1. 本选题研究的目的及意义

随着口腔正畸技术的快速发展和人们对口腔美观需求的不断提高，牙托槽正畸技术作为一种高效、精确的牙齿矫正方法，其应用日益广泛。

然而，传统的牙托槽定位和图像采集方法存在诸多不足，例如操作繁琐、效率低下、定位精度受操作者经验影响较大等问题，难以满足现代口腔正畸对精准化、自动化的需求。

本课题研究旨在开发一套牙托槽自动定位图像采集系统，以解决传统方法存在的不足，提高牙托槽定位和图像采集的效率和精度，为口腔正畸提供更加便捷、高效的技术支持。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，随着计算机视觉、人工智能等技术的快速发展，牙托槽自动定位图像采集技术成为了口腔医学领域的研究热点。

国内外学者在该领域开展了大量的研究工作，并取得了一定的成果。

1. 国内研究现状

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本课题研究的主要内容包括以下几个方面：
1.系统需求分析：对牙托槽自动定位图像采集系统的功能、性能、用户需求等进行全面分析，明确系统的设计目标和技术指标。

2.系统总体设计：确定系统的硬件架构和软件架构，设计系统的各个模块的功能和接口，制定数据流程和控制流程。

3.图像采集模块设计：选用合适的相机和镜头，设计图像采集装置，并对相机进行标定和校正，以获取高质量的牙齿图像。

4. 研究的方法与步骤

本课题研究将采用理论研究与实验研究相结合的方法，并借助计算机辅助设计、仿真和分析工具，按照以下步骤逐步开展：
1.文献调研与需求分析：查阅国内外相关文献，了解牙托槽自动定位图像采集技术的研究现状、发展趋势以及关键技术，并结合口腔正畸临床需求，进行系统化的需求分析，明确系统的设计目标和功能要求。

2.系统设计与方案论证：根据需求分析结果，进行系统总体设计，确定系统的硬件架构、软件架构、功能模块划分、数据流程和控制流程。

对方案进行可行性分析和技术论证，选择合适的技术路线和解决方案。

5. 研究的创新点

本课题研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.提出一种基于深度学习的牙托槽自动定位算法：针对传统算法在复杂环境下识别精度不高的问题，本研究将探索基于深度学习的牙托槽自动定位算法，利用深度卷积神经网络强大的特征学习能力，提高牙托槽在复杂口腔环境下的识别精度。

2.设计一种低成本、高效率的图像采集装置：针对现有商业化系统价格昂贵、操作复杂的问题，本研究将设计一种基于低成本相机的图像采集装置，并开发相应的图像处理算法，以实现高效率、低成本的图像采集。

3.开发一套操作简便、功能完善的软件系统：本研究将开发一套用户友好的软件系统，集成图像采集、自动定位、数据管理等功能，方便医生和患者操作使用，提高系统的实用性和可推广性。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

1. 张晓峰, 刘天亮, 王巍, 等. 基于深度学习的牙齿图像中托槽自动识别[j]. 中国数字医学, 2022, 17(04): 85-89.

2. 张梦茹, 张海, 邓超, 等. 基于改进yolov5的错合畸形牙颌模型托槽目标识别[j]. 华西口腔医学杂志, 2022, 40(05): 531-537.

3. 王永超, 徐强, 王浩, 等. 基于深度学习的多目标牙托槽识别[j]. 光学精密工程, 2022, 30(03): 679-688.