种基于AI算法的龋病和牙菌斑检测其分布方法，其特征在于：

患龋程度：按照ICDAS的等级将患龋程度分为0～6，共7个等级，分为Caries_0～Caries_6，其中Caries_0表示无龋；

龋损位置：当患龋程度大于0时，标志出龋损位置；

菌斑程度：按照菌斑指数将菌斑程度分为0～3，共4个等级，分为Qlaque_0～Qlaque_3，其中Qlaque_0表示无菌斑；

菌斑附着位置：当菌斑程度大于0时，标志出菌斑位置。

3.根据权利要求1所述的一种基于AI算法的龋病和牙菌斑检测其分布方法，其特征在于，使用特殊光源激发的牙齿荧光图像，使用特殊光源为390～430nm波长的光线激发的牙齿荧光图像作为模型的输入。

4.根据权利要求1所述的一种基于AI算法的龋病和牙菌斑检测其分布方法，实现方法包括以下步骤：

S10、龋病和牙菌斑数据集构建：在特殊光源和自然光状态下，采集全口牙位的牙齿图像，龋病和牙菌斑程度与分布数据，对采集到的数据按照患龋程度和菌斑程度进行分类，按照分类和位置进行标注，按照图像质量进行清洗，完成数据集的构建；

S20、龋病和牙菌斑检测模型训练：将数据集按比例随机分割为龋病和牙菌斑检测模型训练集、龋病和牙菌斑检测模型验证集和龋病和牙菌斑检测模型测试集，构建龋病和牙菌斑检测预训练模型，将数据集输入到预训练模型，进行数据训练、验证和测试，得到龋病和牙菌斑检测的模型；

S30、龋病和牙菌斑检测模型应用：将待测的图像作为输入，可输出相应牙位的患龋程度、菌斑程度及位置分布情况。