基于人工智能的CBCT牙齿及牙槽骨全自动分割系统
项目简介
本项目提供了一个基于人工智能的全自动分割系统，专门用于从CBCT（锥束计算机断层扫描）图像中分割牙齿及牙槽骨。该系统利用深度学习技术，能够在大规模CBCT数据集上实现牙齿和牙槽骨的精确、全自动分割，其精度与专家相当甚至优于其精度，且速度显著提高。
功能特点
- 全自动分割：系统能够自动识别并分割CBCT图像中的牙齿和牙槽骨，无需人工干预。
- 高精度：分割结果与经验丰富的放射科医生相当，甚至在某些指标上表现更优。
- 高效性：相比传统方法，分割速度提高了500倍，大大缩短了处理时间。
- 鲁棒性：系统在复杂病例和大规模数据集上验证了其鲁棒性和临床可行性。
应用场景
- 数字牙科：用于精确的牙科保健和治疗计划。
- 正畸治疗：辅助诊断和治疗计划的制定。
- 种植牙：帮助规划和实施种植牙手术。
技术实现
- 深度学习模型：采用卷积神经网络（CNN）和变压器（Transformer）等深度学习技术。
- 数据预处理：对CBCT图像进行归一化和强度裁剪，以提高模型的鲁棒性。
- 多任务学习：通过多任务学习网络，同时回归牙齿的质心和边界，提高分割精度。
使用说明
- 数据准备：准备CBCT图像数据，确保图像分辨率和强度符合要求。
- 模型训练：使用提供的代码和数据集进行模型训练，调整参数以优化性能。
- 分割应用：将训练好的模型应用于新的CBCT图像，自动生成牙齿和牙槽骨的分割结果。
贡献与支持
欢迎开发者贡献代码和提出改进建议。如有任何问题或需要技术支持，请通过项目仓库的Issue页面联系我们。
参考文献
- 详细技术实现和研究结果请参考文章：基于人工智能的CBCT牙齿及牙槽骨全自动分割系统。
许可证
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