本發(fā)明屬于信息，具體涉及一種基于深度學習的人機融合牙齒分割方法。

背景技術：

1、計算機自動診斷牙齒疾病已成為當前趨勢。在這個過程中，牙齒的分割扮演著至關重要的角色，它是計算機疾病診斷的必要步驟之一。通過分割，計算機可以準確地識別牙齒的位置、形狀和結構，為后續(xù)的疾病診斷和治療提供可靠的數(shù)據(jù)支持。同時，這項技術的發(fā)展將大大提高牙科診斷的效率和精度，為患者提供更好的醫(yī)療服務。然而，手動標注分割牙齒是一項費時且繁瑣的任務，尤其是當全景x線片存在大量牙齒重疊的陰影，或者線片本身對比度較低時，手動標注的缺點愈加顯著。在這種情況下，自動分割快速且便捷的優(yōu)點展現(xiàn)出了明顯的優(yōu)勢。

2、近年來，領域專家已提出了許多用于全景x線片牙齒分割的深度學習模型，包括非監(jiān)督和監(jiān)督方法。其中非監(jiān)督方法包括基于閾值的分割、邊緣檢測和圖論分割，而監(jiān)督方法依賴于標記數(shù)據(jù)進行訓練。

3、在非監(jiān)督類別中，現(xiàn)已經(jīng)開發(fā)了各種策略。如modi等人提出了一種基于區(qū)域的方法，用于使用二進制邊緣強度積分曲線識別間隙谷和牙齒孤立的感興趣區(qū)域（modi?c?k?,desai?n?p?,?a?simple?and?novel?algorithm?for?automatic?selection?of?roi?fordental?radiograph?segmentation,?2011?24th?canadian?conference?on?electricaland?computer?engineering?(ccece)?,?2011:?504–507）。indraswari等人采用了一個三步過程，涉及使用ddfbt進行方向圖像形成，增強邊緣以加固和去噪聲，以及使用sauvola局部閾值的mat進行分割（indraswari?r,?ariffn?a?z,?navastara?d?a,?jawas?n,?teethsegmentation?on?dental?panoramic?radiographs?using?decimation-freedirectional?filter?bank?thresholding?and?multistage?adaptive?thresholding,2015?international?conference?on?information?&?communication?technology?andsystems?(icts),?2015:?49–54）。而hasan等人則專注于使用梯度信息進行顎骨分割，采用了包括k均值聚類、圍繞顎骨的點檢測、梯度矢量流蛇和分割區(qū)域的形狀修正的四步方法（hasan?m,?ismail?w?b,?hassan?r,?yoshitaka?a,?automatic?segmentation?of?jawfrom?panoramic?dental?x-ray?images?using?gvf?snakes,?2016?world?automationcongress?(wac),?2016:?1–6）。但是，由于牙齒形狀和類型的顯著變化，這些策略仍然無法從根本上解決自動分割算法的準確性和強健性的問題，給隨后的牙齒疾病診斷帶來了不確定性。

4、相比之下，監(jiān)督方法利用經(jīng)過注釋的數(shù)據(jù)訓練的深度學習模型以提高分割準確性和穩(wěn)定性。如almalki等人應用了兩種自監(jiān)督學習方法到牙科全景x線片上的swintransformer：simmim和um-mae（almalki?a,?latecki?l,?self-supervised?learningwith?masked?image?modeling?for?teeth?numbering,?detection?of?dentalrestorations,?and?instance?segmentation?in?dental?panoramic?radiographs,?jan.2023:?5583–5592）。zhang等人提出了一種新的方法，使用標簽樹和級聯(lián)網(wǎng)絡結構結合了多種關鍵策略進行牙齒識別，可以處理許多復雜情況（zhang?k,?wu?j,?chen?h,?lyu?p,?aneffective?teeth?recognition?method?using?label?tree?with?cascade?networkstructure,?computerized?medical?imaging?and?graphics:?the?official?journal?ofthe?computerized?medical?imaging?society,?vol.?68,?2018:?61–70）。helli等人采用了一個兩步方法，他們使用u-net進行預測，然后進行后處理操作以實現(xiàn)分割（helli?s,hamamc??a,?tooth?instance?segmentation?on?panoramic?dental?radiographs?usingu-nets?and?morphological?processing,?düzce?üniversitesi?bilim?ve?teknolojidergisi,?vol.?10,?no.?1,?2022:?39–50）。

5、然而，無論是監(jiān)督方法還是非監(jiān)督方法，都不可避免地存在分割準確性問題。牙齒情況的復雜多樣性使各種深度學習模型都無法保證百分百的準確率。分析和診斷牙齒疾病需要考慮各種因素，如口腔解剖結構、局部炎癥、受損程度等，這些因素都會對自動分割產(chǎn)生一定的干擾。因此，及時引入專家的建議和判斷是非常必要的。專家可以根據(jù)自己的臨床經(jīng)驗和知識來評估和修正自動分割的結果，從而提高診斷和治療的準確性。同時，專家可以為自動分割模型提供更多的訓練數(shù)據(jù)和標注信息，從而不斷優(yōu)化模型的性能和效果。

技術實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的是提供一種基于深度學習的人機融合牙齒分割方法。

2、本發(fā)明采用如下技術方案：

3、步驟(1)采用訓練后的mask?r-cnn模型對全景x射線片上的牙齒進行分割；利用標注過的全景圖片對mask?r-cnn模型進行訓練，得到不同類別牙齒的特征圖；mask?r-cnn模型采用兩階段實例分割框架：

4、第一階段：劃分候選牙齒邊界框：首先將全景x射線片輸入mask?r-cnn模型的骨干網(wǎng)絡，提取牙齒圖像特征；然后通過金字塔網(wǎng)絡融合提取的牙齒圖像特征，生成多個包含牙齒結構的候選區(qū)域；

5、第二階段：使用roialign方法對每個候選區(qū)域進行分類，將原始全景x射線片上的每個像素與不同類別牙齒的特征圖中預設的固定特征進行匹配，匹配采用邊界框回歸方法，分類后得到五個牙齒類別：門牙、犬齒、第一磨牙、第二磨牙和第三磨牙；根據(jù)候選區(qū)域的邊框和分類類別，生成包含牙齒分割邊界和類別標簽的蒙版，完成分割；當x射線片圖像特征模糊難以辨認時，則按照牙齒排列順序確定牙齒類別。

6、步驟(2)對牙齒的分割結果進行評估；

7、(2-1)使用lda方法將多維特征值映射到二維坐標系中，進行可視化展示，用hu矩作為分割蒙版的形狀特征，描述單個牙齒：；mpq為單個牙齒圖像的?(p,q)階矩；x和y表示圖像坐標系中的橫坐標和縱坐標；f(x,y)表示圖像在(x,y)處的灰度值；p和?q表示矩的階數(shù)，xp和xq和分別表示x和y坐標的冪次，用來計算特定階的矩；通過不同階次的階矩mpq描述圖像的形狀特征；通過散點圖作為概覽各類別牙齒集群的分布情況；

8、(2-2)使用字形視圖可視化分割蒙版的多維特征；

9、(2-3)通過相似示例視圖查看歷史標簽；

10、(2-4)通過放大視圖查看詳細的特征需求；

11、(2-5)通過可量化的評估指標評估分割結果中特征分布與真實結構的一致性，如一致性超出設定的正常范圍，按照牙齒的解剖學特征進行修正，得到更新蒙版，根據(jù)更新蒙版對散點圖進行更新。

12、步驟(3)將更新蒙版反饋到mask?r-cnn模型，進行自適應迭代優(yōu)化，提高模型的分割性能。

13、進一步，所述的mask?r-cnn模型的骨干網(wǎng)絡采用resnet50網(wǎng)絡。

14、本發(fā)明提供了一個可視化界面，顯示模型初步分割結果，并通過交互工具進行錯誤修正，使得高質量的牙齒樣本被反饋到模型中，進行自適應迭代優(yōu)化，保證牙齒分割的準確性和效率。與現(xiàn)有技術相比，本發(fā)明的有益效果是：本發(fā)明集成了自動分割、指標評估和可視分析系統(tǒng)，提供了充分比較牙齒分割結果的能力；結合深度學習算法和牙齒的解剖學特征，保證了牙齒分割的準確性和效率。

15、本發(fā)明引入牙齒的解剖學特征的交互修正和反饋優(yōu)化機制，使得牙齒分割結果更為精準，并提供了一套全面的評估和優(yōu)化工具，顯著提升了分割的質量和效率。使用本發(fā)明方法，能夠自動進行初步的牙齒分割，并通過可視化界面提供各種支持信息，幫助專家學習分割結果并檢測異常情況。相比于傳統(tǒng)的牙齒分割方法，本發(fā)明實現(xiàn)了更高質量的校正數(shù)據(jù)和對分割模型的迭代優(yōu)化，從而增加分割的準確性，為用戶提供了更加方便好用的牙齒分割工具。