[发明专利]一种基于深度学习的儿童六龄牙龋齿智能筛查方法

说明书

本发明公开了一种基于深度学习的儿童六龄牙龋齿智能筛查方法，所述方法包括以下步骤，S1、六龄牙图像采集；S2、利用深度学习从不同大小和形状的六龄牙图像中提取丰富的可靠的特征；S3、对特征进行检测；S4、对检测到的龋齿进行分类。本发明能够精准地检测出六龄牙区域位置，解决拍摄的阴影和遮挡问题，提高模型检测和分类的泛化性和鲁棒性，通过人工智能技术减少人力投入及人为误差，提高筛查效率、灵敏度、特异度等。

技术领域

本发明涉及医药技术领域，具体涉及一种基于深度学习的儿童六龄牙龋齿智能筛查方法。

背景技术

筛查是基层口腔卫生服务的重要内容之一，传统的龋齿诊断方法主要包括视诊、探诊、X光片和荧光成像检测等。视诊、探诊较依赖于口腔医生的视力和经验，在龋齿特征不够明显的情况下容易发生误诊。X光片和荧光成像是一种客观灵敏的龋齿检测手段，但对设备、场所等有所要求，且X光或荧光成像检测存在对牙齿造成潜在的损害，不适合长期使用。本发明通过研发一种基于深度学习的儿童六龄牙龋齿智能筛查方法，实现远程牙科诊疗(Teledentistry)，让人们只要拥有一台具有高清拍摄功能的智能手机，拍摄牙齿图像并通过微信小程序上传到云端，云端采用基于深度学习的龋齿智能检测和分析算法，就可以足不出户获得龋齿初步诊断结果。

发明内容

本发明所要解决的问题是：提供一种基于深度学习的儿童六龄牙龋齿智能筛查方法，能够精准地检测出六龄牙区域位置，解决拍摄的阴影和遮挡问题，提高模型检测和分类的泛化性和鲁棒性，通过人工智能技术减少人力投入及人为误差，提高筛查效率、灵敏度、特异度等。

本发明为解决上述问题所提供的技术方案为：一种基于深度学习的儿童六龄牙龋齿智能筛查方法，所述方法包括以下步骤，

S1、六龄牙图像采集；

S2、利用深度学习从不同大小和形状的六龄牙图像中提取丰富的可靠的特征；

S3、对特征进行检测：在每一层特征的每一个网格内，用k个固定比例的方框检索，依据牙齿的特性，设定预选框的尺寸比为[1,2,1/2]，这样一个大小为m*n的特征可以获得的候选框数目为k*m*n，每个方框要预测牙齿的(c+1)类的置信度和方框的坐标和尺寸4个信息，这层特征的检测结果一共有(c+1+4)*k*m*n，图片预先被设置为300*300，依据以上的网络结构，抽取第4、6、7、8、9、10层的特征检测；

S4、对检测到的龋齿进行分类：利用分类网络模型直接对输入影像的疾病进行识别后获取六龄牙位置信息，然后采用分割等手段将所有的六龄牙区域全部提取出来，再进行数据标注，分别送入分类网络进行龋齿诊断分类训练。

优选的，所述步骤S1六龄牙图像采集的具体过程为，

(1)、微信搜索小程序；

(2)、知识阅读及拍照指引；

(3)、签订知情同意书；

(4)、登记个人身份信息；

(5)、六龄牙照片采集及上传；

(6)、提交审核。

优选的，所述步骤S3还包括冗余框的去除，去除方法包括以下步骤，

1)、在检测时，算法对每个检测候选框都做了分类，并且对不同类计算置信度；

2)、NMS依据各类的置信度对N个候选框排序；

3)、置信度最大的A框加入检测结果result，分别判断剩下N-1个框与A的重叠度IOU是否大于阈值，其计算方式为：