摘要: 为了给计算机自动识别诊断提供模板参考并初步尝试计算机自动识别, 将2249例错牙合畸形样本进行聚类和判别分析, 以60个标志点的坐标值作为分类变量, 形成21个数字化诊断模板, 总判别准确率和交互验证准确率分别达到89.1%和85.0%。采用判别方程或者模板特征对新样本进行分类, 并为正畸临床诊断、疗效评价和预测提供参考。 采用模板匹配的方法对10例新样本的23个标志点进行初步计算机自动识别研究, 其中11个标志点的识别误差小于2 mm, 能够满足临床应用要求。
中图分类号:
韩冰,许天民,林久祥. 建立错牙合畸形数字化诊断模板及标志点自动识别研究[J]. 北京大学学报(自然科学版).
HAN Bing,XU Tianmin,LIN Jiuxiang. Establishment of Digital Diagnostic Templates for Malocclusion and Research of Landmark Automatic Identification[J]. .