融合注意力机制的可变卷积UNet牙齿图像分割方法及系统

本发明公开了一种融合注意力机制的可变卷积UNet牙齿图像分割方法及系统，属于医学图像处理与计算机辅助诊断技术领域。获取牙齿影像数据集并进行预处理；利用预处理的数据集训练一个DSC‑UNet分割模型；所述DSC‑UNet分割模型在UNet架构中引入多模态特征融合模块和可变形卷积模块；利用训练后的DSC‑UNet分割模型对输入的牙齿影像进行分割，输出牙体结构像素级分割结果。通过构建多级特征交互机制与可变形卷积模块，显著提升网络对牙齿边缘细节的捕捉能力与异形牙体的分割鲁棒性，为智慧牙科诊疗系统提供更可靠的技术支持，尤其适用于口腔全景X光片、CBCT影像中复杂牙体结构的高精度分割。