伤害或者隐患，医生都需要对患者的头颅软硬组织或者解剖结构情况有直观且细致的了解，以此制定手术方案和评估术中术后的手术风险，X射线技术为口腔颌面科医生提供了无创观察患者颌面解剖结构的方法，通过获取头颅的头影测量图像以及曲面断层图像，医生可以准确地对患者颌面解剖结构进行分析，从而对下颌阻生智齿拔除手术的手术风险进行评估。在临床研究中，风险评估的流程首先要对头影测量图像中的特征点进行标记，随后在曲面断层图像上确定下颌阻生智齿的牙根数目以及与下牙槽神经管的空间关系。为减少在前期风险评估的过程中医生需要手动标记的负担，同时提高现有算法的精度，本文对于该问题提出了对头影测量图像解剖特征点的自动定位算法与曲面断层图像中对下颌阻生智齿和下牙槽神经管空间关系以及牙根数目的自动目标检测算法。
本文首先提出了一种基于相对位置约束的多尺度二维X线头影测量图像解剖特征点自动定位点算法，该算法建立在UNet2+框架的基础之上，整个流程包括数据处理阶段、训练阶段与测试阶段。在数据处理阶段中，首先对输入的原始图像进行裁剪和缩放，然后通过数据增强技术对数据集进行扩充，随之根据该图像的特征点坐标生成金标准的热力图。在训练阶段中，采用MSELoss和PCLoss的联合损失对解剖特征点的绝对位置以及特征点之间的相对位置组成的拓扑结构进行优化。测试阶段通过对热力图的解码以及线性变换映射获得最终的预测特征点。
参考文献（略）
