一张影像进去，结构化结果出来
以下每一张标注图都是本站演示数据经口腔AI引擎实际推理得到的原始输出，三维模型为算法真实分割结果。
PanoramicFDI + PanoramicLesion全景片智能分析
单张全景片一次完成牙位分割与病灶检出，适合影像科批量预筛与临床工作站集成。
- 轮廓级实例分割，输出每颗牙的多边形与外接框
- 龋齿、阻生牙、根尖周病变、牙槽骨吸收、充填体、根管充填、修复体等 20 类
- 结果含类别、置信度、坐标，坐标系与像素一致
FDI 52 类 + 6 病损 + 4 全图级口内照智能分析
牙位级模型逐颗定位病损，全图级模型给出整体结论，输出带检测框与置信度的结构化结果。
- 牙位级：龋病、牙磨损、楔状缺损、残冠、牙龈退缩、氟牙症
- 全图级：牙列拥挤、牙结石、牙龈异常、牙色异常
- 病损按 IoU 归位到具体牙位，方便直接落病历
CeLDA+ · 201 点 · 26 项测量头影测量
侧位片自动标定头影测量关键点，并计算矢状、垂直、牙性与软组织四组指标，参考平面自动画线。
- 基础版 46 点，增强版 201 点 + 26 项测量分析
- SN、FH、腭平面、咬合平面、下颌平面、审美平面自动标线
- 每项指标附参考范围与偏高偏低判定，医生一眼核对
FaceLandmarker 478 点 + 美学分析面像与微笑美学
面像分析覆盖三庭五眼、鼻唇角、颊廊、中线偏移等指标，并按拍摄角度自动路由正面、斜侧位与侧面分析路径。
- 三庭、五眼、下面部比例与理想值逐项对照
- 微笑美学：露龈量分级、颊廊占比、微笑指数、口角连线倾斜
- 侧面路径给出鼻唇角、面凸角等侧貌指标
CBCT 牙齿与颌骨分割
层次化两阶段网络从三维影像中分割每颗牙齿与上下颌骨，应对缺牙、金属伪影、咬合不齐等复杂场景。左侧模型为算法真实输出，逐牙着色。
- 感兴趣区域提取、质心与骨架预测、多任务牙齿分割、级联骨骼分割
- 输出逐牙三维网格与 MPR 多平面视图数据
口扫逐牙分割
质心引导的分割网络对口内扫描点云实现逐牙分割与牙位识别，对拥挤、缺牙、边界模糊和异形牙均表现鲁棒。
- 先定位各牙质心，再逐牙精细分割与牙位识别
- 分割结果直接用于排牙预测、牙周测量与冠设计
排牙 3D 预测，从口扫到矫治后
口扫数据经扩散模型自动排牙，输出可交互的矫治后三维牙列。左侧是一例真实输出：拖动滑块，每颗牙按算法给出的位移与旋转从排牙前走到排牙后。
- 自动排列网络在 800 例治疗前后数据上验证
- 牙弓层、邻牙层、个体牙齿层三层约束，保证运动合理
- 输出标准 GLB 模型与逐牙变换矩阵，可嵌入任意查看器
模拟结果仅供医患沟通参考，不构成医疗诊断。
一张微笑照，先看见矫正后
露齿微笑照经三阶段排牙生成矫正后笑容，30 秒左右出结果，是门槛最低的患者预见手段。拖动滑块对比前后。
- 只需一张微笑照，无需口扫
- 用于医患沟通与方案接受度提升，不作为诊断依据
拖动滑块查看前后对比 · 真实模型输出
CBCT 与口扫配准，六位点自动测量
下面的热图与切面来自同一例真实数据：28 颗牙、168 个位点的探诊深度由算法沿牙齿长轴自动测量。点任意牙位查看六位点数值。
全口牙周热图 · 探诊深度 PD
口扫-CBCT 配准通过
- 83 例配对数据（约 2,264 颗牙齿）验证，平均误差 0.031 mm
- 沿长轴测量较最短距离法误差降低约一个数量级
- 输出六位点 PD / GM / CAL，按 2018 EFP/AAP 国际新分类自动分期分级
- 配准质量分三档提示，资料不匹配会明确告知而不是硬算
九个方向，一套引擎
以下能力全部来自渡生临床产品中真实运行的模型。已公开发表的注明期刊与验证数据；未发表的只写实装规格。
口内照智能分析
逐牙实例分割 + 病损检出 + 全图级结论。
- 52 类 FDI 牙位，含乳牙
- 龋病、牙磨损、楔状缺损、残冠、牙龈退缩、氟牙症
全景片智能分析
牙位分割与 20 类病灶检出一次完成。
- 48 类 FDI 轮廓级实例分割
- 输出检测框、轮廓、类别与置信度
CBCT 牙齿与颌骨分割
两阶段网络，逐牙与上下颌骨三维分割。
- 4,215 例、15+ 中心验证
- AI 约 5 分钟，手工 150 分钟
口扫逐牙分割
质心引导的点云逐牙分割与牙位识别。
- 1,000 例患者、2,000 个上下颌验证
- PLY / STL 输入，FDI 着色网格输出
头影测量与面像分析
侧位片关键点 + 面像美学指标。
- 基础版 46 点，增强版 201 点 + 26 项测量
- 三庭五眼、露龈量、颊廊、微笑指数
正畸模拟与自动排牙
微笑照生成矫正后笑容；口扫扩散模型自动排牙。
- 800 例治疗前后数据验证
- 输出 GLB 与逐牙变换矩阵
牙周多模态测量
CBCT 与口扫配准后沿长轴测量牙周指标。
- 83 例、约 2,264 颗牙验证，误差 0.031 mm
- 六位点 PD / GM / CAL，自动分期分级
生成式修复与三维重建
缺牙位牙冠生成；咬合面口内照重建三维牙列。
- 冠设计 28,000 例训练，真实临床验证
- 重建在 6,000 例口扫、48,000 张口内照上训练
语音病历与临床抽取
诊室对话转写、说话人分离、结构化抽取。
- 牙科热词双保险纠错，实时流式字幕
- 12 字段结构化输出，每条推断附原话依据
本地化部署，或 API 接入
全部能力输出结构化数据（JSON、检测框、关键点、三维网格），可与现有 HIS / PACS / 工作站系统对接。
本地化部署
适合医院与大型连锁 · 数据不出院区
- 算法引擎整体部署在院内 GPU 服务器
- 全部模型权重本地加载，推理不依赖公网
- 3D 分割、排牙等长任务走异步队列，状态可查询
- 随院内网络与安全策略灵活适配
API 接入
适合软件厂商与平台方 · 按模态开通
- 标准 REST 接口，按需开通所需模态能力
- 2D 分析同步返回，3D 任务异步回调
- 输出检测框 / 关键点 / 分割轮廓 / GLB 三维模型
几行代码，接入一张片子
2D 分析一次请求同步返回；CBCT、口扫、排牙等三维任务提交后返回任务号，轮询或回调取结果。所有坐标归一化到原图，方便任何前端叠加显示。
- 统一入口按 image_type 区分模态，也提供固定模态路由
- 响应含 request_id 与耗时，便于联调与追踪
- 失败返回机器可读 error_code，含 401 / 400 / 413 / 415 / 500 约定
POST /api/analyze multipart: file=pano.jpg · image_type=panoramic → 200 OK { "teeth": [{ "fdi": "36", "confidence": 0.973, "polygon": [...] }], "findings": [{ "label": "阻生牙", "tooth": "38", "confidence": 0.948 }], "elapsedMs": 19620 } POST /api/segment3d/cbct → 202 Accepted · { "jobId": "cbct-8f3a" } GET /api/job/cbct-8f3a → { "status": "done", "meshes": "28 × GLB" }
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