牙种植是口腔颌面外科的一种外科手术。检测缺失的牙齿区域是必不可少的计划种植牙安置。本研究提出一种在全景放射影像中自动检测缺牙区域的方法。牙齿实例分割需要在包含障碍物的全景放射图像中准确检测缺失的牙齿区域，例如牙科器械或修复。因此，我们构建了一个包含455张全景放射图像和注释的数据集，用于牙齿实例分割和缺失牙齿区域检测。首先，分割模型将牙齿分割成全景射线图像，生成牙齿掩模;其次，检测模型使用牙齿掩膜

我们建议在TensorFlow工具包中使用具有卷积神经网络特征的更快区域(更快的R-CNN)来检测牙齿根尖周膜中的牙齿并对其进行编号。为了提高检测精度，我们根据一定的先验领域知识，提出了三种后处理技术来补充基线更快的R-CNN。首先，构建一种过滤算法，删除与同一牙齿关联的更快R-CNN检测到的重叠框。其次，利用神经网络模型对缺牙进行检测。最后，提出了基于牙齿编号系统的规则库模块，对检测到的牙齿盒进

牙种植是口腔颌面外科的一种外科手术。检测缺失的牙齿区域是必不可少的计划种植牙安置。本研究提出一种在全景放射影像中自动检测缺牙区域的方法。牙齿实例分割需要在包含障碍物的全景放射图像中准确检测缺失的牙齿区域，例如牙科器械或修复。因此，我们构建了一个包含455张全景放射图像和注释的数据集，用于牙齿实例分割和缺失牙齿区域检测。首先，分割模型将牙齿分割成全景射线图像，生成牙齿掩模;其次，检测模型使用牙齿掩膜

计算机辅助正畸治疗计划和模拟需要牙槽骨复合体的三维模型。从计算机断层扫描(CT)图像中分割牙齿和牙槽骨是重建其模型的基本步骤。由于牙槽骨在常规正畸治疗中的应用较少，可能会产生不良的副作用，以往的研究主要集中在牙齿的分割和重建上，没有考虑到牙槽骨。在这项研究中，我们提出了一种从牙齿CT图像中实现牙齿和牙槽骨分割的方法，用于重建牙齿和牙槽骨的三维模型。该方法首先利用全局凸水平集模型从CT图像中提取牙齿

牙种植是口腔颌面外科的一种外科手术。检测缺失的牙齿区域是必不可少的计划种植牙安置。本研究提出一种在全景放射影像中自动检测缺牙区域的方法。牙齿实例分割需要在包含障碍物的全景放射图像中准确检测缺失的牙齿区域，例如牙科器械或修复。因此，我们构建了一个包含455张全景放射图像和注释的数据集，用于牙齿实例分割和缺失牙齿区域检测。首先，分割模型将牙齿分割成全景射线图像，生成牙齿掩模;其次，检测模型使用牙齿掩膜

在anaconda命令行进行装包操作

我们建议在TensorFlow工具包中使用具有卷积神经网络特征的更快区域(更快的R-CNN)来检测牙齿根尖周膜中的牙齿并对其进行编号。为了提高检测精度，我们根据一定的先验领域知识，提出了三种后处理技术来补充基线更快的R-CNN。首先，构建一种过滤算法，删除与同一牙齿关联的更快R-CNN检测到的重叠框。其次，利用神经网络模型对缺牙进行检测。最后，提出了基于牙齿编号系统的规则库模块，对检测到的牙齿盒进

我们建议在TensorFlow工具包中使用具有卷积神经网络特征的更快区域(更快的R-CNN)来检测牙齿根尖周膜中的牙齿并对其进行编号。为了提高检测精度，我们根据一定的先验领域知识，提出了三种后处理技术来补充基线更快的R-CNN。首先，构建一种过滤算法，删除与同一牙齿关联的更快R-CNN检测到的重叠框。其次，利用神经网络模型对缺牙进行检测。最后，提出了基于牙齿编号系统的规则库模块，对检测到的牙齿盒进

背景：本研究的目的是利用三维锥束计算机断层扫描(CBCT)图像评估人工智能(AI)系统在种植体规划中的成功性。方法：本研究纳入75张CBCT图像。在这些图像中，使用InvivoDental 6.0 (Anatomage Inc.)人工评估方法，由人类观察员测量了508个需要种植体的区域的骨高度和骨厚度。圣何塞，加州，美国)。此外，还检测了与牙槽骨和缺失牙齿区域相关的管/窦/窝。随后，使用深度卷积神

圆锥束计算机断层扫描(CBCT)对颌骨(即下颌骨和上颌骨)和牙齿的准确分割对于正畸诊断和治疗计划至关重要。尽管已经提出了各种(半)自动化的方法来分割颌骨或牙齿，但仍然缺乏能够同时分割CBCT扫描中两个解剖结构的全自动分割方法(即多类分割)。**在这项研究中，我们的目的是训练和验证一个混合尺度密集(MS-D)卷积神经网络，用于CBCT扫描中颌骨、牙齿和背景的多类别分割。**从接受正畸治疗的患者中获得