一种基于改进的Mask R-CNN的牙齿裂纹检测和分割方法

AITNT
正文
推荐专利
一种基于改进的Mask R-CNN的牙齿裂纹检测和分割方法
申请号:CN202411495494
申请日期:2024-10-25
公开号:CN119494817A
公开日期:2025-02-21
类型:发明专利
摘要
本发明涉及牙齿诊断医疗技术领域,且公开了一种基于改进的Mask R‑CNN的牙齿裂纹检测和分割方法,包括以下步骤:S1、采集数据集:制作包含裂纹的牙齿模型,使用电子显微镜对牙齿模型进行多方位的图像采集,得到原始数据集;S2、扩充数据集:使用数据增强方法处理原始数据集,得到扩充数据集;S3、制作标签和划分数据集:使用标注软件Labelme对原始数据集和扩充数据集中有裂纹的图像进行人工标注,生成对应的图像标签,得到标注数据集,并将标注数据集随机分为训练集、验证集和测试集,其比例为8:1:1。本发明通过使用裂纹特征增强模块来替换1×1卷积,能帮助特征金字塔网络在特征融合中增强不同方向上的裂纹特征,更好地捕捉裂纹的空间和纹理信息。
技术关键词
分割方法 CNN网络结构 特征金字塔网络 牙齿模型 裂纹特征 掩膜 制作标签 电子显微镜 标注软件 监控网络性能 图像 数据 捕捉裂纹 编码器 权重模型 多方位 解码器 训练集
系统为您推荐了相关专利信息
1
一种无监督领域自适应语义分割方法
语义分割方法 无监督 生成对抗网络 轻量化卷积神经网络 可见光图像
2
一种基于图像的肺支气管气道分割方法
解码模块 分割方法 编码模块 拼接模块 解码网络
3
一种血管管腔及管壁自动分割方法、装置及存储介质
管壁自动分割方法 图像 教师 学生 切片
4
一种基于种子区域生长的桃树枝干弱监督图像分割方法
监督图像分割方法 种子 弱监督语义分割 融合算法 分类网络
5
一种基于多路径特征融合与深度可分离卷积的轻量级驾驶场景语义分割方法
场景语义分割方法 多路径特征融合 语义特征 深度学习语义分割 解码器
添加客服微信openai178,进AITNT官方交流群
驱动智慧未来:提供一站式AI转型解决方案
沪ICP备2023015588号