基于深度学习的全景片自动牙位标识

作     者：耿飙 齐莎莎 魏炜 GENG Biao;QI Sha-sha;WEI Wei

作者机构：中国矿业大学计算机科学与技术学院江苏徐州221116 苏州卫生职业技术学院健康管理学院江苏苏州215009 山东交通技师学院人事处山东临沂276000 

基　　金：中国博士后科学基金项目(2021T140707) 苏州卫生职业技术学院校级领雁培育重点基金项目(szwzy202004) 

出 版 物：《计算机工程与设计》 (Computer Engineering and Design)

年 卷 期：2024年第45卷第5期

页      码：1474-1481页

摘      要：根据国际牙科联盟系统的全景片影像实际特征,提出一种基于参数优化的用于自动牙齿检测和标号分类的方法。运用先进的深度学习方法构建创新以及实用的三阶段牙科全景片牙齿标识方法。使用全景片图像将其分为几个阶段,以SqueezeNet的基于掩膜区域卷积神经网络作为基线模型进行特征提取过程,使用燕群优化算法进行参数优化,应用基于SoftMax分类器的牙齿预测和加权极限学习机的阶段分类模型确定牙齿编号类别标签,在图像数据集上进行评估,所提方法具有性能竞争力。

主 题 词：深度学习 参数优化 全景片 牙齿检测 牙位标号 燕群优化 加权极限学习机 

学科分类：081203[081203] 08[工学] 0835[0835] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.16208/j.issn1000-7024.2024.05.026

馆 藏 号：203127824...