[发明专利]一种深度学习结合点云语义的CBCT图像牙齿分割方法在审
| 申请号： | 202110853725.5 | 申请日： | 2021-07-28 |
| 公开（公告）号： | CN113344950A | 公开（公告）日： | 2021-09-03 |
| 发明（设计）人： | 李晓芸;王亚杰;左飞飞;张文宇;吴宏新 | 申请（专利权）人： | 北京朗视仪器股份有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/11 | 分类号： | G06T7/11;G06T7/00;G06T17/20;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京科迪生专利代理有限责任公司 11251 | 代理人： | 张乾桢 |
| 地址： | 100084 北京市海淀*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于深度学习结合点云语义的CBCT图像牙齿分割方法，包括如下步骤：步骤1、基于深度学习分割模型，比如3D分割网络或2D分割网络进行牙齿区域分割提取牙齿区域；步骤2、采用面绘制方法将提取的牙齿区域三维重建为牙列网格数据；步骤3、提取网格数据的点云特征数据，采用点云实例分割深度学习网络进行基于点云语义的实例分割，得到网格数据的牙齿实例；步骤4、按照坐标对应信息，将网格数据的牙齿对应区域映射到CBCT获得CBCT牙齿实例。本发明的一种基于深度学习结合点云语义的CBCT图像牙齿分割方法，由于基于点云语义进行实例分割，相对于RPN类方法而言，不需要处理检测框区域内除目标牙齿外的其他牙齿标签，能够实现智能分割。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 深度 学习 结合 语义 cbct 图像 牙齿 分割 方法 | ||
【主权项】：
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