Segmentation Of Teeth In Panoramic X Ray Image Using U Net

🚀 全景X光圖像中牙齒的語義分割

本項目旨在利用深度學習方法，結合U-Net模型和二值圖像分析技術，對單張全景X光圖像中的牙齒進行自動語義分割並測量牙齒總長度，從而為牙科疾病的診斷和治療提供有價值的信息。

Github鏈接

🚀 快速開始

本項目聚焦於全景X光圖像中牙齒的語義分割，藉助U-Net模型和二值圖像分析，實現牙齒的自動分割和長度測量。

✨ 主要特性

• 自動語義分割：運用深度學習方法，實現全景X光圖像中牙齒的自動語義分割。
• 長度測量：能夠測量牙齒的總長度，為牙科診斷提供量化信息。
• 多指標評估：使用F1分數和準確率等指標評估模型性能。

📚 詳細文檔

數據集

• 標籤信息：項目標籤涵蓋分割、牙科成像、醫學成像、圖像分割等領域。
• 評估指標：使用F1分數和準確率作為評估指標。
• 數據集引用：該項目使用了SerdarHelli/SegmentationOfTeethPanoramicXRayImages數據集。原始數據集引用為：H. Abdi, S. Kasaei, and M. Mehdizadeh, “Automatic segmentation of mandible in panoramic x-ray,” J. Med. Imaging, vol. 2, no. 4, p. 44003, 2015。 僅包含原始圖像的數據集鏈接

論文

本文作者為Yeditepe大學工程學院生物醫學工程系的Selahattin Serdar Helli和Andaç Hamamcı 。 論文鏈接

BibTeX引用

@article{helli10tooth,
  title={Tooth Instance Segmentation on Panoramic Dental Radiographs Using U-Nets and Morphological Processing},
  author={HELL{\.I}, Serdar and HAMAMCI, Anda{\c{c}}},
  journal={D{\"u}zce {\"U}niversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi},
  volume={10},
  number={1},
  pages={39--50}
}