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基于牙科全景图片的骨质疏松检测方法研究的开题

报告

一、研究背景

骨质疏松是一种常见的骨骼系统疾病，特征表现为骨量减少、骨质

减弱和骨强度下降，易导致骨折等问题。随着人口老龄化加剧，骨质疏

松的发病率逐年增加，对人类健康产生了越来越大的威胁。因此，骨质

疏松的早期及时发现变得非常重要。

目前，医学影像学技术已经成为骨质疏松诊断的主要手段之一。然

而，常用的骨密度检测方法需要昂贵的设备和复杂的手术程序，不适用

于大众筛查和常规检查。因此，发展一种简单、无创、实用的骨质疏松

检测技术具有重要意义。

二、研究目的和内容

本项目旨在基于牙科全景图片，发展一种新型的、无创的骨质疏松

检测方法。该方法通过牙齿的全景图片，检测下颌骨和颞颌关节附近的

骨质密度变化，从而判断一个人是否存在骨质疏松的风险。

具体研究内容包括以下几个方面：

1.骨质疏松分类与影响因素研究：调研和分析不同类型的骨质疏松

病人表现的症状和影响因素，确定适合本方法的鉴别标准。

2.牙齿全景图片采集和预处理：开发一种高效的牙齿全景图片采集

系统，并进行图片对齐、去噪和增强等预处理工作。

3.特征提取与分类器设计：基于预处理后的全景图片，提取下颌骨

和颞颌关节附近的骨质密度特征，设计适合本问题的分类器。

4.系统实现与性能分析：完成整个骨质疏松检测系统的构建，并进

行准确率、召回率等性能指标的分析和评价。

三、研究意义

本项目提出的基于牙科全景图片的骨质疏松检测方法具有以下几个

方面的意义：

1.无创、便捷：本方法无需进行手术或注射，只需要采集牙齿的全

景图片即可完成骨质疏松检测，比传统的检测方法更为便捷。

2.可推广：由于全景相机已经广泛应用于牙科诊疗中，因此本方法

可以很容易地被推广到社区、学校、诊所等场所进行骨质疏松筛查。

3.高效准确：与传统的检测方法相比，本方法具有更高的效率和准

确率，可以快速、准确地检测出有骨质疏松风险的人群。

四、研究方法

本项目采用以下方法研究：

1.调研分析法：对骨质疏松的分类、影响因素、检测方法等进行调

研和分析，为本方法的发展提供基础。

2.图像处理方法：采用图像处理方法对牙齿的全景图片进行预处理，

包括对齐、去噪、增强等。

3.特征提取方法：基于预处理后的全景图片，提取下颌骨和颞颌关

节附近的骨质密度特征。

4.机器学习方法：设计适合本问题的分类器，利用机器学习方法进

行训练和测试。

五、研究进度安排

时间单位工作内容

2021年9月-10月选题完成开题报告，确定项目研究方向和具体工

作计划。

2021年11月-2022年2月调研与分析调研骨质疏松相关信息，分

析病人类型和影响因素。

2022年3月-2022年5月图像处理与特征提取开发牙齿全景图片

采集系统，并进行对齐、去噪、增强等预处理，提取骨质密度特征。

2022年6月-2022年8月分类器设计与训练设计适合本问题的分

类器，使用机器学习方法进行训练和测试。

2022年9月-2022年11月系统实现与性能评价完成整个骨质疏松

检测系统的构建，进行性能评价和优化。

2022年12月-2023年1月撰写论文撰写项目成果论文，准备毕业

答辩。