立项失败 创新训练 520计算机科学技术 医疗健康未定级

当前口腔医学影像处理技术在牙齿分割、龋齿检测及非牙体疾病检测等方面应用广泛。然而，传统影像数据类型单一，无法全面准确地反映牙齿及周围组织的真实情况，且缺乏高质量标注的数据集，限制了深度学习模型在实际临床中的应用。本项目拟通过多模态数据融合提升口腔影像精准度，采解决当前口腔医疗中精度不高、效率低下以及对大量标注数据依赖性强的问题，最终实现高精度、鲁棒性强且易于推广的智能口腔医疗解决方案，促进智能化口腔医学的临床转化和应用。本项目旨在开发一种结合3DMesh技术的多模态口腔人工智能量化与修复系统，用于口腔数据量化与牙齿的补全和修复，利用深度学习算法实现高精度的牙齿结构检测、分割及牙齿修复方案的自动生成。主要包括以下几个方面： （1）口腔数据量化：利用人工智能算法，对口腔3DMesh数据进行精确的量化分析，提取出重要的口腔牙齿结构信息。 （2）牙齿补全和修复：基于量化的数据，应用深度学习和图像处理技术，进行缺失牙齿的自动补全和修复，提供高质量的个性化治疗方案。 这不仅能够提升诊断的准确性和效率，还能为个性化治疗提供有力支持。项目的实施有望大大改善口腔医疗服务的可及性，特别是在资源匮乏和偏远地区，为更多患者提供高质量的医疗服务。