基于深度学习的cbct牙齿分割

CBCT（锥形束CT）牙齿分割是通过对CBCT图像进行深度学习处理来实现的一种牙齿分割技术。该技术可以有效地将牙齿从CBCT图像中分割出来，为口腔医学领域的牙齿诊断和治疗提供了有力的支持。

基于深度学习的CBCT牙齿分割技术通常采用卷积神经网络（CNN）模型进行训练和预测。该模型需要大量的标注数据进行训练，使其能够自动学习CBCT图像中牙齿的特征，并在新的未见过的图像中实现准确的分割。常用的网络结构包括U-Net、SegNet等。

同时，基于深度学习的CBCT牙齿分割技术也存在一些问题，如标注数据难以获取、网络结构选择等问题。因此，在实际应用中需要综合考虑各种因素，并根据具体情况进行优化。