一种窝沟封闭和龋病的在线预筛查系统的制作方法

本发明涉及一种窝沟封闭和龋病的在线预筛查系统，具体为一种窝沟封闭和龋病的在线预筛查系统。

背景技术：

1、窝沟封闭是指不损伤牙体组织,将窝沟封闭材料涂布于牙冠咬合面、颊舌面的窝沟点隙,当它流入并渗透窝沟后固化变硬,形成一层保护性的屏障,覆盖在窝沟上,能够阻止致龋菌及酸性代谢产物对牙体的侵蚀,以达到预防窝沟龋的方法；龋病是口腔主要固有疾病；龋病是一种由多因素导致的细菌性疾病,病变范围从浅到深可累及牙釉质、牙本质、牙骨质；若不及时治疗，致病菌可进一步深入侵犯牙髓,引起牙髓炎或根尖周炎,严重者甚至会导致牙齿缺失；现需要一种具有学习功能的窝沟封闭和龋病的在线预筛查系统能够在窝沟封闭和龋病检查治疗过程中便于牙齿检查、预备及修复治疗时具有更多优点,包括提供清晰、干燥的术野,可清楚观察病变结构，使得口腔治疗更专业、更无菌,更安全、更舒适。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供了一种窝沟封闭和龋病的在线预筛查系统，解决了上述背景技术所提出的问题。

2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种窝沟封闭和龋病的在线预筛查系统，包括小程序单元和web端单元；

3、所述小程序单元主要包含口腔子预警筛查单元，所述口腔子预警筛查单元包含有登录子模块、检测管理模块、首页模块和评估问卷模块；

4、所述web端单元主要包含口腔主预警筛查单元，所述口腔主子预警筛查单元包含有登录主模块、系统管理模块、用户管理模块、检测人管理模块和口腔识别管理模块。

5、优选的，所述小程序单元，用户需要看到自己拍的照片；检测所拍摄的照片的质量，是否拍全，并且拍摄角度是否正常；拍照时给的牙齿模版需要符合小孩子的牙齿弧度；进行口腔问卷评分；通过ai识别牙齿状况，如龋齿识别。

6、优选的，所述web端单元，可以对所有患者的口腔照片进行检索查看；患者的基本信息的录入，身体器官、血液指数为非必填项；进行分人群统计患者的基本信息，对某一刻牙进行统计分析其是否出现异常，如牙状况和牙周状况。

7、优选的，所述小程序单元和web端单元包含有数据预处理单元和固定规则筛查单元；

8、数据预处理单元：对统计数据做预处理,选择时均值数据作为固定规则筛查的基础数据，并处理无效数据，处理规则是若某一时间段检测的数据为零，则剔除该时间段所有的监测指标数据：判断指标数据为零的百分比，若小于阈值，则进行数据的填充，否则剔除该项监测指标数据；

9、固定规则筛查单元：包括系统数据库、系统检测故障规则库以及运维单位异常规则库。

10、优选的，所述系统数据库用来判断患者的口腔情况是否与以往案例类似，标注出作类似案例，并对相似案例进行二次分析，若无类似案例，建立新的案例框架，进行监测指标协同分析；

11、所述系统检测故障规则库用于判断口腔检测数据是否故障，并标注出故障数据及具有故障的仪器，包括零值和恒值；

12、所述运维单位异常规则库用于判断运维单位数据记录是否作假，并标注出运维单位异常的终端。

13、优选的，根据固定规则筛查结合小程序单元和web端单元信息进行数据复查，包括数据库在线监控数据、运维记录，在线监控是否存在数据作弊、仪器是否故障、运维单位质控记录是否造假三种结果数据，输出结果并将其作为标记信息用于修正机器学习相关参数，优化固定规则筛查方法，从而获得更高的准确度；

14、基于机器学习的规则优化：以机器学习的方式对固定规则筛查不断优化,形成可信度更高的筛查规则，机器学习的方式为非监督学习和半监督学习相结合或时间序列分析，在机器学习的过程中根据实际情况设定适合具体需求的阈值。

15、优选的，所述数据预处理单元包含有小样本获取模块、样本收集训练模块、大样本收集模块、异常模型训练模块和图像质量评价模块；

16、小样本获取模块，配置为获取存在设定类别异常的口腔图像样本集；小样本筛查和标注，配置为进行图像样本集中每一个图像样本的异常筛查和标注，获得带标签的第一训练样本集；

17、样本收集训练模块，配置为构建基于深度学习的样本收集模型，并基于第一训练样本集进行模型的训练，获得训练好的样本收集模型；

18、大样本收集模块，配置为设定训练好的样本收集模型的收集阈值，并在线收集图像质量评价标注的第二训练样本集；

19、异常模型训练模块,配置为构建轻量化的基于图像质量异常分类模型，并基于第二训练样本集进行模型的训练，获得训练好的图像质量异常分类模型；

20、图像质量评价模块,配置为通过训练好的图像质量异常分类模型，在线进行视频帧图像和/或单帧图像的质量异常分类。

21、本发明提供了具有学习功能的窝沟封闭和龋病的在线预筛查系统。该具有学习功能的窝沟封闭和龋病的在线预筛查系统具备以下有益效果：

22、1、该窝沟封闭和龋病的在线预筛查系统，通过web端单元和小程序单元的实际信息交互，完成用户和医生之间的信息的快速匹配，便于根据固定规则筛查结合小程序单元和web端单元信息进行数据复查，包括数据库在线监控数据、运维记录，在线监控是否存在数据作弊、仪器是否故障、运维单位质控记录是否造假三种结果数据，输出结果并将其作为标记信息用于修正机器学习相关参数，优化固定规则筛查方法，从而获得更高的准确度。

23、2、该窝沟封闭和龋病的在线预筛查系统，通过基于深度学习的样本收集模型,在大大降低对于标注样本的依赖的同时,提升样本收集训练的训练效果,从而进一步提升了最终的评价的效率、准确性和精度；减少了通过单帧图像判断不准确的问题,使得系统能更好的学到辨识度信息,提高了判别能力。

24、3、该窝沟封闭和龋病的在线预筛查系统，进一步完善优化在线监控业务，在已有的在线监控检测大数据基础分析之上,对在线监控检测线及检测设备进行数据监测、分析和处理,实现对信息的在线监控数据进行防作弊预警﹑决策辅助分析等，大大提高在线监控的有力监控,在具有一定的异常标记信息之后采用半监督的学习调整模型精确度,从而更加准确的发现监测数据中的异常数据，使得系统在一定程度上能发现人为制造数据的情况。

技术特征：

1.一种窝沟封闭和龋病的在线预筛查系统，其特征在于：包括小程序单元和web端单元；

2.根据权利要求1所述的一种窝沟封闭和龋病的在线预筛查系统，其特征在于：所述小程序单元，用户需要看到自己拍的照片；检测所拍摄的照片的质量，是否拍全，并且拍摄角度是否正常；拍照时给的牙齿模版需要符合小孩子的牙齿弧度；进行口腔问卷评分；通过ai识别牙齿状况，如龋齿识别。

3.根据权利要求1所述的一种窝沟封闭和龋病的在线预筛查系统，其特征在于：所述web端单元，可以对所有患者的口腔照片进行检索查看；患者的基本信息的录入，身体器官、血液指数为非必填项；进行分人群统计患者的基本信息，对某一刻牙进行统计分析其是否出现异常，如牙状况和牙周状况。

4.根据权利要求1所述的一种窝沟封闭和龋病的在线预筛查系统，其特征在于：所述小程序单元和web端单元包含有数据预处理单元和固定规则筛查单元；

5.根据权利要求4所述的一种窝沟封闭和龋病的在线预筛查系统，其特征在于：所述系统数据库用来判断患者的口腔情况是否与以往案例类似，标注出作类似案例，并对相似案例进行二次分析，若无类似案例，建立新的案例框架，进行监测指标协同分析；

6.根据权利要求5所述的一种窝沟封闭和龋病的在线预筛查系统，其特征在于：根据固定规则筛查结合小程序单元和web端单元信息进行数据复查，包括数据库在线监控数据、运维记录，在线监控是否存在数据作弊、仪器是否故障、运维单位质控记录是否造假三种结果数据，输出结果并将其作为标记信息用于修正机器学习相关参数，优化固定规则筛查方法，从而获得更高的准确度；

7.根据权利要求4所述的一种窝沟封闭和龋病的在线预筛查系统，其特征在于：所述数据预处理单元包含有小样本获取模块、样本收集训练模块、大样本收集模块、异常模型训练模块和图像质量评价模块；

技术总结
本发明涉及一种窝沟封闭和龋病的在线预筛查系统技术领域，且公开了一种窝沟封闭和龋病的在线预筛查系统，包括小程序单元和web端单元；所述小程序单元主要包含口腔子预警筛查单元，所述口腔子预警筛查单元包含有登录子模块、检测管理模块、首页模块和评估问卷模块，通过web端单元和小程序单元的实际信息交互，完成用户和医生之间的信息的快速匹配，便于根据固定规则筛查结合小程序单元和web端单元信息进行数据复查，在线监控是否存在数据作弊、仪器是否故障、运维单位质控记录是否造假三种结果数据，输出结果并将其作为标记信息用于修正机器学习相关参数，优化固定规则筛查方法，从而获得更高的准确度。

技术研发人员：游月华,元博,彭姝媛,周珊羽,吕慧玲
受保护的技术使用者：深圳市龙华区人民医院
技术研发日：
技术公布日：2024/2/8