【摘要】：隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展和普及,越來越多的機(jī)器學(xué)習(xí)算法已應(yīng)用于醫(yī)學(xué)圖像處理中,并輔助提高了人工讀圖的效率。在數(shù)字口腔領(lǐng)域中,X線片(X-ray flim)頭影測(cè)量對(duì)于牙齒種植、矯正等臨床應(yīng)用是關(guān)鍵一環(huán)。將X線片的標(biāo)志點(diǎn)自動(dòng)標(biāo)出可以極大地節(jié)省醫(yī)生的測(cè)量時(shí)間,提高診斷精度和效率。本文對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)算法做了調(diào)研和分析,在對(duì)關(guān)鍵算法改進(jìn)的基礎(chǔ)上,開發(fā)并實(shí)現(xiàn)了自動(dòng)頭影測(cè)量分析原型系統(tǒng)。本文的主要工作包括:首先,提出了基于隨機(jī)森林和形狀回歸的標(biāo)志點(diǎn)檢測(cè)算法,通過每個(gè)標(biāo)志點(diǎn)的局部特征創(chuàng)建一個(gè)隨機(jī)森林,來生成局部二元特征,然后計(jì)算一個(gè)全局線性回歸矩陣并用一個(gè)級(jí)聯(lián)的方式來預(yù)測(cè)標(biāo)志點(diǎn)位置,節(jié)省了人工標(biāo)定標(biāo)志點(diǎn)的時(shí)間;其次,提出了基于區(qū)域卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的標(biāo)志點(diǎn)檢測(cè)算法,通過遷移學(xué)習(xí)的方法微調(diào)在大型公用數(shù)據(jù)集上預(yù)訓(xùn)練好的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,使其可以對(duì)圖像進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè),更加精確地檢測(cè)出部分標(biāo)志點(diǎn);然后,將模型混合,在前者的基礎(chǔ)上加入后者更精確的部分,提高整體檢測(cè)結(jié)果的精確度;最后,開發(fā)了自動(dòng)頭影測(cè)量分析原型系統(tǒng),并通過具體實(shí)例進(jìn)行了驗(yàn)證。
【圖文】：

１９３１年Ｂｒｏａｄｂｅｎｔ和Ｈｏｆａｒｔｈ［８］分別在美國和德國提出Ｘ線頭影測(cè)量方法，但當(dāng)時(shí)并未能普逡逑及開來。因?yàn)槠鸪酰鼐�頭影測(cè)量的操作十分復(fù)雜，不能直接在Ｘ線片上操作，而是要根據(jù)逡逑Ｘ線片再繪制一張手工測(cè)繪圖，然后再在手工測(cè)繪圖上進(jìn)行測(cè)量，如圖１．１所示，圖１．１（ａ）為逡逑頭部Ｘ線片，圖１．１（ｂ）是根據(jù)頭部Ｘ線片手工繪制而成的測(cè)繪圖。逡逑１１１，逡逑（ａ）頭部Ｘ線片邐（ｂ＞手工測(cè)繪圖逡逑圖１．１傳統(tǒng)手工Ｘ線頭影測(cè)量技術(shù)示意圖逡逑隨后直至２０世紀(jì)７０年代初，計(jì)算機(jī)輔助Ｘ線頭影測(cè)量才開始在美國廣泛應(yīng)用，將Ｘ逡逑線頭影測(cè)量數(shù)值化，大大提高了對(duì)測(cè)量的效率及測(cè)量準(zhǔn)確率，為樣本的科研提供了有利條逡逑件，使Ｘ線頭影測(cè)量進(jìn)入了一個(gè)新的階段，逐漸向著數(shù)字化、自動(dòng)化的方向發(fā)展。逡逑１逡逑

賈Ｉ勉』Ｉ逡逑（ｃ）報(bào)據(jù)Ｘ線片畫出手工測(cè)繪圖逡逑圖１．２傳統(tǒng)手工描繪投影圖過程逡逑等圖像處理軟件對(duì)頭影Ｘ線片進(jìn)行處理，如圖Ｌ３就是使用幾何畫板進(jìn)行Ｘ線片標(biāo)志點(diǎn)選逡逑取以及測(cè)量項(xiàng)目計(jì)算。一般的流程如下：逡逑１．
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：TP391.41;TH77

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本文編號(hào)：2640535