一种融合边缘注意机制和迁移学习的分割网络用于口腔全景图像中的下颌神经分割
丘远略1
王展1
杨烁2
冯前进3
李丙春4
赖明文1
赵磊5
王勇1
1.广东医科大学生物医学工程学院,广东 东莞 523808;东莞市医学电子与医学影像设备重点实验室,广东 东莞 5238082.南方医科大学口腔医院口腔种植中心,广东 广州 5102803.南方医科大学生物医学工程学院,广东 广州 5105154.喀什大学计算机科学与技术学院,新疆 喀什 8440065.广东医科大学生物医学工程学院,广东 东莞 523808;东莞市医学电子与医学影像设备重点实验室,广东 东莞 523808;东莞市生殖医学智能装备工程技术研究中心,广东 东莞 523000;广东医科大学附属东莞第一医院,广东 东莞 523710
摘要：目的 针对全景口腔图像中下颌神经分割过程中存在的边界模糊与小样本训练精度不足问题,本研究提出一种融合边缘注意力机制与迁移学习的深度学习方法,以提高全景口腔图像中下颌神经的分割性能.方法 通过边缘引导注意力机制UNet网络(EGAUNet)提高对口腔全景图像中下颌神经边缘细节的捕捉能力,同时结合迁移学习策略,在训练数据有限的条件下,有效提升了模型的分割精度.结果 将融合边缘注意力机制与迁移学习的方法在内部数据集上进行验证.实验结果显示,基于 FIVES 数据集进行迁移学习预训练后,该方法在本研究构建的口腔全景数据测试集上获得了如下分割性能指标:平均 Dice 系数为0.711,召回率为0.725,交并比为0.575,阳性预测值为0.707,95%的豪斯多夫距离为12.422.结论 融合边缘注意力机制与迁移学习的深度学习方法可辅助牙科医生在种植牙、拔牙等手术中更精准地定位下颌神经,降低术中神经损伤风险,提升手术安全性.
关键词：下颌神经分割边缘注意力机制迁移学习口腔全景影像深度学习
资助基金：国家自然科学基金(11972122)广东省普通高校重点领域专项(2020ZDZX3070)广东省基础与应用基础研究基金区域联合基金项目(2021B1515120059)南方医科大学口腔医院临床新技术项目(NTP202204)
论文发表日期：2025-12-30
在线出版日期：2025-12-11（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：9( 572-580 )
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