一种基于人工智能的牙周炎检测方法

本发明公开一种基于人工智能的牙周炎检测方法，具体包括如下步骤：收集口腔全景片，由医生进行牙齿关键点的标注；训练并使用牙齿实例分割模型Mask R‑CNN对口腔全景片进行目标检测和实例分割；训练牙齿关键点检测模型HRNet以在口腔全景片上定位每颗牙齿的关键点；根据关键点对牙周炎程度进行计算。利用深度学习技术，实现了牙周炎的自动化检测，显著提高了诊断的准确性和效率。通过Mask R‑CNN和HRNet的结合，模型能够精确识别牙齿位置和关键点，准确计算牙周骨质损失程度。