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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种基于小波变换特征增强和多尺度注意力聚焦的下颌骨折检测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：CN120107218B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202510223013.3，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于小波变换特征增强和多尺度注意力聚焦的下颌骨折检测系统是由俞刚;朱珠;黎哲轩;王浩宇;秦飞巍;王昌淼;张峰;黄淑慧设计研发完成，并于2025-02-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于小波变换特征增强和多尺度注意力聚焦的下颌骨折检测系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于小波变换特征增强和多尺度注意力聚焦的下颌骨折检测系统，采用构建的下颌骨折检测模型；下颌骨折检测模型包括骨干网络、特征融合网络和检测头部分；骨干网络负责高效提取图像中的低级特征，随后进行进一步特征提取，通过C3K2_WT模块，得到全局和局部的特征信息，进一步增强下颌骨骨折线的细节表达，再通过C2PSA_EMA模块，增强特征映射的空间注意力化。特征融合网络聚合来自不同分辨率的特征图并将其传递到检测头，再次利用C3K2_WT模块提高模型提取图像最重要部分的能力；将三个检测头生成的预测结果通过非极大值抑制合并得到最终结果，精准定位下颌骨骨折线的位置。利用本发明，可以显著提高下颌骨骨折线的检测精度和模型的鲁棒性。

本发明授权一种基于小波变换特征增强和多尺度注意力聚焦的下颌骨折检测系统在权利要求书中公布了：1.一种基于小波变换特征增强和多尺度注意力聚焦的下颌骨折检测系统，其特征在于，包括计算机存储器、计算机处理器以及存储在计算机存储器中并可在计算机处理器上执行的计算机程序，计算机存储器中存储有训练好的下颌骨折检测模型；所述的下颌骨折检测模型包括骨干网络、特征融合网络和检测头部分； 骨干网络用于提取不同尺度的特征图P3、P4和P5，其中，骨干网络首先采用两个卷积层对输入图像进行下采样，再经两层C3k2_WT模块迭代提取P3特征图；在P3特征图的基础上，通过第三层C3k2_WT模块进一步提取得到P4特征图；在P4特征图的基础上，依次通过第四层C3k2_WT模块、空间金字塔快速池化模块SPPF和C2PSA_EMA模块，最终生成低分辨率、具备高层语义表征能力的P5特征图； 特征融合网络采用双向融合策略，先进行自顶向下语义增强，对P5特征图进行双线性插值上采样，使其尺寸与P4特征图对齐，沿通道维度拼接生成融合特征图P4new，再将P4new上采样后与P3特征图拼接生成P3new；再进行自底向上细节传递，将拼接后的P3new引入一个C3k2_WT模块进行特征压缩与非线性增强，完成下采样，并与原始P4、P5特征图二次拼接，形成闭环融合路径，生成P4new'、P5new'； 检测头部分包含三个独立检测头，针对不同分辨率特征图预设多尺度锚框；融合后的P3new、P4new'、P5new'特征图分别传递至三个独立检测头，小尺度锚框密集覆盖P3new的高分辨率网格，中尺度锚框适配P4new'的中分辨率网格，大尺度锚框适配P5new'的低分辨率网格；每个检测头同步输出边界框坐标、类别概率及置信度，融合三个检测头的输出，最终保留高精度预测； 所述计算机处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤： 将待检测的图像输入训练好的下颌骨折检测模型，得到下颌骨折的预测结果。

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