基于深度学习的牙齿病变自动检测算法

作     者：刘丰 韩民 万军 刘超 Liu Feng;Han Min;Wang Jun;Liu Chao

作者机构：山东大学信息科学与工程学院山东青岛266237 山东大学齐鲁医院口腔颌面外科山东济南250012 

出 版 物：《中国激光》 (Chinese Journal of Lasers)

年 卷 期：2022年第49卷第20期

页      面：120-126页

核心收录：

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

主　　题：图像处理 深度学习 牙齿病变 目标检测 

摘      要：龋病、牙周病等口腔疾病是影响人民健康的常见病和多发病,不仅影响口腔器官功能的发挥,还常常影响全身健康,导致生活质量下降。X光片是牙科疾病诊断过程中的重要依据之一,X光片的智能化诊断对于快速准确诊断牙齿病变具有重要作用。为了实现对龋齿病变和牙根尖周病变的自动检测,本团队创建了牙齿X光片数据集,并采用YOLOV5算法对牙齿X光片中的病变区域进行了检测。检测结果表明,该算法可以有效识别牙齿中的龋齿病变和牙根尖周病变,并能检测出这两种病变的区域,检测准确率超过95%,可以满足牙齿病变智能化诊断的临床需求。