摘要
本发明公开了一种基于静态数据与全景片影像的龋齿分析方法及系统,所述方法通过获取用户的口腔全景片的影像数据和静态数据;所述静态数据用于反映用户的饮食习惯、口腔卫生、社会经济学因素、医疗史及家族史至少一种信息;通过基于注意力机制的卷积神经网络模型,根据所述静态数据和所述影像数据生成加权后的融合特征图;根据所述融合特征图进行龋齿分析。本发明通过基于注意力机制的卷积神经网络,将全景片数据与静态数据进行有效结合,可以提高龋齿分析的准确性,为早期龋齿的预防提供依据。解决了现有技术中用于分析龋齿的深度学习模型因局限于单一数据源,难以准确地进行风险预警的问题。
技术关键词
融合特征
卷积神经网络模型
影像
分析方法
注意力机制
口腔卫生
生成定位图像
电子健康记录
定位模块
数据分析模块
深度学习模型
特征提取模块
风险
数据获取模块
分析系统
处理器
热力图
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数据分析模型
数据分析方法
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输入结构
物联网监测设备
电能表线路板
卷积神经网络模型
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多模态深度学习
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开发方法
矩阵
融合特征
MLP神经网络