基于深度学习的识别牙源性颌骨囊肿及肿瘤的方法及系统

本发明涉及医学影像处理技术领域，尤其涉及基于深度学习的识别牙源性颌骨囊肿及肿瘤的方法及系统，方法包括：获取原始颌骨CBCT影像数据，并进行预处理，生成包含病变类型、牙根吸收形态标注和CT值标注的联合标注数据集；构建多分支神经网络模型，使用联合标注数据集对多分支神经网络模型进行训练，得到牙源性颌骨病变识别模型；获取目标患者的颌骨CBCT影像数据，输入牙源性颌骨病变识别模型，输出病变类型分类结果、牙根吸收形态以及骨质破坏体积。本发能够提升对微小病变的诊断能力，减少漏诊，实现从定性诊断到定量分析的全流程辅助诊断，提高诊断速度。