提供口腔健康分析服务的装置和方法 [0001] 本发明涉及一种提供口腔健康分析服务的装置和方法。 [0002] 一般来说,有口腔健康问题或定期到牙医那里进行口腔健康检查的患者,只有依靠医生的解释才知道自己的口腔健康状况。 [0003] 具体地,就诊的患者通过牙科影像全景设备对口腔进行拍照,并根据牙医对拍摄的全景影像的讲解,掌握自己的口腔健康状况。 [0004] 也就是说,对于大多数不是口腔疾病专家的患者来说,即使看到全景图像也很难确定自己的口腔健康状况,因此他们往往依赖牙医的解释来确定自己的口腔健康状况. [0005] 因此,患者难以掌握自身口腔健康状况的客观指标。 [0006] 因此,需要一种方法,让患者无需牙医的解释即可检查自己的口腔健康状况,自行判断病情的严重程度,并迅速决定是否接受治疗。 [0007] 本发明解决上述问题的目的是基于患者的口腔图像数据通过深度学习模型生成并提供患者的口腔健康状况信息。 [0008] 本发明要解决的问题不限于上述问题,其他未提及的问题本领域的技术人员将从以下描述中清楚地理解。 [0009] 在由根据本发明的用于解决上述问题的装置执行的提供口腔健康分析服务的方法中,当从口腔成像装置接收到患者的口腔图像数据时,基于疾病检测模型生成口腔口腔疾病数据通过从图像数据中识别患者口腔的至少一种疾病,基于位置检测模型确定口腔图像数据的解剖位置,并基于牙齿分割模型确定口腔。通过从图像数据中识别每个牙齿区域,并基于相对于口腔疾病数据的解剖位置和牙齿位置中的至少一个生成结果数据,来确定每个牙齿的牙齿位置。 [0010] 另外,在生成结果数据中,根据口腔疾病数据和解剖位置确定每个口腔疾病的详细口腔疾病名称,口腔疾病详细名称表示对应的解剖位置,口腔疾病数据和牙齿基于该位置,可以确定对应于预定口腔疾病的至少一颗牙齿的位置。 [0011] 此外,通过用户界面 (UI) 显示结果数据,当通过 UI 请求关于结果数据的问题时,在 UI 上显示聊天窗口,当问题输入到聊天窗口时,生成对基于预设方法的问题并将生成的答案显示在聊天窗口中,其中UI包括显示关于患者的个人信息的第一区域,其可以包括第二区域,其中代表至少一种识别的口腔疾病的指标是显示在口腔图像数据上,以及显示结果数据的第三区域。 [0012] 另外,当向聊天窗口输入问题时,在第二区域显示的口腔图像数据上确定与输入问题相关的区域,并在口腔图像数据上显示指示确定区域的指示符。还可以包括做的步骤。 [0013] 此外,预设方法包括第一种方法,基于预先存储的疾病词典数据库搜索并生成与问题相关的答案,并从包括至少一个预先定义的疾病词典数据库中请求并提供与问题相关的答案。注册专家,可包括第二种接收方式中的任何一种。 [0014] 该方法还可以包括基于结果数据和答案为患者生成包括牙齿健康指数、牙龈健康指数、骨质疏松症预测因子和颞下颌关节健康指数中的至少一种的口腔健康状况信息。 [0015] 此外,UI还可以包括用于显示口腔健康状态信息的第四区域。 [0016] 此外,当在第二方法中生成答案时,向提供答案的组请求关于口腔健康状态信息的反馈信息,并且当响应于该请求接收到反馈信息时,该接收方法还可以包括在第四区域上显示接收到的反馈信息,其中反馈信息可以包括口腔健康状态信息的可靠性水平和附加发现中的至少之一。 [0017] 此外,根据本发明的用于解决上述问题的提供口腔健康分析服务的设备包括通信单元和为口腔健康分析服务提供UI(用户界面)的处理器,该处理器包括:当口腔图像时从口腔成像设备接收患者的数据,基于疾病检测模型从口腔图像数据生成识别患者的至少一种口腔疾病的口腔疾病数据,并且基于位置检测模型生成识别患者的至少一种口腔疾病的解剖位置确定口腔图像数据,基于牙齿分割模型从口腔图像数据中识别出每颗牙齿区域,识别每颗牙齿的牙齿位置,确定口腔疾病数据的解剖位置和解剖位置。结果数据可基于至少一个牙齿位置产生。 [0018] 除此之外,还可以提供另一种实现本发明的方法、另一种系统以及记录有用于执行该方法的计算机程序的计算机可读记录介质。 [0019] 根据如上所述的本发明,通过基于患者口腔图像数据的深度学习模型生成和提供患者的口腔健康状况信息,患者可以客观地检查他们的口腔健康状况而无需医生的解释。 [0020] 本发明的效果不限于上述效果,本领域技术人员通过以下描述将清楚地理解其他未提及的效果。 [0021] 附图说明图1是显示根据本发明的用于提供口腔健康分析服务的系统的图。 [0022] 图2是用于说明根据本发明的提供口腔健康分析服务的装置的图。 [0023] 图3是用于说明根据本发明生成口腔图像数据的结果数据的过程的图。 [0024] 图4是用于说明根据本发明的提供口腔健康分析服务的UI的图。 [0025] 图5是用于说明根据本发明在UI上显示聊天窗口的过程的图。 [0026] 图6是示出根据本发明的医疗终端上的口腔健康状况信息的示例图。 [0027] 图7是示出根据本发明的患者终端上的口腔健康状况信息的示例图。 [0028] 图8是示出根据本发明的提供口腔健康分析服务的过程的流程图。 [0029] 本发明的优点和特征,以及实现它们的方法,通过以下结合附图对实施例的详细描述将会更加清楚。 然而,本发明不限于以下公开的实施例,而是可以以各种不同的形式实施,仅这些实施例旨在完成本发明的公开,并且是本发明所属领域中共有的。提供以充分告知所属领域的技术人员本发明的范围,且本发明仅由权利要求的范围界定。 [0030]此处使用的术语用于描述实施例,并不旨在限制本发明。 在本说明书中,单数形式也包括复数形式,除非在短语中另有特别说明。 如本文所用,“包含”和/或“包含”不排除存在或添加一种或多种除所述元素之外的其他元素。 在整个说明书中,相同的参考数字指代相同的元素,并且“和/或”包括一个或多个所列举的元素的每个和每个组合。 尽管“第一”、“第二”等用于描述各种组件,但是这些组件当然不受这些术语的限制。 这些术语仅用于将一个组件与另一个组件区分开来。 因此,不言而喻,在本发明的技术精神内,下述第一要素也可以是第二要素。 [0031] 除非另有定义,否则本说明书中使用的所有术语(包括技术和科学术语)可以按照本发明所属领域的技术人员通常理解的含义使用。 此外,除非明确明确定义,否则常用词典中定义的术语不会被理想地或过度地解释。 [0032] 在下文中,将参考附图详细描述本发明的实施例。 [0033] 图1是显示根据本发明的用于提供口腔健康分析服务的系统1的图。 [0034] 图2是用于说明根据本发明的用于提供口腔健康分析服务的装置10的图。 [0035] 图3是用于说明根据本发明生成口腔图像数据的结果数据的过程的图。 [0036] 图4是用于解释根据本发明的提供口腔健康分析服务的UI 400的图。 [0037] 图5是用于解释根据本发明在UI 400上显示聊天窗口的过程的图。 [0038] 图6是显示根据本发明的医生终端30上的口腔健康状况信息的示例图。 [0039] 图7是根据本发明在患者终端30上显示的口腔健康状态信息的示例图。 [0040] 在下文中,将参考图1至图7描述根据本发明的用于提供口腔健康分析服务的系统1。 [0041] 系统1可以包括口腔健康分析服务提供设备10、口腔成像设备20、医生终端30、患者终端40和通信网络50。 这里,系统1可以包括比图1中所示的组件更少或更多的组件。 [0042] 首先,当从口腔成像设备20接收到患者的口腔图像数据时,设备10通过多个深度学习模型生成口腔疾病数据,确定解剖位置,并识别牙齿位置。口腔的结果数据可能会产生患者。 [0043] 此外,设备10通过用户界面(UI)400显示结果数据,并且当通过UI 400请求关于结果数据的问题时,可以在UI 400上显示聊天窗口。 [0044] 此时,当向聊天窗口输入问题时,设备10根据预设方法生成问题的答案并显示在聊天窗口上,并根据结果数据和答案提供口腔健康状况信息. 可以创建 [0045] 因此,装置10基于患者的口腔图像数据通过深度学习模型生成并提供患者的口腔健康状况信息,使得患者无需医生解释即可客观地检查自己的口腔健康状况。 [0046] 这里,设备10可以包括计算机、服务器、移动终端和智能手机中的至少一种。 [0047] 这里,设备10可以是计算机的形式。 更具体地,计算机可以包括能够通过执行计算处理向用户提供结果的所有各种装置。 [0048] 例如,计算机不仅包括台式PC和笔记本(Note Book),还包括智能手机、平板电脑、手机、PCS手机(Personal Communication Service phone)、同步/异步IMT移动终端-2000 (International Mobile Telecommunication-2000)、掌上电脑 (Palm PC) 和个人数字助理 (PDA) 也可能适用。 另外,当头戴式显示器(Head Mounted Display,HMD)装置包含计算功能时,HMD装置可以成为计算机。 [0049] 此外,计算机可以对应于从客户端接收请求并执行信息处理的服务器。 或者,计算机可以是客户端设备。 [0050] 接下来,口腔拍摄装置20是通过拍摄患者的口腔来生成患者的口腔图像数据的装置,例如可以包括CBCT装置21或全景拍摄装置22。 [0051] 在此,CBCT装置21可以是进行锥形束体积摄影的装置。 这里,梳状束立体放射成像可以是在不同的投影角度对一系列2D放射图像进行成像,然后处理2D放射图像以重建3D立体图像。 [0052] 另外,全景成像装置22可以是利用辐射的成像装置,其在患者静止的状态下将患者的下巴和头部固定到准确的位置,然后对患者的口腔进行拍摄。 [0053] 接下来,医生终端30和患者终端40包括移动电话、智能电话、个人数字助理(PDA)、便携式多媒体播放器(PMP)和包括显示装置、输入装置和通信功能的平板电脑。 .、个人计算机(例如,台式计算机、笔记本计算机等)、工作站、个人数字助理(PDA)和数字设备,例如上网本。 [0054] 这里,医生终端30和患者终端40通过互联网访问网站或下载应用程序以通过网站或应用程序接收用于口腔健康分析服务的UI 400。 [0055] 医生终端30是牙医使用的终端,并且可以是通过UI 400输入关于患者结果数据的问题并接收和显示对问题的回答的终端。 [0056] 患者终端40可以是患者使用的终端,也可以是安装在一侧的终端,以便患者在牙科诊所接受治疗时可以查看口腔健康状况信息。 因此,患者可以直接通过患者终端40查询自己的口腔健康状况信息。 [0057] 此外,通信网络50可以在装置10、口腔成像装置20、医生终端30和患者终端40之间发送和接收各种类型的信息。 [0058]在此,各种类型的通信网络都可以用作通信网络50,例如WLAN(无线局域网)、Wi-Fi、Wibro、Wimax、HSDPA(高速下行链路分组接入)、以太网等有线通信方式, xDSL(ADSL、VDSL)、HFC(混合光纤同轴电缆)、FTTC(光纤到路边)、FTTH(光纤到户)都可以使用。 [0059] 此外,通信网络50不限于上述通信方式,除了上述通信方式之外,还可以包括广为人知或将来开发的所有类型的通信方式。 [0060] 以下,将参照图2至图7详细描述根据本发明的用于提供口腔健康分析服务的装置10。 [0061] 参考图2,设备10可以包括通信单元110、存储器120和处理器130。 这里,设备10可以包括比图2所示的组件更少或更多的组件。 [0062] 通信单元110可以在设备10和口腔成像设备20之间、在设备10和医生终端30之间、在设备10和患者终端40之间、或者在设备10和通信网络(50)之间。包括一个或多个模块,使它们之间能够进行无线通信。 [0063] 此外,通信单元110可以包括将设备10连接到一个或多个网络的一个或多个模块。 [0064] 存储器120可以存储支持设备10的各种功能的数据。 存储器120可以存储在设备10中运行的多个应用程序(应用程序或应用程序)、用于操作设备10的数据和命令。 这些应用中的至少一些可以针对设备10的基本功能而存在。 同时,应用程序可以存储在存储器120中,安装在设备10上,并由处理器130驱动以执行设备10的操作(或功能)。 [0065] 存储器120可以包括用于口腔疾病的疾病词典数据库122。 此处,疾病辞典数据库122可包括多种口腔疾病的详细描述和治疗方法。 [0066] 除了与应用程序相关的操作之外,处理器130还可以控制设备10的一般操作。 处理器130可以通过处理通过上述组件输入或输出的信号、数据、信息等或通过运行存储在存储器120中的应用程序来向用户提供或处理适当的信息或功能。 [0067] 此外,处理器130可以控制结合图2讨论的至少一些组件以便驱动存储在存储器120中的应用程序。 此外,处理器130可以组合并操作包括在设备10中的至少两个或更多个元件以驱动应用程序。 [0068] 参见图3,处理器130对从口腔成像装置20接收的患者口腔图像数据进行数据预处理过程,基于疾病检测模型生成口腔疾病数据,并创建位置检测模型。可以基于牙齿分割模型确定解剖学位置并识别牙齿位置。 [0069] 并且,处理器130可基于关于口腔疾病数据的解剖学位置和牙齿位置中的至少一者产生结果数据。 [0070] 具体地,当通过通信单元110从口腔拍摄装置20接收到患者的口腔图像数据时,处理器130基于疾病检测模型从口腔图像数据中确定患者的至少一个口腔疾病。可以生成通过识别疾病的数据。 [0071] 这里,口腔疾病数据可以包括关于口腔疾病的类型、口腔疾病的位置和存在概率中的至少一种的信息。 这里,口腔疾病的类型可以是对应于口腔疾病的主要分类的类型。 例如,口腔疾病的类型可以包括肿瘤、蛀牙、牙龈疾病等。 [0072] 这里,疾病检测模型为深度学习模型,基于多个现有患者各自的口腔图像数据和多个现有患者各自的口腔图像数据的口腔疾病标签数据建立学习数据集,而构建的学习数据可以基于集合进行机器学习。 [0073] 另外,疾病检测模型包括牙齿健康指数计算神经网络(算法)、牙龈健康指数计算神经网络(算法)、颞下颌关节健康指数计算神经网络(算法)、骨质疏松健康指数中的至少一种。指标计算神经网络(算法)。可以。 [0074] 这里,处理器130包括牙齿健康指数计算神经网络(算法)、牙龈健康指数计算神经网络(算法)、颞下颌关节健康指数计算神经网络(算法)以及在生成疾病检测模型时包括的骨质疏松症。健康指数计算神经网络(算法)中的至少两个或多个神经网络(算法)可以一起使用,以通过各自的神经网络(算法)识别口腔疾病。 [0075] 此外,当在预定数目或更多的神经网络(算法)中确定特定疾病以预定概率或更高的概率存在于特定位置时,处理器130可以产生口腔疾病数据。 [0076] 这里,牙齿健康指数计算神经网络(算法)确定左上健康、中上健康、右上健康、左下健康、中下健康和右下健康中的至少一个,并且平均每个可以的总和得到计算牙齿健康指数。 [0077] 这些牙齿健康指数计算神经网络(算法)可以由Inception V3 CNN神经网络组成,也可以由CNN共11层组成的人工智能神经网络组成,并利用已有的图像学习数据通过Transfer Learning得到结果。使用配置 [0078] 另外,牙龈健康指数计算算法可以判断左上健康水平、右上健康水平、左下健康水平和右下健康水平,并取各自总和的平均值来计算牙龈健康指数。 . [0079] 这种牙龈健康指数计算神经网络(算法)可以由Inception V3 CNN神经网络组成,也可以由一个共11层的CNN人工智能神经网络组成,其结果利用已有的图像学习数据通过可以使用配置迁移学习 [0080] 此外,用于计算颞下颌关节健康指数的神经网络(算法)由基于Inception V3的Faster RCNN算法分离并找到髁突(关节突出)的两个区域和分类算法组成,该算法基于分离的区域进行分类并找到了区域。它可以。 [0081] 用于计算颞下颌关节健康指数的神经网络(算法)可以分类并显示有无关节疾病。 [0082] 此外,骨质疏松健康指数计算神经网络(算法)可以由基于Inception V3的Faster RCNN算法,分离并找到颞下颌关节的两个区域,以及基于分离找到的区域进行分类的分类算法组成.有。 [0083] 这种骨质疏松症健康指数计算神经网络(算法)可以分类并显示是否存在骨质疏松症。 [0084]此外,疾病检测模型可以被配置为进一步包括用于颞下颌关节和其他特定发现的算法。 这里,颞下颌关节等特异发现算法是一种通过对象检测技术发现疾病区域的算法,针对45种疾病,可以由Faster RCNN组成。 [0085] 处理器130可以基于位置检测模型确定口腔图像数据的解剖学位置。 [0086] 这里,位置检测模型为深度学习模型,基于每个现有患者的多个口腔图像数据和每个现有患者的多个口腔图像数据的解剖位置标签数据建立学习数据集,并且构建的学习数据可以基于集合进行机器学习。 [0087] 处理器130可以通过基于牙齿分割模型从口腔图像数据中识别每个牙齿区域来识别每个牙齿的牙齿位置。 [0088] 这里,牙齿分割模型为深度学习模型,基于每个现有患者的多个口腔图像数据和每个现有患者的多个口腔图像数据的每个牙齿位置的标签数据建立学习数据集,而 built learning 可以基于数据集进行机器学习。 [0089] 处理器130可基于关于口腔疾病数据的解剖学位置和牙齿位置中的至少一者生成结果数据。 [0090] 这里,结果数据可以包括关于疾病分类、疾病名称、位置、附加检查和推荐中的至少一项的信息。 [0091] 更具体地,处理器130根据口腔疾病数据和解剖位置确定每个口腔疾病的详细口腔疾病名称,并且详细口腔疾病名称可以指示对应的解剖位置。 [0092] 这里,解剖学位置可以是通过相对于患者的口腔划分牙齿部分和颞下颌关节的上部或下部而获得的信息。 [0093] 例如,处理器130基于口腔疾病数据,基于肿瘤的解剖位置,基于肿瘤的解剖位置,确定口腔疾病是否为肿瘤并且以80%的概率存在于下巴中。肿瘤,可确定详细的口腔疾病名称。 [0094] 此外,处理器130可基于口腔疾病数据和牙齿位置来确定对应于预定口腔疾病的至少一颗牙齿的位置。 [0095] 这里,预设的口腔疾病可以是蛀牙(龋齿),如果预设的口腔疾病是蛀牙,则处理器130可以确定牙齿是哪一颗以及牙齿的位置。 [0096] 处理器130可以通过UI 400显示结果数据。 [0097] 这里,处理器130可以通过用于提供口腔健康分析服务的网站或应用程序来提供UI 400。 [0098] 具体地,医生终端30或患者终端40通过设备10提供的网站或设备10提供的应用程序访问互联网并接收UI 400。UI 400可以通过应用程序通过下载提供。 [0099] 这里,可以从外部服务器(未示出),例如下载服务器,下载并安装应用程序。 [0100] 参考图4,UI 400在口腔图像数据上显示其中显示关于患者的个人信息的第一区域410和指示识别的至少一种口腔疾病的指示符421。它可以包括第二区域420和第三区域430,其中显示结果数据。 [0101] 具体地,第一区域410可以显示个人信息,包括进行了个人信息保护的患者的姓名、患者的身份证号码、性别和年龄中的至少一个。 [0102] 在第二区域420中,可以显示口腔图像数据,并且可以在口腔图像数据上显示指示口腔疾病的指示符421。 这里,可以针对每种口腔疾病显示指示符421。 [0103] 因此,当通过UI 400输入指示符421时,处理器130可以在UI 400上显示聊天窗口440。 此外,处理器130可以基于针对与指标421对应的疾病的预先存储的疾病词典数据库122来检索关于该疾病的详细信息,并将其显示在聊天窗口440中。 [0104] 第三区域430包括疾病分类、疾病名称、部位、附加检查和推荐。 [0105] 此外,UI 400包括用于搜索多个患者的结果数据的搜索框411和根据在搜索框411中输入的信息显示关于多个患者的识别信息的搜索结果窗口412。还可包括。 [0106] 这里,关于多个患者的识别信息可以包括每个患者的个人信息保护处理过的姓名、每个患者的识别号码和每个患者的结果数据的生成日期中的至少一个。 [0107] 参照图5,当通过UI 400请求关于结果数据的问题时,处理器130可以在UI 400上显示聊天窗口440。 [0108] 这里,处理器130可以在表示至少一种口腔疾病的指示符421通过UI 400输入到口腔图像数据时在UI 400上显示聊天窗口440。 [0109] 备选地,当输入显示在UI 400的第三区域430上的聊天项431时,处理器130可以在UI 400上显示聊天窗口440。 [0110] 当问题被输入到聊天窗口440时,处理器130可以基于预设的方法生成对问题的答案并且将创建的答案显示在聊天窗口440上。 [0111] 此时,当问题被输入到聊天窗口时,处理器130可以在第二区域420上显示的口腔图像数据上确定与输入问题相关的区域。 [0112] 此外,处理器可以在口腔图像数据上显示指示确定的区域的指示符。 [0113] 或者,处理器130可以通过UI 400接收关于口腔图像数据的指示符,并且同时接收问题并将其显示在聊天窗口中。 [0114] 这里,预设方法为第一种方法,基于预先存储的疾病词典数据库搜索并生成与问题相关的答案,并从包括至少一个预先登记的疾病词典的组中请求并提供与问题相关的答案。 expert 可以包括第二种方法中的任何一种。 这里,可以基于疾病的专业知识为每种疾病形成组。 [0115] 具体地,处理器130可以根据第一种方法提取问题的关键词,在预先存储的疾病词典数据库中搜索提取的关键词,并生成关键词的答案。 [0116] 备选地,处理器130可以根据第二方法提取问题的关键字,并从包括与该关键字匹配的至少一个专家的特定组中请求和接收与该问题相关的答案。 [0117]处理器130基于结果数据和回答生成包括患者信息、牙齿健康指数、牙龈健康指数、骨质疏松症预测指标和颞下颌关节健康指数中的至少一项的口腔健康状态信息。 [0118] 这里,患者信息可以包括患者姓名、性别、年龄、医院、主治医生、阅片类型、拍摄日期中的至少一种信息。 [0119] 另外,牙齿健康指数和牙龈健康指数可以以六边形图的形式显示,骨质疏松预测程度和颞下颌关节健康可以以柱状图的形式显示。 [0120] 这里,参照图6和图7,处理器130可以在UI 400的第四区域450上显示口腔健康状态信息。 [0121] 具体地,处理器130通过医生终端30或通过患者终端40在UI 400的第四区域450显示口腔健康状况信息。口腔健康状态信息可以显示在UI 400的第四区域450。上半身。 [0122] 这里,参考图7,患者终端40显示提供口腔健康分析服务的网站或应用程序,以及通过网站或应用程序提供的UI 400上的第四区域(450),口腔健康状态信息可以是显示。 [0123] 这里,第四区域450可被划分为第一屏幕701、第二屏幕702和第三屏幕703,并且口腔健康状况信息可被划分并显示在每个屏幕上。 [0124] 此外,当以第二种方法生成答案时,处理器130可以向提供答案的组请求关于口腔健康状态信息的反馈信息。 [0125] 并且,当响应于请求接收到反馈信息时,处理器130可以在第四区域450上显示接收到的反馈信息。 [0126] 这里,反馈信息包括口腔健康状态信息的可靠性和附加发现中的至少一种,并且可以与口腔健康状态信息一起显示在第四区域450上。 [0127] 图8是示出根据本发明的提供口腔健康分析服务的过程的流程图。 在下文中,处理器130的操作可以由设备10执行。 [0128] 当从口腔成像装置20接收到患者的口腔图像数据时,处理器130可以基于疾病检测模型生成口腔疾病数据(S801)。 [0129] 当从口腔成像装置20接收到患者的口腔图像数据时,处理器130可以通过基于疾病检测模型从口腔图像数据识别患者的至少一种口腔疾病来生成口腔疾病数据。 [0130] 处理器130可以基于位置检测模型确定口腔图像数据的解剖学位置(S802)。 [0131] 处理器130可以通过基于牙齿分割模型从口腔图像数据识别每个牙齿区域来识别每个牙齿的牙齿位置(S803)。 [0132] 处理器130可基于关于口腔疾病数据的解剖学位置和牙齿位置中的至少一者产生结果数据(S804)。 [0133] 具体地,当处理器130产生结果数据时,根据口腔疾病数据和解剖位置确定每个口腔疾病的详细口腔疾病名称,并且详细口腔疾病名称可以代表对应的解剖位置。 [0134] 此外,处理器130可基于口腔疾病数据和牙齿位置来确定对应于预定口腔疾病的至少一颗牙齿的位置。 [0135] 处理器130可以通过UI 400显示结果数据(S805)。 [0136] 这里,UI 400包括显示关于患者的个人信息的第一区域410、显示指示口腔图像数据上的至少一种识别的口腔疾病的指示符421的第二区域、显示结果数据的区域420和第三区域430。可能包括在内。 [0137] 当通过UI 400请求关于结果数据的问题时,处理器130可以在UI 400上显示聊天窗口(S806)。 [0138] 当问题被输入到聊天窗口时,处理器130可以基于预设方法生成对问题的回答(S807)。 [0139] 当问题被输入到聊天窗口时,处理器130在第二区域420上显示的口腔图像数据上确定与输入问题相关的区域,并在口腔图像数据上确定确定的区域。指示符421指示可能被显示。 [0140] 这里,预设方法为第一种方法,基于预先存储的疾病词典数据库搜索并生成与问题相关的答案,并从包括至少一个预先登记的疾病词典的组中请求并提供与问题相关的答案。 expert 可以包括第二种方法中的任何一种。 [0141] 处理器130可以在聊天窗口上显示产生的答案(S808)。 [0142] 处理器130可以基于结果数据和回答生成患者的口腔健康状态信息(S809)。 [0143] 更具体地,处理器130基于结果数据和答案为患者提供包括牙齿健康指数、牙龈健康指数、骨质疏松症预测指标和颞下颌关节健康指数中的至少一种的口腔健康状况信息。 [0144] 这里,处理器130可以在UI 400上的第四区域中显示口腔健康状态信息。 [0145] 当以第二种方法生成答案时,处理器130可以向提供答案的组请求关于口腔健康状态信息的反馈信息。 [0146] 当响应于请求接收到反馈信息时,处理器130可以在第四区域450上显示接收到的反馈信息。 [0147] 图8描述了顺序执行步骤S801至S809,但这仅仅是本实施例的技术思想的示例,本实施例所属领域的技术人员将可以改变顺序执行。在不脱离基本特征或并行执行步骤S801至S809的一个或多个步骤的情况下,图8中描述的实施例可以应用各种修改和变化,因此图8不受限制。 [0148] 上面描述的根据本发明的方法可以被实现为要与作为硬件的计算机结合执行并且存储在介质中的程序(或应用程序)。 这里,计算机可以是上述的设备10。 [0149]前述程序为C、C++、JAVA、机器语言等,可包括以计算机语言编码的代码。 这些代码可以包括与定义执行方法所需功能的功能相关的功能代码,并且包括与计算机的处理器根据预定过程执行功能所必需的执行过程相关的控制代码。 [0150] 此外,这些代码还可以包括存储器引用相关代码,其中计算机的内部或外部存储器的位置(地址地址)应该被引用以用于计算机处理器执行功能所需的附加信息或介质。 [0151] 此外,当计算机的处理器需要与任何其他远程计算机或服务器通信以执行功能时,代码使用计算机的通信模块来确定如何与任何其他远程计算机或服务器通信。它还可以包括是否进行通信、通信时发送/接收何种信息或媒体等通信相关代码。 [0152] 结合本发明实施例描述的方法或算法的步骤可以直接在硬件中实现,在硬件执行的软件模块中实现,或者它们的组合实现。 软件模块可以包括随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、闪存、硬盘、可移动磁盘、CD-ROM,或者它可以存在于本发明所属领域中公知的任何形式的计算机可读记录介质中。 [0153] 尽管已经参照附图描述了本发明的实施例,但是本领域的技术人员可以在不改变本发明的技术精神或本质特征的情况下以其他具体形式实施本发明。能够理解 因此,应当理解,上述实施例在所有方面都是示例性的而不是限制性的。