一种基于区域卷积神经网络的口腔扁桃体的改善分割方法

本发明涉及机器人与智能控制技术领域，尤其涉及一种基于区域卷积神经网络的口腔扁桃体的改善分割方法，包括：步骤S1、数据集的采集；步骤S2、数据集的制作；步骤S3、模型实验环境；步骤S4、基于区域卷积神经网络的改善分割方法；步骤S5、左右扁桃体识别实验。本发明通过采用口腔分割算法，能够准确地分割口腔扁桃体，特征提取阶段的Oral‑ResNeXT模型能够提取丰富的像素特征，避免了梯度消失和梯度爆炸的问题。本发明采用在特征融合阶段的联合分组卷积结构能够提高神经网络的性能和泛化能力，这为口腔疾病的诊断和治疗提供了一种自动化和准确的分割方法，所提出的模型和结构也对深度学习和图像分割领域具有一定的参考价值。