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41 / 2022-09-19 17:18:50
基于改进 U-Net 网络的邻面龋分割方法
终稿
计算机辅助诊断(Computer Aided Diagnosis，CAD)已成为口腔临床的一个热门研究领域，由于龋齿与牙周组织的对比度相似，尤其是邻面龋，使得一般的 CAD 方法难以准确地检测出患龋位置。针对该问题，提出了一种基于 U-Net和注意力机制的图像语义分割算法。首先，构造了牙齿咬合翼数据集。其次，将 CBAM 模块融入 U-Net 网络，用于聚焦患龋区域。最后，通过多尺度特征融合，进一步提高了语义分割精度。实验结果表明，本文提出的模型相较于 PSP-Net等算法在多个性能方面都有了显著的提高。
重要日期
-
会议日期
11月18日
2022
至11月20日
2022
-
10月25日 2022
初稿截稿日期
-
11月20日 2022
终稿截稿日期
-
11月21日 2022
注册截止日期
主办单位
中国仿真学会
中国图象图形学会
中国计算机学会
中国图象图形学会
中国计算机学会
承办单位
北京航空航天大学云南研究院
云南大学
云南艺术学院
昆明理工大学
云南大学
云南艺术学院
昆明理工大学
协办单位
虚拟现实技术与系统国家重点实验室（北京航空航天大学）
北京市混合现实与新型显示工程技术研究中心（北京理工大学）
计算机辅助设计与图形学国家重点实验室（浙江大学）
文旅部闽台非遗文化数字化保护与智能处理文化和旅游部重点实验室（厦门大学）
云南省人工智能重点实验室（昆明理工大学）
北京市混合现实与新型显示工程技术研究中心（北京理工大学）
计算机辅助设计与图形学国家重点实验室（浙江大学）
文旅部闽台非遗文化数字化保护与智能处理文化和旅游部重点实验室（厦门大学）
云南省人工智能重点实验室（昆明理工大学）
联系方式
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