基于深度学习的颞下颌关节偏斜确定方法及系统

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基于深度学习的颞下颌关节偏斜确定方法及系统
申请号:CN202510209697
申请日期:2025-02-25
公开号:CN120048492A
公开日期:2025-05-27
类型:发明专利
摘要
本公开提供一种基于深度学习的颞下颌关节偏斜确定方法及系统,其中,方法,包括:获取用户的多视角二维图像和面扫数据;采用预设的多视角照片重建算法对用户的多视角二维图像进行三维重建,确定用户的三维面部模型;采用预设的点云特征提取网络,确定用户的三维面部模型和面扫数据的关键特征点;将用户的三维面部模型和面扫数据的关键特征点输入预设多模态图像配准算法,确定同一三维空间的多模态数据;将多模态数据输入预设的深度神经网络进行诊断,确定用户的诊断结果;根据多模态数据,确定用户对应的颞下颌关节偏斜的面部指标。通过本公开,采用二维图像实现颞下颌关节偏斜的早期筛查,降低数据采集成本,提高医疗诊断的效率和精度。
技术关键词
关键特征点 面部 多模态图像配准 特征提取网络 深度神经网络 视角 重建算法 非临时性计算机可读存储介质 照片 颞下颌关节 指标 机器学习算法 人脸模型 鼻翼 数据采集模块 诊断模块