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一种深度学习结合点云语义的CBCT图像牙齿分割方法

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。

著录项

  • 公开/公告号CN113344950A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-09-03

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 北京朗视仪器股份有限公司;

    申请/专利号CN202110853725.5

  • 申请日2021-07-28

  • 分类号G06T7/11(20170101);G06T7/00(20170101);G06T17/20(20060101);G06K9/62(20060101);

  • 代理机构11251 北京科迪生专利代理有限责任公司;

  • 代理人张乾桢

  • 地址 100084 北京市海淀区清华园清华同方大厦8层A8008B

  • 入库时间 2023-06-19 12:25:57

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2023-01-13

    发明专利申请公布后的驳回 IPC(主分类):G06T 7/11 专利申请号:2021108537255 申请公布日:20210903

    发明专利申请公布后的驳回

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