口腔健康被世界卫生组织作为人体健康的十大标准之一,随着社会经济的快速发展,人们对于口腔健康的重视程度也日益增长。根管治疗是应对口腔问题最根本也最有效的方法,其关键在于根管工作长度的准确测量,而根管长度测量仪是应用最广泛且精度最高的根管长度测量方法。但由于测量环境的复杂性,包括根管形态、根尖止点大小以及根管内的残髓等因素仍对测量的准确性有着极大的影响,使测量存在一定的测量误差,医生常常需要借助X射线法进行综合判断。而且在国内市场中,进口产品占主导地位,高昂的价格和严重的技术壁垒,使根管长度测量仪的发展近乎停滞。针对上述问题,本文设计并完成了一台根管长度测量仪样机,提出了一种基于多频阻抗比法,同时结合机器学习算法的根管长度测量方法,旨在提高根管长度测量仪的准确率,以及在测量条件改变时的稳定性。论文的主要研究内容包括:1.根管长度测量仪硬件系统的设计和搭建。本文研究的根管长度测量仪以嵌入式处理器LPC1857作为CPU,控制数字频率合成器产生频率周期变化的扫频正弦信号作为信号源,并使用信号采集电路与串口通信模块完成对阻抗信号的采集和数据传输。2.根管长度测量仪的软件设计和编程调试。程序设计采用功能模块化设计和分层设计,将硬件需求对应于各自的功能模块,封装成API供主函数进行逻辑调用。3.针对根尖止点位置的确定进行算法设计。建立机器学习预测模型,通过特征选择筛选出模型的有效特征值,并通过线性回归模型与神经网络模型的性能对比以及不同优化算法之间的性能对比,确定出最终的根管长度测量预测模型。4.设计实验并进行验证,通过测量多组不同牙齿得到的结果表明针对本课题研究中所实现的根管长度测量仪样机,在使用结合了多频阻抗比法与机器学习算法的测量方法后可以达到92.65%的测量准确率和很强的鲁棒性。