基于条件生成对抗网络的咬翼片图像分割

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目前,对于咬翼片X射线图像进行分割的研究非常具有挑战性,研究的重点在于将其分割成龋齿、牙釉质、牙本质、牙髓、牙冠、修复体和牙根管等类型。现阶段对咬翼片进行分割的主要方法是U型深度卷积神经网络,但其存在准确率偏低的问题。为了提高对咬翼片图像分割的准确率,本文将条件生成对抗网络(cGAN)和U型网络结构(U-Net)相结合对咬翼片进行分割,由于判别器与生成器之间的相互优化,能使分割的准确率得到有效的提升。实验结果表明,cGAN结合U-Net的准确率达到69.7%,比之前使用U型卷积神经网络的准确率56.4%提高了13.3%。
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