基于深度学习的牙病预测系统

本发明涉及牙病预测，尤其涉及基于深度学习的牙病预测系统。

背景技术：

1、牙病预测技术领域是专注于提前预测和预测牙齿及相关口腔疾病的分支，该技术通过分析患者的历史医疗记录、口腔影像数据、生活习惯和遗传信息等多种数据来源，使用模型和算法预测个体未来可能出现的牙病风险，随着人工智能技术的进步，牙病预测技术得以实现更高的准确性和效率，为早期干预和治疗提供了可能，该技术领域的发展不仅提高了诊疗效率，还有助于降低医疗成本，提高患者的生活质量。

2、其中，牙病预测系统是一种集成了数据处理和分析技术的系统，旨在预测和预测牙病，通过分析从患者获取的各种类型数据，如口腔图像、健康记录和生活方式信息等，对患者未来可能出现的牙科问题进行预测，其主要用途是为牙科医生提供一种工具，帮助更早地识别疾病迹象，实施预防措施，提高病患的口腔健康水平和生活质量。

3、传统系统多依赖于静态模型，缺乏动态学习和即时更新能力，限制了在临床环境时的应用效果，例如，对新发现的牙病类型，传统模型需要重新训练或手动调整参数，不仅耗时而且效率低下，此外，现有系统在数据深度分析方面不足，难以全面分析复杂数据之间的关联性，如遗传因素与生活习惯的综合影响，导致预测结果不准确，这些局限性在现代医疗环境中导致了判断错误，增加不必要的医疗成本。

技术实现思路

1、本发明的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的基于深度学习的牙病预测系统。

2、为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：基于深度学习的牙病预测系统，所述系统包括：

3、异常牙病检测模块基于正常牙齿成像与潜在异常牙齿成像之间的特征差异，调用自编码器处理成像数据，识别牙齿成像中的非典型模式，计算每个成像的重建误差，并根据误差确定异常程度，生成牙病异常指标集；

4、模型参数调整模块基于所述牙病异常指标集，评估预测误差，采用深度神经网络中的动态反馈机制，根据误差值调整模型权重，并利用梯度裁剪技术细化模型响应，生成权重优化参数；

5、持续性学习更新模块基于所述权重优化参数，收集并分析新的牙病成像数据，针对新的牙病类型进行模型训练，得到模型更新指标，并根据指标调整模型，匹配牙病类型的演变，生成适应性学习模型；

6、评估与优化模块基于所述适应性学习模型，分析模型在差异化牙病识别任务中的表现，评估模型的准确性和稳定性，并根据评估结果优化模型的预测性能，生成优化后的牙病预测模型。

7、本发明改进有，所述非典型模式的识别步骤具体为：

8、基于正常牙齿成像与潜在异常牙齿成像之间的特征差异，对输入的牙齿成像数据进行初步处理，去除噪声和规范化数据尺度；

9、利用自编码器的编码部分将处理后的牙齿成像数据压缩为低维特征向量，采用公式：

10、z＝α(w·x+b)+γ

11、得到压缩特征向量z，其中，w是编码器权重矩阵，b是偏置向量，α是压缩强度调节系数，γ是偏移量调整参数，x是牙齿成像数据；

12、通过自编码器的解码部分，利用所述压缩特征向量重建成像数据，使用公式：

13、

14、得到重建的成像数据其中，w′和b′是解码器的权重和偏置，β是重建强度调节系数，z是压缩特征向量，进行重构误差计算，公式为：

15、

16、得到重建误差e，其中，是重建的成像数据，x是牙齿成像数据，判断重建误差e是否大于阈值，若是，则生成识别牙齿成像中的非典型模式结果。

17、本发明改进有，所述牙病异常指标集的获取步骤具体为：

18、基于所述重建误差，通过非线性变换计算异常指数，量化成像数据的异常程度，采用公式：

19、a＝1-exp(-λe2-μe)

20、得到数据的异常程度a，其中，e为重建误差，λ为控制误差的二次项影响，μ为控制误差的线性影响；

21、对所述异常程度a与异常等级阈值进行比较，若a大于异常等级阈值，则为高异常等级，否则为低异常等级；

22、根据所述异常等级，将每个成像案例的异常程度转化为异常得分，公式为：

23、

24、得到异常得分s，并获取牙病异常指标集，其中，κ是额外的线性加权参数，a是异常程度。

25、本发明改进有，所述模型权重的调整步骤具体为：

26、基于所述牙病异常指标集，利用深度神经网络，计算与目标值之间的预测误差，采用公式：

27、e＝∥target-output∥2

28、得到预测误差的欧几里得距离，生成预测误差e，其中，target是目标输出值，output是模型的输出值；

29、利用所述预测误差，结合梯度下降算法调整模型权重，采用公式：

30、

31、生成调整后的模型权重wnew，其中，wold是原始权重，η是学习率，用于控制权重调整的步长，δ是正则化系数，是权重梯度，根据误差计算得到。

32、本发明改进有，所述权重优化参数的获取步骤具体为：

33、分析模型当前输出与期望输出之间的差异，采用公式：

34、

35、生成输出差异δ，其中，output是模型当前输出值，expected是期望输出值，σ为正态化因子，用于标准化差异；

36、应用所述梯度裁剪技术调整输出差异梯度，使用公式：

37、

38、生成裁剪后的梯度其中，γ是梯度调整因子，δ是梯度偏移量，threshold是梯度裁剪阈值，是输出差异的梯度，clip是裁剪函数，用于限制梯度的最大和最小值；

39、利用所述裁剪后的梯度更新模型权重，采用公式：

40、

41、得到通过细化步骤更新后的权重wrefined，获得权重优化参数，其中，wcurrent是模型当前的权重，α是权重更新的学习率，是裁剪后的梯度。

42、本发明改进有，所述牙病成像数据的收集和分析步骤具体为：

43、基于所述权重优化参数，收集新的牙病成像数据，采用公式：

44、

45、得到新收集的牙病成像数据集datanew，其中，imagesdental，i表示第i个患者的牙病成像数据，wi是第i个权重系数，n是数据集中的总图像数；

46、对所述新收集的牙病成像数据集进行分析，采用公式：

47、

48、获得分析得到的特征集featuresnew，其中，datanew，i是第i个数据点，vi是第i个数据点的分析权重，n为数据点数；

49、基于所述分析得到的特征集，采用公式：

50、

51、生成初步的预测结果r，其中，featuresmew，i是每个分析后的特征子集，ki是生成结果的权重，n为数据点数。

52、本发明改进有，所述匹配牙病类型演变的步骤具体为：

53、基于所述模型更新指标，采用复合函数识别并计算牙病类型的演变，采用公式：

54、

55、获得演变模式p，其中，fi是第i个疾病类型的识别函数，wi是第i个疾病类型的权重，n是牙病类型的总数，r是初步预测结果；

56、根据所述演变模式，更新当前模型，匹配牙病类型的演变，采用公式：

57、

58、生成适应性学习模型mu，其中，gj是第j个模型更新机制，用于根据演变模式p调整模型，αj是第j个更新机制的学习率，m是更新机制的总数，mc是当前使用的模型。

59、本发明改进有，所述优化后的牙病预测模型的获取步骤具体为：

60、基于所述适应性学习模型，提取性能数据，评估模型在差异化牙病识别任务中的准确性和稳定性，采用公式：

61、

62、得到模型初始性能评分pinitial，其中，ai和si为识别任务的准确性和稳定性评分，αi和βi为准确性和稳定性的权重系数，γ和δ是用于优化权重影响的指数调节因子，n为评估牙病识别的任务数量；

63、基于所述初始性能评分，识别性能短板，对模型参数进行针对性优化，采用公式：

64、

65、得到优化后的牙病预测模型moptimized，其中，mcurrent为当前使用的牙病预测模型，αj为学习率因子，gj为更新函数，λ为全局调整因子，κj为控制更新影响非线性程度的参数，m为更新步骤的数量。

66、与现有技术相比，本发明的优点和积极效果在于：

67、本发明中，通过深度学习技术的应用，显著提升了牙病预测的准确性和操作效率，自编码器在处理牙齿成像数据时，通过识别非典型模式和计算重建误差，准确地评估了异常程度，确保了更高水平的数据利用和解释能力，动态反馈机制和梯度裁剪技术的应用，优化了模型权重调整，减少过拟合，提高了模型对新病例的适应能力和泛化性，持续学习机制使模型能够不断适应新的牙病类型，通过实时数据反馈优化学习过程，保持预测模型的持续性能提升，评估与优化环节则确保了模型在实际判断中的高性能，通过对模型准确性和稳定性的持续优化，提供了更可靠的预测结果。