一种两阶段的多任务口腔CBCT图像分割方法

本发明公开了一种两阶段的多任务口腔CBCT图像分割方法，属于口腔医学图像分割技术领域，包括获取口腔内CBCT图像并进行预处理；采用医学图像分割模型nnUNet作为基础网络对CBCT图像进行第一阶段多结构分割训练，去除金属伪影；设计双输出的多任务学习网络W‑UNETR开展第二阶段对牙齿分割和象限分类；设计用于3D医学图像数据的并行空间‑通道注意力模块PSCA‑SE用于特征增强；构建多任务损失函数和学习率策略直至损失函数收敛；采用Dice相似性系数DSC和HD95评估模型的性能。本发明通过两阶段多任务分割策略，结合PSCA‑SE增强特征提取能力，搭配DiceCELoss多任务损失函数，提升分割精度，支持用户交互选择ROI以获取完整单颗牙齿，通过DSC和HD95精准评估，实现高效、准确的口腔CBCT图像分割。