牙托槽缺陷自动检测图像处理开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

近年来，随着口腔正畸技术的快速发展，牙托槽矫治作为一种常见的牙齿矫正方法，在临床应用中越来越广泛。

然而，由于牙托槽装置的复杂性和患者个体差异，托槽脱落、松动、变形等缺陷时有发生，这些缺陷不仅会影响矫治效果，甚至可能引发口腔健康问题。

传统的牙托槽缺陷检测主要依靠医生的肉眼观察和经验判断，这种方法存在着主观性强、效率低下、容易漏诊等问题，难以满足日益增长的临床需求。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，国内外学者在牙托槽缺陷自动检测领域开展了大量研究，取得了一定的成果。

1. 国内研究现状

国内学者在牙托槽缺陷检测方面起步相对较晚，但近年来取得了一定的进展。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本研究的主要内容是利用图像处理和机器学习技术，开发一种准确、高效、客观的牙托槽缺陷自动检测方法。

具体研究内容如下：1.牙托槽图像数据集的构建：收集和整理大量的牙托槽图像数据，并对图像进行标注，建立牙托槽缺陷图像数据集。

2.牙托槽图像预处理：对采集到的牙托槽图像进行去噪、增强和分割等预处理操作，以提高图像质量，为后续的特征提取和缺陷检测奠定基础。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用以下方法和步骤：1.文献调研阶段：查阅国内外相关文献，了解牙托槽缺陷检测的研究现状、方法和技术，以及图像处理和机器学习的相关理论和算法。

2.数据集构建阶段：收集和整理大量的牙托槽图像数据，包括正常和不同类型缺陷的图像，并对图像进行标注，建立牙托槽缺陷图像数据集。

3.图像预处理阶段：对采集到的牙托槽图像进行去噪、增强和分割等预处理操作，以提高图像质量，为后续的特征提取和缺陷检测奠定基础。

5. 研究的创新点

本研究的创新点在于：1.提出一种基于多特征融合的牙托槽缺陷检测方法，以提高缺陷检测的准确率。

2.构建一个大规模、高质量的牙托槽缺陷图像数据集，为牙托槽缺陷自动检测研究提供数据基础。

3.探索深度学习技术在牙托槽缺陷自动检测中的应用，以提高缺陷检测的效率和自动化程度。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

[1] 潘莹,王进,李震,等. 基于深度学习的牙托槽图像分割方法[j]. 上海交通大学学报,2021,55(08):998-1006.

[2] 周正,周洪智,赵志文,等. 基于深度学习的牙列图像中托槽识别[j]. 激光与红外,2021,51(09):1140-1147.

[3] 谢宝,刘晓明,王天荆,等. 基于深度学习的错合畸形患者cbct影像三维重建及测量分析[j]. 华西口腔医学杂志,2021,39(05):547-552.