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作者：朱海婷;沈雨晨;李佳岭;
单位：南京邮电大学物联网学院;东南大学计算机网络和信息集成教育部重点实验室;南京大学医学院附属口腔医院正畸科;
摘要：口腔全景片分类技术能辅助医生快速、准确诊断牙齿生长发育阶段，并支持制定和调整正畸治疗方案。针对残差网络(ResNet)在图像分类中存在的局限性，提出一种新的分类网络ID-ResNet,以提高口腔全景片的分类精度。ID-ResNet结合了双通道注意力机制DANet和Inception模块，旨在解决ResNet在捕捉特征间复杂关系、多尺度特征提取和特征图尺寸不一致等问题。实验结果表明，ID-ResNet在口腔全景片的分类任务上性能优于大多数现有主流模型，显著提升了分类准确性。
关键词：口腔全景片;;卷积神经网络;;多尺度特征;;注意力机制
基金资助：计算机网络和信息集成教育部重点实验室开放课题(K93-9-2023-04);; 国家卫健委科研项目(A2023-021)
