一种基于非线性特征的牙齿实例分割方法

本发明公开了一种基于非线性特征的牙齿实例分割方法，属于图像处理、深度学习技术领域，首先采集病人口腔X光片并对其进行图像质量评估，对不合格的图像进行去噪处理，按FDI牙位表示法制作掩码图像，构建并训练非线性特征的牙齿实例分割网络进行牙齿图像的实例分割，其主干网络由编码器模块、反向机制模块、密集扩张模块、解码器模块、拼接模块、输出模块、感受野特征卷积核注意力混合模块组成，本发明深度挖掘牙齿深层特征信息，以产生更准确的实例分割结果，克服了传统方法在面对牙齿图片复杂和牙齿种类繁多时的局限性，并在训练结束后对训练结果进行指标评价，在符合设定的基准指标后输出分割结果，实现了对牙齿的高精度识别与分割。