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Systems and method for artificial-intelligence-based dental image to text generation

机译:基于人工智能的牙科图像到文本生成的系统和方法

摘要

A first machine learning model is trained to classify dental anatomy and/or pathologies represented in an input dental image or to generate a label (pixel mask) for dental anatomy and/or pathologies represented in the input dental image. A final layer, such as one of two fully connected layers, may be removed from the first machine learning model to obtain a modified machine learning model. Hidden features output from the modified machine learning model may be input to a LSTM model that outputs a text sequence. The LSTM model may be trained with images labeled with text sequences to output a text sequence for a given input dental image.
机译:培训第一机器学习模型,以对输入牙科图像中表示的牙科解剖学和/或病例进行分类,或者为输入牙科图像中所示的牙科解剖学和/或病理生成标签(像素掩模)。 可以从第一机器学习模型中移除最终层,例如两个完全连接的层中的一个,以获得修改的机器学习模型。 从修改的机器学习模型输出的隐藏功能可以输入到输出文本序列的LSTM模型。 LSTM模型可以通过标有文本序列标记的图像进行培训,以输出给定输入牙科图像的文本序列。

著录项

  • 公开/公告号US11217350B2

    专利类型

  • 公开/公告日2022-01-04

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 RETRACE LABS;

    申请/专利号US202016912294

  • 发明设计人 VASANT KEARNEY;ALI SADAT;

    申请日2020-06-25

  • 分类号G06K9;G16H70/60;G16H30/40;G06T7;G06N3/08;G06N3/04;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-24 23:10:51

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