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龙图腾网获悉南京医科大学附属口腔医院申请的专利基于残差神经网络的多模态牙根量化分析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：CN119671944B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202411632030.4，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于残差神经网络的多模态牙根量化分析方法及系统是由谢理哲;谢玉婷;唐雯;严斌;陆玲波;钱心瑶;朱思颖;杨迷芳设计研发完成，并于2024-11-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于残差神经网络的多模态牙根量化分析方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于残差神经网络的多模态牙根量化分析方法及系统，该方法获得牙根的多模态图像样本，每个多模态图像样本包括一对同一牙根部位的5T高场口腔MRI图像，构成牙根5TMRI和CBCT图像数据集；构建并训练牙根图像配准模型包括图像预处理模块、残差神经网络、刚性配准模块和空间变换模块；将待配准5TMRI图像和待配准CBCT图像，通过训练后的牙根图像配准模型，得到配准后的5TMRI和CBCT图像；得到量化分析结果；对牙周健康程度进行判定；本发明能够实现更高的配准精度，基于配准后图像进行牙体及牙周健康状况判定，实现了牙体及牙周健康状况的客观量化评估，提升了对牙体及牙周健康状况判断的精确度。

本发明授权基于残差神经网络的多模态牙根量化分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于残差神经网络的多模态牙根量化分析方法，其特征在于：包括以下步骤， S1、获得牙根的多模态图像样本，每个多模态图像样本包括一对同一牙根部位的5T高场口腔MRI图像即5TMRI图像和CBCT图像，并标注配准变换参数作为标签，构成牙根5TMRI和CBCT图像数据集； S2、构建牙根图像配准模型，牙根图像配准模型包括图像预处理模块、残差神经网络、刚性配准模块和空间变换模块，由图像预处理模块对输入的5TMRI图像和CBCT图像进行预处理后得到预处理后的5TMRI图像和预处理后的CBCT图像并输入残差神经网络，残差神经网络预测获得将5TMRI图像配准到CBCT图像所需的配准变换参数并输出给刚性配准模块，刚性配准模块采用刚性配准方法将5TMRI图像的牙根整体结构与待配准CBCT图像对齐，空间变换模块使用双线性插值方法对5TMRI图像进行空间变换，得到配准后的5TMRI和CBCT图像；步骤S2中，对输入的5TMRI图像和CBCT图像进行预处理得到预处理后的5TMRI图像和预处理后的CBCT图像，具体为， 将5TMRI图像和CBCT图像进行归一化到相同的设定范围； 对5TMRI图像进行数据增强； 使用双线性插值方法将5TMRI图像和CBCT图像在冠状面上进行重新采样； 对5TMRI图像和CBCT图像执行随机裁剪，并使裁剪后图像中包含牙根的结构，得到预处理后的5TMRI图像和预处理后的CBCT图像； S3、使用步骤S1的牙根5TMRI和CBCT图像数据集对牙根图像配准模型进行训练，得到训练后的牙根图像配准模型； S4、将待配准5TMRI图像和待配准CBCT图像，通过训练后的牙根图像配准模型，得到配准后的5TMRI和CBCT图像； S5、对步骤S4得到的配准后的5TMRI和CBCT图像进行量化分析，包括对牙根数目、牙髓根管数目、牙周膜厚度、牙槽骨高度和牙周袋深度的分析，得到量化分析结果； S6、基于步骤S5得到的量化分析结果，对牙周健康程度进行判定。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人南京医科大学附属口腔医院，其通讯地址为：210029 江苏省南京市鼓楼区上海路1号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。