吉林大学李行睿获国家专利权
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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利基于计算机视觉的龋齿智能识别方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119672349B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510194242.7，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权基于计算机视觉的龋齿智能识别方法及系统是由李行睿;闫嵩设计研发完成，并于2025-02-21向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于计算机视觉的龋齿智能识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及计算机视觉领域，具体是指基于计算机视觉的龋齿智能识别方法及系统，所述方法包括以下步骤：图像采集、图像分割、瓶颈特征提取、重构误差优化、生成诊断结果、诊断结果反馈、龋齿发展预测，本发明通过将U‑Net的解码器部分与ConvNeXt的编码器部分结合为分割模型，使用多标签召回损失函数，进行有效识别；引入胶囊图网络作为瓶颈层，通过动态路由机制捕捉数据中潜在的空间关系和局部特征的高层次依赖；使用MFO‑SFR‑HWACO算法优化深度自编码器的超参数配置。所述系统包括数据采集模块、图像分割模块、瓶颈特征提取模块、重构误差优化模块、诊断结果生成模块、龋齿发展预测模块和智能化报告生成模块。
本发明授权基于计算机视觉的龋齿智能识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于计算机视觉的龋齿智能识别方法，其特征在于：该方法包括以下步骤： 步骤S1：图像采集，采集牙齿图像并进行图像质量增强，构建胶囊图网络，通过胶囊图网络对牙齿图像进行数据扩增； 步骤S2：图像分割，图像分割，构建基于卷积神经网络的分割模型，生成牙齿图像的分割掩膜并对每个潜在病变区域进行分类，根据分割掩膜，裁剪出每个潜在病变区域，并调整为固定大小的样本； 步骤S3：瓶颈特征提取，使用深度自动编码器提取样本的瓶颈特征，将胶囊图网络引入深度自动编码器，生成特征嵌入； 步骤S4：重构误差优化，通过深度自动编码器对样本的瓶颈特征进行重构，得到重构误差； 步骤S5：生成诊断结果，根据重构误差，判断样本是否属于龋齿病变区域； 步骤S6：诊断结果反馈，诊断结果包括病变面积、位置、历史诊断记录和患者的元数据； 步骤S7：龋齿发展预测，构建预测模型，根据诊断结果预测龋齿病变的发展趋势； 步骤S8：根据龋齿病变的发展趋势生成龋齿智能化报告。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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