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下颌康复训练系统是通过摄像头采集用户的面部信息，然后通过人工智能算法分析出用户下颌的状态，并依据用户的设置来指示用户做出相应的下颌动作，达到训练的目的。用户首先设置本次训练的组数，次数以及训练模式，并需要在光照良好的情况下，正对摄像头，依照下颌康复训练系统界面提示的信息做出开口，下颌左移，下颌右移等动作，摄像头采集到图像后，由算法进行人脸识别，关键点检测，再通过关键点信息计算得出结果，判断用户是否开口，开口的大小或者下颌是否左移或右移以及移动的角度等，从而得出最终的训练结果。目前市面上大多是一些下颌康复训练机器人，原理基本都是使用外力的作用辅助患者进行康复训练，因为每个患者的情况不同，外力的大小没办法根据患者的实际情况进行精确调整，在训练过程中可能会对患者造成二次伤害，且机器人一般都具有一些机械结构，精度越高越复杂，成本也随之上升。本设备不会对患者施加任何外力作用，只是检测患者的康复训练动作是否合格，并给出指示。针对口腔盒子定价 2000 元/个，进行小范围特定群体测试，预计年收入可以达到200 万元。2022 年测试后进行量产，年销售额可以达到 400

本系统使用 Dlib 人脸关键点来对人面部信息进行提取，Dlib 是一个现代 C++框架，解决包含机器学习算法以及开发复杂软件的现实问题，它被广泛应用在工业和学术研究领域，包括机器人、嵌入式设备、移动手机以及大规模高性能计算环境中，Dlib 的开源使得在使用过程中方便，自由。它的主要特点有：文档说明全，高质量的代码，机器学习算法，科学计算算法，图模型推理算法，图像处理，线程，网络编程，图形用户接口，数据压缩与整合算法等。

下颌运动是人类对食物进行分解、吞咽，并消化吸收的原动力，

咀嚼需要经下颌才能完成对食物的初次分解以及食物的吞咽。此外，

下颌系统控制的下颌运动对人体面部表情、表达能力和咀嚼等方面的

控制起着关键作用。近年来,创伤发病率呈逐年上升趋势,伤度日益加

重,伤情日趋复杂,骨折与骨折后畸形已成为颌面外科的主要病种之一，

骨折病人中,复杂骨折、陈旧性骨折和骨折后畸形的发生率逐年增多，

术后恢复也尤为重要，主要强调恢复骨折前咬合关系和下颌运动功能。

随着物质生活水平的提升,人们对精神层面的追求也日益提高。对于

个人容颜的美的追求也不便外,尤其是一些人的脸形与生俱来,那么后

天的面部美容整形对于让容颜焕然一新来讲就至关重要了，随着 90、

00 后的年轻人登上主流消费舞台，他们越来越注重自身的外表，除

了矫正下颌前伸，下颌后缩等下颌畸形，更多的人开始通过下颌整形

来使自己的脸型变得小巧，在进行整容手术后，患者同样需要进行下

颌康复的训练。传统的康复方法是由物理治疗师进行一系列的练习来

增强患者下颌肌肉的力量，这些运动通常是相对简单的，但对于物理

治疗师却是一个很大的任务，而且效率低、效果不明显、消费很高，

很难推广。传统治疗方式对医师的体力、耐力都是极大的考验，治疗

师与患者之间一对一的训练模式，是一种康复效率较低、体能消耗较

大的治疗方式

计算机 AI 与视觉团队：贾广教授，苗启广主任，谢琨教授，权义宁教授，戚玉涛教授，刘向增教授，专业领域：医学图像处理，智能视觉，3D 投影显示，人机交互，语音识别，手势识别，人脸识别，可穿戴计算。国际医学团队：空军军医大学口腔医院（马秦主任），唐都医院（曹铁生主任），陕西省人民医院（张小玲主任），美国华盛顿大学（Nina Mayr 医生， William Yuh 医生），约翰霍普金斯大学（Jinyuan Zhou 教授），俄亥俄州立大学（Michael Knopp教授），日本九州大学（Yukihisa Takayama 医生）。

机器人、嵌入式设备、移动手机以及大规模高性能计算环境中，Dlib 的开源使得在使用过程中方便，自由。它的主要特点有：文档说明全，高质量的代码，机器学习算法，科学计算算法，图模型推理算法，图像处理，线程，网络编程，图形用户接口，数据压缩与整合算法等。

从而得出最终的训练结果。目前市面上大多是一些下颌康复训练机器人，原理基本都是使用外力的作用辅助患者进行康复训练，因为每个患者的情况不同，外力的大小没办法根据患者的实际情况进行精确调整，在训练过程中可能会对患者造成二次伤害，且机器人一般都具有一些机械结构，精度越高越复杂，成本也随之上升。本设备不会对患者施加任何外力作用，只是检测患者的康复训练动作是否合格，并给出指示。针对口腔盒子定价 2000 元/个，进行小范围特定群体测试，预计年收入可以达到200 万元。2022 年测试后进行量产，年销售额可以达到 400