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一种基于卷积神经网络的牙周炎智能检测方法及系统
- 专利权人:
- 南昌大学;南昌大学第二附属医院
- 发明人:
- 彭捷,吴梓俊,陈霖佳,吴婧婷,邹源,赖志强,娄伟明,葛尚华,戴芳,宋莉,李璨,杨晶晶,邓立彬,刘强东,俞晴
- 申请号：
- CN202010966941.6
- 公开号：
- CN112037913A
- 申请日:
- 2020.09.15
- 申请国别(地区):
- CN
- 年份:
- 2020
- 代理人:
- 摘要：
- 本发明属于智能检测技术领域，公开了一种基于卷积神经网络的牙周炎智能检测方法及系统，获取牙周炎患者的全景片图像、根尖片图像以及患者的相关资料数据；并对获取的图像数据进行筛选、预处理；将预处理后的图像分为训练集、测试集以及验证集，并输入构建的卷积神经网络进行训练、验证；对训练的卷积神经网络的参数进行优化，对优化后的卷积神经网络进行预测，检测卷积神经网络的准确度；利用经过检测的卷积神经网络进行牙周炎的智能检测。本发明采用计算机智能判读X线片，使牙周病诊断趋于同质化；本发明阅片快速，高效；本发明通过计算机数据判读X线的变化，提高牙周病诊断的效率和准确率，降低医疗成本，易于向基层推广。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
- 来源网址：
- http://www.ckcest.cn/home/
