【摘 要】
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为了解决因牙齿位于口腔的局部区域,且阻生牙与正常牙之间的视觉差异性非常微小导致的观察口腔CT图片可能出现的误判的问题,提出了一种新的全局局部卷积神经网络模型(GL-CNN)
【机 构】
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电子科技大学信息与软件工程学院,四川大学华西口腔医院,南京理工大学计算机科学与工程学院
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为了解决因牙齿位于口腔的局部区域,且阻生牙与正常牙之间的视觉差异性非常微小导致的观察口腔CT图片可能出现的误判的问题,提出了一种新的全局局部卷积神经网络模型(GL-CNN)。首先从全局图像与局部区域分别学习口腔CT图像中能够带有阻生牙判别信息的特征描述,然后将这两种学习到的特征进行整合来训练一个支持向量机(SVM)分类器。为了验证GL-CNN的性能,在收集的口腔CT图像数据集上用提出的GL-CNN方法与基准方法进行阻生牙分类对比实验,实验结果表明了GL-CNN方法具有更高的分类精度。
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