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龙图腾网获悉集美大学;超新星智能科技(厦门)有限公司申请的专利一种基于相邻牙间约束关系推导的牙齿分割编号方法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：CN118735895B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202410903297.6，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于相邻牙间约束关系推导的牙齿分割编号方法是由黄斌;林宇煌;董权健;雷新群;罗友诚;池守鑫设计研发完成，并于2024-07-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于相邻牙间约束关系推导的牙齿分割编号方法在说明书摘要公布了：本发明属于口腔内窥技术领域，尤其为一种基于相邻牙间约束关系推导的牙齿分割编号方法。本发明通过计算机图像处理的实例分割技术对RGB图像中的牙齿进行分割，并使用图像分类技术找到基准牙齿，先行确定基准牙齿的牙位编号；此后根据牙齿坐标重叠度判断与基准牙齿相邻的非基准牙齿，根据相邻牙齿间牙位编号存在的约束关系，推断出基准牙齿的相邻牙齿牙位编号。最后不断判断已编号牙的相邻牙齿，并推断其编号，直至所有牙齿都被分配一个牙位编号。

本发明授权一种基于相邻牙间约束关系推导的牙齿分割编号方法在权利要求书中公布了：1.一种基于相邻牙间约束关系推导的牙齿分割编号方法，其特征在于： S1.使用摄像头获取牙齿区域视频图像，获得实时和符合用户需求的图像； S2.构建深度学习实例分割模型，对S1获取的牙齿区域图像中的牙齿进行预分割，对图像进行牙齿分割操作并获得牙齿分割模块处理结果图像，以深度学习的方式获得准确精密的牙齿分割图像； 所述深度学习实例分割模型基于YOLOv8‑seg实现，其中，YOLOv8‑seg的主干网中，Conv模块用于减小特征图的尺寸和增强非线性表示能力；C2f模块通过跳层连接和特征连接操作实现更为丰富的特征融合；SPPF模块采用串行与并行结合的方式进行特征池化以增强对不同尺度信息的捕捉能力；在颈部部分，YOLOv8采用PAN‑FPN方式进行特征融合；头部网络，采用了类别分支、边界框分支来分别预测目标类别、边界框；最终YOLOv8会输出N个目标候选框信息，其中包括每个目标的类别，候选框位置和大小；YOLOv8‑seg是YOLOv8的实例分割变体，相比YOLOv8，YOLOv8‑seg在头部网络中增加了一个掩模分支； S3.构建深层的卷积神经网络分类器，将S2分割出的所有牙齿图像放入分类器中进行识别，得到每一颗牙齿的FDI牙位编号；保留一颗置信度最高的上牙与一颗置信度最高的下牙作为基准牙； S4.根据其他牙齿与基准牙的相邻关系完成所有牙齿的编号，对所有牙齿进行牙齿编号操作并获得结果图，实现对牙齿在的RGB图像下的FDI编号； 所述S4的具体方法为： S41.计算S35所得两颗基准牙在样本图像中中心坐标的平均值作为排序中心坐标，第一颗基准牙中心坐标为x1,y1，第二颗基准牙中心坐标x2,y2，则排序中心坐标为x3,y3＝x1+x22,y1+y22； S42.计算所有非基准牙齿中心坐标与排序中心坐标的欧式距离，取一颗非基准牙中心坐标xi,yi,则计算公式为：所有非基准牙计算完毕后得到di；i＝1,2,3,…,n；n为非基准牙数量； S43.计算所有非基准牙的优先级，根据非基准牙齿与排序中心坐标的欧式距离di的大小顺序从小到大分配优先级； S44.根据优先级顺序,选取一颗牙齿作为待排序牙进行排序； S45.重复以上S44步骤，直至所有牙齿都被分配到FDI编号； S5.对图像中的牙齿进行可视化标注，首先根据牙齿掩码信息对牙齿图像进行颜色标记，并在牙齿上以数字的形式标注分配的FDI编号。

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