牙托槽自动定位图像处理开题报告

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和人们对牙齿美观需求的不断提高，牙托槽矫正作为一种常见的牙齿矫正方法，其需求量逐年攀升。

然而，传统的牙托槽定位方法主要依赖于医生的经验和肉眼观察，存在着定位精度低、效率低下、主观性强等问题，难以满足日益增长的临床需求。

为了解决上述问题，牙托槽自动定位技术应运而生，并逐渐成为口腔医学领域的研究热点。

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自动定位领域开展了大量研究，并取得了一定的成果。

1. 国内研究现状

国内学者在牙托槽自动定位领域起步相对较晚，但发展迅速。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本选题研究的主要内容如下：

1. 主要内容

1.研究牙托槽图像预处理方法。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用以下方法与步骤：
1.文献调研阶段：查阅国内外相关文献，了解牙托槽自动定位技术的研究现状、发展趋势以及存在的问题，为本研究提供理论基础和技术参考。

2.数据采集与处理阶段：收集牙托槽图像数据，并对原始图像进行预处理，包括图像增强、噪声去除、牙齿分割等，构建用于模型训练和测试的数据集。

3.特征提取与选择阶段：研究牙托槽图像的特征提取方法，提取能够准确描述牙托槽形状、纹理、颜色等信息的特征，并利用特征选择算法筛选出最优特征子集，用于后续的目标识别。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.提出一种高效的牙托槽图像预处理方法。

针对牙托槽图像的特点，结合传统图像处理技术和深度学习方法，提出一种高效的牙托槽图像预处理方法，有效去除图像噪声、增强图像细节、准确分割牙齿区域，为后续的特征提取和目标识别奠定基础。

2.构建一种基于多特征融合的牙托槽目标识别模型。

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] 刘晓明,徐春雷,徐宝庆,等. 基于深度学习的牙托槽目标检测方法[j]. 中国医疗设备,2021,36(10):1-6.

[2] 张宇,王少华,王月,等. 基于改进faster r-cnn的牙托槽自动识别方法[j]. 中国生物医学工程学报,2022,41(03):400-407.

[3] 周航,李莹辉,黄凤华,等. 基于改进yolov3的cbct影像牙托槽自动识别[j]. 华西口腔医学杂志,2021,39(03):319-325.