一种基于深度学习的牙周病自动检测与进展评估方法

本发明提供的一种基于深度学习的牙周病自动检测与进展评估方法，通过创新性地结合多尺度状态空间特征编码器、层次化特征聚合模块以及目标检测模块，实现了牙周病数字X光图像的高效、精准检测与进展评估。本发明不仅为牙周病数字X图像的检测与进展评估提供了新的技术手段，还推动了医学图像处理目标检测技术的发展，为牙周病的精确诊断、进展评估和个性化治疗提供了有力支持，具有广阔的应用前景和重要的实用价值。