【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及医学图像处理，具体为x线头影图像的关键点检测方法。
技术介绍
1、在口腔颌面领域的医疗实践中，x线头影图像的关键点检测是诊断与治疗相关疾病的重要依据。然而，当前的现有技术在x线头影图像关键点检测方法方面存在一系列问题，严重影响了口腔颌面疾病诊疗的质量和效率。
2、一、数据相关问题：
3、数据利用效率低下：
4、传统的x线头影图像关键点检测方法在数据处理上存在局限。对于大量未标注的x线头影图像，现有技术未能充分挖掘其价值。这些未标注数据中蕴含着丰富的图像特征信息，但由于缺乏有效的自动学习机制，这些潜在信息被浪费。这不仅意味着数据资源的闲置，更重要的是模型无法从这些数据中学习到更多样化的特征和模式，限制了模型对不同病症类型和复杂情况的理解能力，从而影响了关键点检测性能的提升。
5、标注数据的局限性
6、现有技术过度依赖大量的标注数据进行模型训练。收集和标注x线头影图像需要专业口腔医生投入大量时间，成本极高。而且，标注过程容易受到主观因素影响，导致标注误差。此外，标注数据往往只能涵盖已知的、典型的病症特征，对于罕见病症或潜在疾病相关的细微特征可能无法准确标注，使得模型在面对这些特殊情况时表现不佳，无法准确检测关键点。
7、二、诊断环节问题：
8、诊断及时性差：
9、在患者拍完x光片后，现有关键点检测方法不能迅速输出结果。这在实际临床应用中，尤其是在急性颌面损伤等紧急情况下，会导致医生无法及时获取诊断信息，延误最佳治疗时机。长时
10、诊断准确性不足：
11、由于模型性能受限，现有技术在x线头影图像关键点检测的准确性方面存在缺陷。在口腔正畸治疗场景中，医生难以在患者就诊时快速准确地获取头影图像的关键点信息，如牙齿位置、颌骨形态等。这使得医生在判断是否需要正畸治疗以及评估正畸难度时可能出现偏差，进而影响治疗方案的准确性，无法为患者提供最适宜的治疗，降低了治疗效果和患者满意度。
12、三、治疗过程监测问题：
13、治疗过程跟踪困难：
14、在口腔颌面疾病的治疗过程中，如正畸治疗，现有技术缺乏有效的手段来持续跟踪治疗效果。没有合适的机制按一定时间间隔采集和分析x线头影图像，难以获取不同治疗阶段的准确信息，无法及时发现治疗过程中可能出现的问题，如牙齿移动异常、颌骨发育问题等。
15、治疗调整缺乏依据：
16、当治疗过程中出现潜在问题时，现有技术无法为医生提供足够的依据来进行合理调整。由于不能准确对比不同阶段的关键点变化情况，医生在调整治疗计划时，如改变矫治力或更换矫治器等操作，更多地依赖经验判断，缺乏数据支持，这可能导致治疗调整不当，影响治疗的安全性和有效性，甚至可能加重患者的病情。
17、四、口腔颌面外科手术辅助问题：
18、术前规划不精确：
19、对于口腔颌面外科手术，现有关键点检测方法在术前规划方面存在不足。医生在制定手术方案时，无法准确了解患者的解剖结构细节，包括骨骼结构、神经血管位置等关键信息。这使得手术切口位置、手术路径和截骨范围等关键参数的确定不够精确，增加了手术风险，容易引发手术并发症，影响患者的手术安全和预后。
20、术中导航缺失或不足：
21、在手术过程中，现有技术缺乏实时的x线头影图像关键点检测和导航功能。医生在操作手术器械时，难以实时获取准确的解剖结构信息，特别是在复杂手术中，当出现解剖结构变化时，无法及时调整手术策略，容易损伤重要的神经血管结构，导致手术失败率增加，严重威胁患者的生命健康。
22、鉴于此，提供x线头影图像的关键点检测方法以克服上述问题。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供x线头影图像的关键点检测方法，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
2、为解决上述技术问题，本专利技术提供的x线头影图像的关键点检测方法，包括以下步骤：
3、数据收集与初始模型构建、无监督学习挖掘特征、利用少量标注数据微调模型；
4、基于模型特征的分析：包括特征关联分析、群体特征挖掘；特征关联分析包括对模型提取的特征进行分析，对比健康人群与患病者、不同疾病类型患者群体的图像特征差异；群体特征挖掘包括针对不同疾病类型的患者群体，分析其特有的图像特征模式；
5、数据挖掘与统计分析助力：包括关联挖掘、趋势分析；关联挖掘包括结合医学知识，针对大量经模型处理后的图像特征数据开展数据挖掘和统计分析工作；通过关联规则挖掘，发现疾病与特征组合之间的关联；趋势分析包括观察特征变化趋势与疾病发展阶段之间的关系；
6、实时检测系统助力诊断决策：包括系统部署与数据传输、关键点检测与病情评估、治疗方案制定；
7、治疗过程的持续监测与调整；
8、口腔颌面外科手术全程辅助。
9、进一步地，数据收集与初始模型构建包括：
10、数据收集：
11、从医院影像数据库中采集大量初始未标注的x线头影图像，所涉患者包括儿童、青少年、成人及老年人，涵盖男女两性，病症类型包含但不限于牙列不齐、颌骨发育异常、颞下颌关节紊乱；
12、初始模型构建：
13、运用深度学习框架构建卷积神经网络模型，模型设有3-5个卷积层，其中卷积核大小为3×3、5×5中的一种，步长为1、2中的一种，每个卷积层后连接2×2最大池化层，经过若干个卷积-池化层后连接全连接层；通过卷积和池化操作，模型自动提取x线头影图像的层次化特征，在减少数据量的同时保留关键信息，全连接层则用于整合特征。
14、进一步地，无监督学习挖掘特征包括：
15、输入图像：
16、将大量未标注的x线头影图像输入至构建好的模型中，模型的卷积层自动捕捉局部特征，包括但不限于牙齿轮廓边缘、颌骨骨质纹理；
17、下采样操作：
18、池化层对所提取的特征进行下采样操作，2×2最大池化使图像数据量减少为原来的四分之一，同时保留局部区域内的显著特征；突出原本不太明显但与疾病相关的特征模式；
19、自主学习：
20、在无人工标注监督的情况下，模型自主挖掘图像数据潜在的结构和规律；经过50-100轮训练，模型学习到对x线头影图像的通用理解，发现潜在的共性特征，发现新的图像特征组合与患者群体之间的关系。
21、进一步地，利用少量标注数据微调模型包括：
22、标注数据准备：
23、从所收集的图像中选取占比为10％-20％的x线头影图像，标注内容为与口腔颌面解剖结构和疾病相关特征有关的关键点信息，引导模型关注与诊断和治疗相关的关键特征；
24、微调模型：
25、将标注好的数据输入至已经过预训练的模型中，采用基于梯度下降的监督学习算法；依据标注信息计本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.X线头影图像的关键点检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的X线头影图像的关键点检测方法，其特征在于：数据收集与初始模型构建包括：
3.如权利要求1所述的X线头影图像的关键点检测方法，其特征在于：无监督学习挖掘特征包括：
4.如权利要求1所述的X线头影图像的关键点检测方法，其特征在于：利用少量标注数据微调模型包括：
5.如权利要求1所述的X线头影图像的关键点检测方法，其特征在于：系统部署与数据传输包括将训练好的关键点检测模型部署于医院的X光影像诊断系统中；当患者拍摄X光片后，图像数据通过医院的网络系统即时传入诊断系统。
6.如权利要求1所述的X线头影图像的关键点检测方法，其特征在于：关键点检测与病情评估包括诊断系统利用模型快速检测X线头影图像中的关键点；医生在患者就诊时获取头影图像的关键点信息，包括但不限于牙齿位置、颌骨形态；依据关键点信息对病情进行快速评估。
7.如权利要求1所述的X线头影图像的关键点检测方法，其特征在于：治疗过程的持续监测与调整包括：
8.如权利要求1所
...【技术特征摘要】
1.x线头影图像的关键点检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的x线头影图像的关键点检测方法，其特征在于：数据收集与初始模型构建包括：
3.如权利要求1所述的x线头影图像的关键点检测方法，其特征在于：无监督学习挖掘特征包括：
4.如权利要求1所述的x线头影图像的关键点检测方法，其特征在于：利用少量标注数据微调模型包括：
5.如权利要求1所述的x线头影图像的关键点检测方法，其特征在于：系统部署与数据传输包括将训练好的关键点检测模型部署于医院的x光影像诊断系统中；当患...
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