业务和功能介绍
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。
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。
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。
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。
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。
示例图片视频
相似推荐
需求自动化分析提取工具-平台
需求自动化分析提取工具
1需求自动化分析提取工具
2需求自动化分析提取工具
3需求自动化分析提取工具
4需求自动化分析提取工具
5需求自动化分析提取工具
6需求自动化分析提取工具
7需求自动化分析提取工具
8需求自动化分析提取工具
企业管理系统
一套企业内部管理系统，包含功能模块如下
1）用户、权限、角色、部门、职务、通讯录管理
2）数据字典、分类字典、系统配置管理
3）企业微信群、群消息、企业微信外部人员管理
4）在线表单、积木报表管理
5）问卷管理
6）审批流管理，支持按人员、部门、角色、职务等设置审批流程
某半导体企业物流控制塔系统-IDP
随着该企业业务发展，需要对国内保税区仓库进行统一管理，实现收发货及库存管理标准化、精益化，需对接仓库 WMS 进行数据抽取汇总，通过控制塔进行数据展示。并在过程中实现该企业数字化转型，通过系统进行供应链流程可视化监控。
政务/3D模型生成/Github开发者能力评估
3D-Generator后端仓库代码是一个集成了多种AI能力的综合应用平台，专注于构建一个根据文本或图片生成3D模型的服务系统。该平台包含Spring Boot后端应用和3D模型生成服务两个主要部分，支持通过文本描述或图片生成单个3D素材元素（如动物、物体等，非场景级别）。
用户定位与痛点分析
本项目主要面向以下几类用户：
设计人员：需要快速获取3D素材用于原型设计、概念验证的设计师
游戏开发者：需要批量生成游戏中的小型3D资产的开发团队
教育工作者：需要3D模型作为教学辅助工具的教师
普通爱好者：对3D建模感兴趣但缺乏专业技能的个人用户
这些用户面临的主要痛点包括：专业3D建模软件学习成本高、建模过程耗时、难以快速将创意转化为3D模型、专业建模人员成本高。通过本平台，用户可以通过简单的文本描述或上传图片，快速生成所需的3D模型，大大降低了3D建模的门槛和成本。
核心功能
Spring Boot后端核心功能
用户认证与授权（基于JWT）
数据管理与持久化
阿里云OSS文件存储集成
阿里云视觉智能API集成
RESTful API接口提供
统一异常处理
3D模型生成服务核心功能
通过文本描述生成3D模型
通过图片URL或base64编码生成3D模型
支持图片文件上传生成3D模型
提供任务状态查询接口
完整的API文档（Swagger UI）
3D模型效果评估功能
3D模型效果评估系统
为确保生成的3D模型质量，我们设计了一套完整的效果评估系统，通过以下关键指标验证3D模型生成效果：
准确率：模型是否准确反映了输入描述或图片的核心特征
完整性：生成的3D模型是否完整，有无缺失重要部分
细节丰富度：模型表面细节、纹理等是否丰富自然
几何合理性：模型的比例、结构是否符合物理规律
生成效率：从请求到完成生成的时间消耗
评估系统设计包括：
自动评估模块：通过算法对生成模型的各项指标进行量化评估
人工复核机制：对自动评估结果进行抽样人工复核，校准评估算法
反馈优化循环：将评估结果反馈到模型生成参数调整中，持续优化生成效果
评估报告生成：为每个生成的模型提供详细的评估报告
评估系统通three_d_effect_evaluation 模块实现，包含模型评估器、模型处理服务和评估API等组件。
企业邮箱-RichMail
该项目是一款拥有灵活权限、可配置化的 web 端企业邮箱，面向用户主要分为邮箱、网盘、通讯录、日历四大模块，面向管理者主要是管理平台以及安全平台，该项目已经在人寿，中国银行等机构内部使用。
帮助文档
Copyright @ 2021-2024 程聚宝 | 浙ICP备2021014372号
人工客服