一种基于改进的yolov8模型的口腔病灶特征量化系统的制作方法

本发明涉及口腔图像处理，特别涉及一种基于改进的yolov8模型的口腔病灶特征量化系统。

背景技术：

1、当前口腔影像分析实践主要依赖临床医生的肉眼观察与单一模态影像资料，例如口内x光片或cbct扫描。这种传统模式存在以下缺陷：分析效率较低，医生需耗费大量时间进行人工判读，延长了患者候诊周期；尤其对于早期脱矿区、微小牙菌斑附着区或隐匿性根尖周低密度区等微小组织区域，肉眼难以精准识别；基层医疗机构因专业口腔医师短缺，分析质量取决于医生经验水平，导致判读标准不统一；在开展大规模人群口腔健康筛查时，面临操作流程繁琐、人力资源紧张及成本过高的现实困境。

2、在技术层面，现有基于yolo算法的目标检测模型能完成口腔影像中牙齿的基本定位，但在整合患者的结构化病历文本、临床症状描述及解剖特征等多源信息时，易造成信息利用片面化；同时，通用多模态人工智能模型在口腔医疗领域缺乏针对性优化，对影像中微小组织区域的形态学特征（如低密度区的边缘形态、灰度分布、纹理复杂度等）理解不足，难以实现对这些特征的精准提取与量化。此外，现有方法对口腔影像中牙槽骨、牙龈等复杂背景的干扰抑制能力有限，导致微小组织区域的检测召回率与特征提取精度较低，难以满足临床辅助判读对效率与精度的要求。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种基于改进的yolov8模型的口腔病灶特征量化系统，以改善现有口腔影像分析技术中对早期微小组织区域（如初期脱矿区、牙菌斑附着区、根尖周低密度区）检测召回率低、牙槽骨及软组织等背景干扰大、影像与病历文本等多源信息难以实时融合处理，导致口腔病灶影像学特征提取与量化的效率与精度不足的技术问题。

2、为了实现上述发明目的，本发明提供了以下技术方案：

3、一种基于改进的yolov8模型的口腔病灶特征量化系统，包括：

4、数据采集处理模块，用于获取多模态口腔数据并进行预处理，生成标准口腔影像、结构化文本数据、患者背景文本初始特征；

5、模型构建模块，用于基于yolov8模型和sad注意力机制，构建基础yolov8模型；

6、模型训练模块，用于对基础yolov8模型进行训练，计算牙位拥挤度惩罚项增强损失、难样本聚焦增强损失和边缘增强损失，生成改进的yolov8模型；

7、图像检测分割模块，用于通过改进的yolov8模型对标准口腔影像进行检测和分割，生成各候选区域的检测分割信息；所述检测分割信息包括边界框、牙位编号、置信度、像素级分割掩码和深度视觉特征；

8、跨模态融合模块，用于通过双向交叉注意力机制对结构化文本数据、患者背景文本初始特征和各候选区域的检测分割信息进行动态融合，生成各候选区域的多模态口腔病灶影像特征；

9、量化模块，通过量化模型对各候选区域的多模态口腔病灶影像特征进行处理，生成对应的口腔病灶影像特征参数；所述口腔病灶影像特征参数包括病灶面积、灰度均值、灰度标准差、纹理对比度和边缘梯度幅值。

10、本发明通过在yolov8模型的neck模块中嵌入sad注意力，精准定位与分割口腔微小组织区域，提升召回率与分割精度；构建融入口腔解剖学先验的口腔复合损失函数，动态调整权重，增强对不同患者、牙位及尺度区域的特征提取鲁棒性；采用病灶先验引导的双向跨模态注意力，融合影像与病历文本，抑制背景干扰，解决多源信息割裂问题；通过量化模型输出病灶面积、灰度均值等客观连续数值，为医生提供量化参考，实现端到端自动化特征提取与量化。

1.一种基于改进的yolov8模型的口腔病灶特征量化系统，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种基于改进的yolov8模型的口腔病灶特征量化系统，其特征在于，所述数据采集处理模块的过程包括：

3.根据权利要求1所述的一种基于改进的yolov8模型的口腔病灶特征量化系统，其特征在于，所述基础yolov8模型包括backbone模块、neck模块和head模块；所述backbone模块包括串联的con-c2f-1层、con-c2f-2层和sppf-c2f层；所述neck模块包括卷积采样单元、第一尺度单元、第二尺度单元和第三尺度单元；

4.根据权利要求3所述的一种基于改进的yolov8模型的口腔病灶特征量化系统，其特征在于，所述con-c2f-1层包括串联的conv-1层、c2f-1层、conv-2层和c2f-2层；所述con-c2f-2层包括串联的conv-3层和c2f-3层；所述sppf-c2f层包括串联的conv-4层、sppf层、c2f-4层和conv-5层；所述sppf层包括串联的conv-12层、maxpool单元、concat-5层和conv-13层。

5.根据权利要求3所述的一种基于改进的yolov8模型的口腔病灶特征量化系统，其特征在于，所述sad-1层的处理过程包括：

6.根据权利要求1所述的一种基于改进的yolov8模型的口腔病灶特征量化系统，其特征在于，所述模型训练模块的处理过程包括：

7.根据权利要求6所述的一种基于改进的yolov8模型的口腔病灶特征量化系统，其特征在于，所述个体标准化因子包括年龄标准化系数、牙量-骨量不调指数和前后牙分区系数。

8.根据权利要求7所述的一种基于改进的yolov8模型的口腔病灶特征量化系统，其特征在于，所述生成对应的牙位动态权重、难样本动态权重和边缘动态权重，包括：

9.根据权利要求1所述的一种基于改进的yolov8模型的口腔病灶特征量化系统，其特征在于，所述跨模态融合模块的处理过程包括：

10.根据权利要求1所述的一种基于改进的yolov8模型的口腔病灶特征量化系统，其特征在于，所述量化模型采用全连接模型或多模态大模型。