本研究提出了一种基于深度学习的方法，利用两个卷积神经网络：SpatialConfiguration-Net (SCN) 和修改版的 U-Net，精确地预测了CBCT图像中所有牙齿的坐标，实现了对牙齿体积的精确裁剪，并通过分割方法检测出病变，解决了CBCT图像中的类别不平衡问题。方法在144个CBCT图像上评估，实现了97.3%的牙齿定位准确率，具有0.97的敏感性和0.88的特异性，适用于病变检测。