申请/专利权人：深圳云甲科技有限公司

申请日：2023-08-09

公开（公告）日：2023-11-03

公开（公告）号：CN116993702A

主分类号：G06T7/00

分类号：G06T7/00;G06T7/10;G06N3/0464;G06N3/084

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2023.11.21#实质审查的生效;2023.11.03#公开

摘要：本发明公开了一种利用深度学习实现单帧数据齿龈分离方法及相关装置，其中，所述方法包括：获得历史单帧口腔图像数据，形成初始历史单帧口腔图像集；进行筛选处理，并将获得的筛选数据集按比例划分为训练数据集、验证数据集及测试数据集；进行牙齿区域、牙龈区域及背景区域标记处理；将标记后的训练数据集中的标记口腔图像数据输入构建的卷积神经网络模型中进行训练处理，并进行验证及测试处理，获得收敛卷积神经网络模型；将实时单帧口腔图像数据输入收敛卷积神经网络模型中进行齿龈分离处理，输出实时单帧口腔图像数据的齿龈分离结果。在本发明实施例中，可以实现单帧口腔图像的齿龈分离，并且大大提高齿龈区域的识别精度。

主权项：1.一种利用深度学习实现单帧数据齿龈分离方法，其特征在于，所述方法包括：基于三维口内扫描仪对口腔进行采集获得的历史单帧口腔图像数据，形成初始历史单帧口腔图像集；在所述初始历史单帧口腔图像集中按照预设筛选条件进行筛选处理，并将获得的筛选数据集按比例划分为训练数据集、验证数据集及测试数据集；对所述训练数据集中的历史单帧口腔图像数据进行牙齿区域、牙龈区域及背景区域标记处理，获得标记后的训练数据集；将标记后的训练数据集中的标记口腔图像数据输入构建的卷积神经网络模型中进行训练处理，并依次利用验证数据集和测试数据集对训练后的卷积神经网络模型进行验证及测试处理，获得收敛卷积神经网络模型；获得所述三维口内扫描仪对用户的口腔实时采集的实时单帧口腔图像数据，并将所述实时单帧口腔图像数据输入收敛卷积神经网络模型中进行齿龈分离处理，输出实时单帧口腔图像数据的齿龈分离结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 深圳云甲科技有限公司 一种利用深度学习实现单帧数据齿龈分离方法及相关装置

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