基于CT断层图像序列的牙体自动分割研究的开题报告

基于CT断层图像序列的牙体自动分割研究的开题报告一、研究背景随着计算机技术和医疗影像学技术的不断发展，数字医学影像成为医学中的重要组成部分，为医生提供了更多的信息和决策支持。其中，牙科影像学技术应用日益广泛，包括X线摄影、CT、MRI等技术，为牙科医生提供了更多的诊断和治疗依据。牙体是牙齿的主体部分，其结构复杂，由牙釉质、牙本质、牙髓和根周膜等组成，其病变种类也很多，如龋齿、牙体折裂、牙体过度修复等。牙体的准确诊断和定位对于医生给予正确的治疗建议和治疗方案至关重要。目前，牙体分割通常需要医生手动标注，并且存在主观性和误差的问题，因此需要一种高效且准确的自动分割方法。二、研究目的与意义本研究旨在开发一种基于CT断层图像序列的牙体自动分割方法，实现对牙体高效且准确的分割。研究将探索如何利用深度学习等技术，结合牙体的解剖特点和病变特点，进行图像特征提取和分割，从而达到可自动分割的效果，为牙科医生提供高效准确的诊断工具，提高诊断水平，改善患者的治疗效果和口腔健康状况。三、研究内容与方法1.收集与预处理CT图像数据，包括牙体正常和病变状态的图像数据，并进行图像的预处理和增强；2.研究基于深度学习的牙体自动分割方法，包括卷积神经网络（CNN）、全卷积神经网络（FCN）、编码器-解码器结构等，探索其在牙体分割中的应用；3.实现选定的算法，进行实验与测试，分析其分割精度和效率，并对比不同算法的优劣；4.结合实验与测试结果，对算法进行优化和改进，提高其自适应和鲁棒性；5.最终得到一种基于CT断层图像序列的牙体自动分割方法，实现对牙体高效且准确的分割。四、预期成果1.一篇系统性的基于CT断层图像序列的牙体自动分割研究论文；2.一种基于深度学习的牙体分割方法，可实现对牙体的高效且准确的自动分割；3.一种可用于实际应用的牙体分割工具，提供给医生进行诊断和治疗；4.为数字医学影像的发展提供一种新的思路和方法。五、研究进度计划1.阶段一（2022年1月-2022年4月）：收集与预处理CT图像数据；2.阶段二（2022年4月-2022年8月）：研究基于深度学习的牙体自动分割方法；3.阶段三（2022年8月-2022年12月）：实现选定的算法，进行实验与测试；4.阶段四（2023年1月-2023年5月）：对算法进行优化和改进；5.阶段五（2023年5月-2023年8月）：撰写论文并完成论文的答辩。六、参考文献1.陈霞,杨军,江雪梅.基于深度学习的牙齿CT影像分割[J].精准医学与公共卫生,2019,2(3):1-5.2.BernardoM,AzevedoR,AbreuE,etal.Areviewonautomaticteethsegmentationinconebeamcomputedtomographyimages[J].InternationalJournalofComputerAssistedRadiologyandSurgery,2020,15(6):951-966.3.AlamanisC,IliopoulosC,PerakisK,etal.3DautomaticsegmentationofteethfromCTimagesusinghybridalgorithm[J].ComputerMethodsandProgramsinBiomedicine,2017,144:1-20.4.LiX,ZhaoN,WangZ,etal.FullyautomaticsegmentationofteethfromCTimagesusingdeeplearningandpartialdifferentialequations[J].ComputerizedMedicalImagingandGraphics,2019,77:101646.5.WangC,ChenH,ZhangC,etal.Adeeplearning-basedautomaticsegmentationandmeasurementmet