【摘 要】
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目的:探讨深度卷积神经网络模型(CNN)在评估锥形束计算机断层扫描(CBCT)影像中的腭中缝成熟度的应用,验证深度学习算法的有效性。方法:在已有卷积神经网络Xception模型的基础
【机 构】
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南京医科大学口腔疾病研究江苏省重点实验室南京医科大学附属口腔医院正畸科,中国科学技术大学自动化系
【基金项目】
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国家科技大专项(2017ZX03001019),江苏高校优势学科建设工程资助项目(2018-87),江苏省口腔疾病研究重点实验室开放课题基金(ISKIOD-KI-1907)
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目的:探讨深度卷积神经网络模型(CNN)在评估锥形束计算机断层扫描(CBCT)影像中的腭中缝成熟度的应用,验证深度学习算法的有效性。方法:在已有卷积神经网络Xception模型的基础上,对模型进行针对性的结构优化,引入了注意力以及多特征融合机制。使用661例CBCT的腭平面截图,图像经预处理后作为训练集,在对网络模型进行训练后,利用20例典型分期样本进行验证,再分别测试38例困难样本(测试集A)和60例平均难度样本(测试集B)的分期准确率。最后将模型与医生的判断结果进行对比分析。结果:所设计的深度神经网络
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