基于深度学习与口内扫描的人工智能结构识别与疾病诊断研究

本研究旨在开发并验证一种基于彩色三维口腔扫描模型的人工智能算法，实现对口腔病变(包括龋齿、牙周病和牙齿缺损)的自动化识别与早期筛查。通过研究点云的特征学习机制，融合高精度的彩色三维口腔扫描技术和先进的深度学习算法，开发病变检测模型，并在不同的医疗机构之间进行验证。上述研究涉及到点云的特征学习机制问题和深度学习算法的智能推理问题。通过本研究可以提高口腔疾病诊断的准确性和效率，辅助牙科医生进行目视检查，减少漏诊和误诊，提升整体医疗服务质量。同时，该系统将为偏远地区和医疗资源匮乏的群体提供便捷、高效的口腔健康筛查解决方案，促进全民口腔健康管理和早期疾病干预。