业务背景
1. 业务亮点与立项原因
口腔医疗影像分析面临三大核心痛点：
诊断效率瓶颈：全景片、CBCT等影像依赖医生人工判读，单例分析耗时15-30分钟；
精准度依赖经验：气道分析、头影测量等复杂指标对医生空间解析能力要求高，误诊率达8%-12%；
医患沟通障碍：正畸方案（如VTO模拟）缺乏直观展示工具，患者接受度不足60%。
影像智能分析平台通过AI技术实现三大突破：
效率革命：全景片病灶识别耗时缩短至3秒，CT三维重建效率提升10倍；
精准量化：头影测量误差控制在±0.5mm以内，气道体积计算精度达95%；
体验升级：VTO动态模拟支持侧貌变化预览，患者方案接受度提升至85%。
2. 立项过程与甲方沟通
项目经多阶段论证启动：
临床需求收集：与三甲医院口腔科合作，收集2000例标注影像数据，明确正畸科对VTO模拟、颌面外科对气道分析的高频需求；
技术可行性验证：基于开源框架（如MONAI）进行牙槽骨分割POC测试，Dice系数达0.92后立项；
合规性确认：对接DICOM标准，通过医疗器械软件注册审评指导原则要求。
口腔医疗影像分析面临三大核心痛点：
诊断效率瓶颈：全景片、CBCT等影像依赖医生人工判读，单例分析耗时15-30分钟；
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医患沟通障碍：正畸方案（如VTO模拟）缺乏直观展示工具，患者接受度不足60%。
影像智能分析平台通过AI技术实现三大突破：
效率革命：全景片病灶识别耗时缩短至3秒，CT三维重建效率提升10倍；
精准量化：头影测量误差控制在±0.5mm以内，气道体积计算精度达95%；
体验升级：VTO动态模拟支持侧貌变化预览，患者方案接受度提升至85%。
2. 立项过程与甲方沟通
项目经多阶段论证启动：
临床需求收集：与三甲医院口腔科合作，收集2000例标注影像数据，明确正畸科对VTO模拟、颌面外科对气道分析的高频需求；
技术可行性验证：基于开源框架（如MONAI）进行牙槽骨分割POC测试，Dice系数达0.92后立项；
合规性确认：对接DICOM标准，通过医疗器械软件注册审评指导原则要求。
功能介绍
1. 核心功能模块与用户价值
（1）全景片病灶识别 放射科医生 1秒定位牙周炎、龋齿等8类病灶，支持热力图可视化标注
（2）CT三维重建 颌面外科医生 生成颅颌面三维模型，支持任意角度切割观察，测量精度0.1mm
（3）VTO模拟 正畸科医生 动态展示牙齿移动轨迹，生成治疗前后侧貌对比视频
（4）头影测量分析 正畸/正颌医生 自动标注22个解剖标志点，生成SNB、ANB等18项量化指标
（5）气道分析 睡眠呼吸科医生 计算气道最小截面积、容积，辅助OSAHS（阻塞性睡眠呼吸暂停）诊断
（6）三停五眼评估 美容科医生 基于面部黄金比例给出整形建议，支持术前术后效果对比
2. 主要功能路径
全景片分析：DICOM影像上传→AI自动标注病灶→生成结构化报告→医生确认并写入病历。
CT重建：原始CT序列导入→AI去噪与三维重建→医生测量关键解剖结构→生成手术规划方案。
VTO模拟：患者面部扫描→AI模拟牙齿移动路径→生成动态视频→医患共决策治疗方案。
（1）全景片病灶识别 放射科医生 1秒定位牙周炎、龋齿等8类病灶，支持热力图可视化标注
（2）CT三维重建 颌面外科医生 生成颅颌面三维模型，支持任意角度切割观察，测量精度0.1mm
（3）VTO模拟 正畸科医生 动态展示牙齿移动轨迹，生成治疗前后侧貌对比视频
（4）头影测量分析 正畸/正颌医生 自动标注22个解剖标志点，生成SNB、ANB等18项量化指标
（5）气道分析 睡眠呼吸科医生 计算气道最小截面积、容积，辅助OSAHS（阻塞性睡眠呼吸暂停）诊断
（6）三停五眼评估 美容科医生 基于面部黄金比例给出整形建议，支持术前术后效果对比
2. 主要功能路径
全景片分析：DICOM影像上传→AI自动标注病灶→生成结构化报告→医生确认并写入病历。
CT重建：原始CT序列导入→AI去噪与三维重建→医生测量关键解剖结构→生成手术规划方案。
VTO模拟：患者面部扫描→AI模拟牙齿移动路径→生成动态视频→医患共决策治疗方案。
项目实现
1. 团队构成与开发周期
参与角色：项目经理1人、医学影像算法工程师4人、全栈开发工程师3人、测试工程师2人、口腔医学顾问1人，共计11人。
开发周期：12个月（数据标注3个月→算法研发6个月→临床测试与优化3个月）。
2. 技术栈与实现亮点
技术架构：
影像处理：基于MONAI框架开发，集成3D Slicer进行可视化调试；
深度学习：采用SWIN UNETR进行CT分割，VTO模拟使用StyleGAN3生成对抗网络；
部署优化：TensorRT加速推理，FP16量化使GPU推理延迟≤50ms；
数据安全：符合DICOMweb标准，患者影像数据采用AES-256加密传输。
实现难点：
小样本学习：针对罕见病（如成釉细胞瘤）病例不足问题，采用GAN数据增强与半监督学习；
多模态融合：整合CBCT（三维）与全景片（二维）数据，设计跨模态注意力机制；
实时渲染：三维模型流畅交互需解决WebGL渲染瓶颈，采用LOD（细节层次）优化技术。
参与角色：项目经理1人、医学影像算法工程师4人、全栈开发工程师3人、测试工程师2人、口腔医学顾问1人，共计11人。
开发周期：12个月（数据标注3个月→算法研发6个月→临床测试与优化3个月）。
2. 技术栈与实现亮点
技术架构：
影像处理：基于MONAI框架开发，集成3D Slicer进行可视化调试；
深度学习：采用SWIN UNETR进行CT分割，VTO模拟使用StyleGAN3生成对抗网络；
部署优化：TensorRT加速推理，FP16量化使GPU推理延迟≤50ms；
数据安全：符合DICOMweb标准，患者影像数据采用AES-256加密传输。
实现难点：
小样本学习：针对罕见病（如成釉细胞瘤）病例不足问题，采用GAN数据增强与半监督学习；
多模态融合：整合CBCT（三维）与全景片（二维）数据，设计跨模态注意力机制；
实时渲染：三维模型流畅交互需解决WebGL渲染瓶颈，采用LOD（细节层次）优化技术。
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