摘要
本发明涉及一种基于牙周照片的牙周炎识别系统,主要用于通过牙周照片自动化识别牙周炎。系统包括五个模块:图像采集与预处理模块、多实例学习模型训练模块、分类与诊断模块、系统普通用户端以及系统专家用户端。该系统通过图像处理和目标检测技术,首先对采集的牙周照片进行预处理,排除低质量图片并裁剪出牙齿区域;然后利用多实例学习框架,结合对比损失对图像进行分类,识别牙周炎的风险等级。用户端提供直观的诊断结果,专家端则为专家提供更详细的分析信息和建议。该发明能够有效提高牙周炎的诊断精度,减轻临床工作负担,实现牙周炎的早期自动化识别,为患者提供及时有效的治疗建议。
技术关键词
多实例
模型训练模块
识别系统
照片
重度牙周炎
诊断模块
风险评估报告
注意力机制
计算机设备
随机梯度下降
图像处理
权重机制
可读存储介质
专家系统
处理器
界面
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电力设备故障
多模态
检修策略
多源监测数据
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判定方法
照片
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多模态特征融合
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视频段
深度学习算法