Deep Learning-Based Multiclass Instance Segmentation for Dental Lesion Detection

Abstract

为此，我们提出了一种用于根尖周疾病检测的轻量级Mask-RCNN模型。该模型分为两部分构建:轻量级的改进MobileNet-v2骨干网和基于区域的网络(RPN)，用于小数据集的根尖周疾病定位。为了测量所提出模型的有效性，轻量级的Mask-RCNN在包含五种不同类型根尖周围病变图像的自定义注释数据集上进行评估。结果表明，该模型可以检测和定位根尖周围病变，总体精度为94%，平均平均精度为85%，平均感染率为71.0%。

网络架构图