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利用深度學習自動分割每顆牙齒
在牙科影像學中,分離每顆牙齒是一個繁複的任務,但使用卷積神經網路(CNN)模型就可以簡化這個流程,自動預測出每顆牙齒的位置。
使用CNN模型分離CBCT(錐形束電腦斷層掃描)影像中的每顆牙齒的主要原理是通過預測每顆牙齒的中心,並根據預測結果結合分水嶺分割演算法,分離出每顆獨立的牙齒。這樣做的過程可以自動化,從而大大減少人工工作量和時間成本。
我們已經收集多組具有標註的CBCT影像,並使用這些數據集訓練完成CNN模型。利用我們訓練的CNN模型,即可自動識別每顆牙齒的位置。在以下簡短的影片中,展示多組不同影像,在使用我們訓練模型可預測得到的結果。
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