口腔放射圖像質量控制方法及裝置制造方法及圖紙

本發明專利技術提供一種口腔放射圖像質量控制方法及裝置，以解決現有技術中的問題，具有自動化、準確可靠的優點。本發明專利技術的口腔放射圖像質量控制方法，包括：步驟A：提供口腔放射圖像，基于卷積神經網絡對口腔放射圖像識別牙齒區域以及牙齒邊緣，然后進行牙齒實例級分割以得到分割結果；步驟B：在分割結果中確定目標牙，然后對目標牙進行形態學分析以得到目標牙形態學特征；步驟C：從口腔放射圖像中獲取圖像整體特征；步驟D：根據目標牙形態學特征和圖像整體特征，輸出口腔放射圖像對應的質控評價結果。

Quality Control Method and Device for Oral Radiographic Images

The invention provides a method and device for quality control of oral radiographic images to solve problems in the prior art, and has the advantages of automation, accuracy and reliability. The method for quality control of oral radiographic image includes: step A: providing oral radiographic image, recognizing tooth area and tooth edge based on convolutional neural network, and then performing case-level segmentation to obtain segmentation results; step B: determining target teeth in segmentation results, and then performing morphological analysis to obtain target teeth morphology. Step C: Obtain the overall characteristics of the image from the oral radiography image; Step D: According to the morphological characteristics of the target teeth and the overall characteristics of the image, output the corresponding quality control evaluation results of the oral radiography image.

【技術實現步驟摘要】
口腔放射圖像質量控制方法及裝置
本專利技術涉及計算機視覺
，特別地涉及一種基于深度學習的口腔放射圖像質量控制方法和裝置。
技術介紹
口腔放射影像診斷是口腔醫學治療中不可缺少的技術手段。口腔放射圖像是指口腔頜面專用X光線機在病人口腔中進行“拍照”所得到的圖像。目前口腔放射圖像的質量好壞將極大地影響診斷結果。如圖1a、圖1b和圖1c所示，這三張牙根尖口腔放射圖像所拍攝的目標牙均為同一顆實物牙。但由于拍攝質量的問題，三張圖會對于醫師的診斷產生不同的影響。其中中間圖由于拍攝角度出現問題，容易誘導醫生給出目標牙存在鄰面齲的誤診結果，而其他兩張圖由于拍攝質量更優，則不會引起誤診。現有技術中，通常依靠經驗豐富的醫務工作人員來判斷口腔放射圖像質量是否合格。但是由于不同人的肉眼敏感度不一樣，判斷結果缺乏客觀性，更何況我國醫療資源較稀缺，資深醫學專家數量不足，倘若完全依靠人工作業會讓作業人用眼疲勞，進一步降低判斷結果的準確可信程度。在這種形勢下，研發自動化口腔放射圖像質量控制方法及裝置的需求變得迫切。
技術實現思路
有鑒于此，本專利技術提供一種自動化的準確可靠的基于深度學習的口腔放射圖像質量控制方法和裝置，以解決現有技術中的問題。本專利技術第一方面提出一種口腔放射圖像質量控制方法，包括：步驟A：提供口腔放射圖像，基于卷積神經網絡對所述口腔放射圖像識別牙齒區域以及牙齒邊緣，然后進行牙齒實例級分割以得到分割結果；步驟B：在所述分割結果中確定目標牙，然后對所述目標牙進行形態學分析以得到目標牙形態學特征；步驟C：從所述口腔放射圖像中獲取圖像整體特征；步驟D：根據所述目標牙形態學特征和圖像整體特征，輸出所述口腔放射圖像對應的質控評價結果。可選地，所述步驟A包括：步驟A1：利用包含牙齒區域以及牙齒邊緣標注信息的口腔放射圖像訓練集訓練卷積神經網絡模型，得到牙齒分割模型；步驟A2：將所述口腔放射圖像輸入所述牙齒分割模型，得到分割結果。可選地，所述目標牙形態學特征包括如下選項中的一種或多種的組合：目標牙水平位置，目標牙垂直位置，目標牙傾斜角度、目標牙與鄰牙的交并比。可選地，所述圖像整體特征包括如下選項中的一種或多種的組合：圖像平均亮度，圖像牙齒區域像素平均值，圖像牙齒區域像素標準差。可選地，所述步驟D包括：當所述目標牙形態學特征和圖像整體特征中所有特征參數均滿足該特征參數對應的預設合格條件時，輸出表示所述口腔放射圖像合格的第一信息；否則，輸出表示所述口腔放射圖像不合格的第二信息。本專利技術第二方面提出一種口腔放射圖像質量控制裝置，包括：牙齒分割模塊，用于提供口腔放射圖像，基于卷積神經網絡對所述口腔放射圖像識別牙齒區域以及牙齒邊緣，然后進行牙齒實例級分割以得到分割結果；第一獲取模塊，用于在所述分割結果中確定目標牙，然后對所述目標牙進行形態學分析以得到目標牙形態學特征；第二獲取模塊，用于從所述口腔放射圖像中獲取圖像整體特征；質控輸出模塊，用于根據所述目標牙形態學特征和圖像整體特征，輸出所述口腔放射圖像對應的質控評價結果。可選地，所述牙齒分割模塊還用于：利用包含牙齒區域以及牙齒邊緣標注信息的口腔放射圖像訓練集訓練卷積神經網絡模型，得到牙齒分割模型；將所述口腔放射圖像輸入所述牙齒分割模型，得到分割結果。可選地，所述目標牙形態學特征包括如下選項中的一種或多種的組合：目標牙水平位置，目標牙垂直位置，目標牙傾斜角度、目標牙與鄰牙的交并比。可選地，所述圖像整體特征包括如下選項中的一種或多種的組合：圖像平均亮度，圖像牙齒區域像素平均值，圖像牙齒區域像素標準差。可選地，所述質控輸出模塊還用于：當所述目標牙形態學特征和圖像整體特征中所有特征參數均滿足該特征參數對應的預設合格條件時，輸出表示所述口腔放射圖像合格的第一信息；否則，輸出表示所述口腔放射圖像不合格的第二信息。本專利技術的技術方案基于神經網絡和深度學習技術來處理口腔放射圖像以識別出質控分類，至少具有如下有益效果：(1)機器處理相較人工處理提升了工作效率；(2)提高了準確性和結果重現性；(3)算法簡便明晰，模型訓練完成后在測試應用階段對硬件要求低。附圖說明附圖用于更好地理解本專利技術，不構成對本專利技術的不當限定。其中：圖1a、圖1b和圖1c是同一實物牙齒對應的三張口腔放射圖像；圖2是根據本專利技術實施方式的口腔放射圖像質量控制方法的主要步驟的示意圖；圖3是根據本專利技術實施方式的口腔放射圖像質量控制裝置的主要模塊的示意圖；圖4是根據本專利技術具體實施例的口腔放射圖像質量控制方法的處理結果示意圖之一；圖5是根據本專利技術具體實施例的口腔放射圖像質量控制方法的處理結果示意圖之二。具體實施方式以下結合附圖對本專利技術的示范性實施方式做出說明，其中包括本專利技術實施方式的各種細節以助于理解，應當將它們認為僅僅是示范性的。因此，本領域普通技術人員應當認識到，可以對這里描述的實施方式做出各種改變和修改，而不會背離本專利技術的范圍和精神。同樣，為了清楚和簡明，以下的描述中省略了對公知功能和結構的描述。圖2是根據本專利技術實施方式的口腔放射圖像質量控制方法的主要步驟的示意圖。如圖2所示，該實施方式的口腔放射圖像質量控制方法主要包括如下的步驟A至步驟D。步驟A：提供口腔放射圖像，基于卷積神經網絡對口腔放射圖像識別牙齒區域以及牙齒邊緣，然后進行牙齒實例級分割以得到分割結果。其中步驟A可以具體包括步驟A1和步驟A2。步驟A1：利用包含牙齒區域以及牙齒邊緣標注信息的口腔放射圖像訓練集訓練卷積神經網絡模型，得到牙齒分割模型；步驟A2：將口腔放射圖像輸入牙齒分割模型，得到分割結果。步驟B：在分割結果中確定目標牙，然后對目標牙進行形態學分析以得到目標牙形態學特征。其中，目標牙形態學特征可以包括如下選項中的一種或多種的組合：目標牙水平位置，目標牙垂直位置，目標牙傾斜角度、目標牙與鄰牙的交并比。步驟C：從口腔放射圖像中獲取圖像整體特征。其中，圖像整體特征可以包括如下選項中的一種或多種的組合：圖像平均亮度，圖像牙齒區域像素平均值，圖像牙齒區域像素標準差。步驟D：根據目標牙形態學特征和圖像整體特征，輸出口腔放射圖像對應的質控評價結果。其中，步驟D可以具體包括：當目標牙形態學特征和圖像整體特征中所有特征參數均滿足該特征參數對應的預設合格條件時，輸出表示口腔放射圖像合格的第一信息；否則，輸出表示口腔放射圖像不合格的第二信息。優選地，第二信息還包括“口腔放射圖像不合格的具體原因”，這樣可以指導醫務人員調整拍攝技術，重新獲取更好的口腔放射圖像。本專利技術實施例的口腔放射圖像質量控制方法基于神經網絡和深度學習技術來處理口腔放射圖像以識別出質控分類，至少具有如下有益效果：(1)機器處理相較人工處理提升了工作效率；(2)提高了準確性和結果重現性；(3)算法簡便明晰，模型訓練完成后在測試應用階段對硬件要求低。圖3是根據本專利技術實施方式的口腔放射圖像質量控制裝置的主要模塊的示意圖。如圖3所示，該實施方式的口腔放射圖像質量控制裝置可以主要包括：牙齒分割模塊100、第一獲取模塊200、第二獲取模塊300和質控輸出模塊400。牙齒分割模塊100用于提供口腔放射圖像，基于卷積神經網絡對口腔放射圖像識別牙齒區域以及牙齒邊緣，然后進行牙齒實例級分割以得到分割結果；第一獲取模塊200用于在分割結果中確定目標牙，然后對目標本文檔來自技高網...

【技術保護點】
1.一種口腔放射圖像質量控制方法，其特征在于，包括：步驟A：提供口腔放射圖像，基于卷積神經網絡對所述口腔放射圖像識別牙齒區域以及牙齒邊緣，然后進行牙齒實例級分割以得到分割結果；步驟B：在所述分割結果中確定目標牙，然后對所述目標牙進行形態學分析以得到目標牙形態學特征；步驟C：從所述口腔放射圖像中獲取圖像整體特征；步驟D：根據所述目標牙形態學特征和圖像整體特征，輸出所述口腔放射圖像對應的質控評價結果。

【技術特征摘要】
1.一種口腔放射圖像質量控制方法，其特征在于，包括：步驟A：提供口腔放射圖像，基于卷積神經網絡對所述口腔放射圖像識別牙齒區域以及牙齒邊緣，然后進行牙齒實例級分割以得到分割結果；步驟B：在所述分割結果中確定目標牙，然后對所述目標牙進行形態學分析以得到目標牙形態學特征；步驟C：從所述口腔放射圖像中獲取圖像整體特征；步驟D：根據所述目標牙形態學特征和圖像整體特征，輸出所述口腔放射圖像對應的質控評價結果。2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟A包括：步驟A1：利用包含牙齒區域以及牙齒邊緣標注信息的口腔放射圖像訓練集訓練卷積神經網絡模型，得到牙齒分割模型；步驟A2：將所述口腔放射圖像輸入所述牙齒分割模型，得到分割結果。3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述目標牙形態學特征包括如下選項中的一種或多種的組合：目標牙水平位置，目標牙垂直位置，目標牙傾斜角度、目標牙與鄰牙的交并比。4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述圖像整體特征包括如下選項中的一種或多種的組合：圖像平均亮度，圖像牙齒區域像素平均值，圖像牙齒區域像素標準差。5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟D包括：當所述目標牙形態學特征和圖像整體特征中所有特征參數均滿足該特征參數對應的預設合格條件時，輸出表示所述口腔放射圖像合格的第一信息；否則，輸出表示所述口腔放射圖像不合格的第二信息。6.一種口腔放射圖...

【專利技術屬性】
技術研發人員：汪子晨，丁鵬，白海龍，
申請(專利權)人：北京羽醫甘藍信息技術有限公司，
類型：發明
國別省市：北京,11