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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利一种口腔全景影像处理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：CN120278989B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202510431918.X，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种口腔全景影像处理系统是由何春华;曾宪优;袁凯;张道光;詹健;黄奕航;胡桂欣;陈海勇设计研发完成，并于2025-04-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种口腔全景影像处理系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种口腔全景影像处理系统，包括：图像采集模块，用于收集包含多种口腔疾病的初始口腔全景图像；图像处理模块，与图像采集模块连接，用于对初始口腔全景图像进行目标检测和实例分割标注，并采用数据增强技术扩充训练数据集，获得目标口腔全景图像；模型构建模块，与图像处理模块连接，用于通过目标口腔全景图像对MMC‑YOLO网络模型进行训练，获得目标MMC‑YOLO网络模型；分析检测模块，与模型构建模块连接，用于通过目标MMC‑YOLO网络模型进行牙齿并发口腔疾病的同步检测、多维度病理信息的综合分析以及多尺度病变的精准识别，获得分析结果。本发明的系统实现了口腔全景影像中多类型病灶的同步检测和精确分级。

本发明授权一种口腔全景影像处理系统在权利要求书中公布了：1.一种口腔全景影像处理系统，其特征在于，包括： 图像采集模块，用于收集包含多种口腔疾病的初始口腔全景图像； 图像处理模块，与所述图像采集模块连接，用于对所述初始口腔全景图像进行目标检测和实例分割标注，并采用数据增强技术扩充训练数据集，获得目标口腔全景图像； 模型构建模块，与所述图像处理模块连接，用于通过所述目标口腔全景图像对MMC-YOLO网络模型进行训练，获得目标MMC-YOLO网络模型； 分析检测模块，与所述模型构建模块连接，用于通过所述目标MMC-YOLO网络模型进行牙齿并发口腔疾病的同步检测、多维度病理信息的综合分析以及多尺度病变的精准识别，获得分析结果； 所述目标MMC-YOLO网络模型包括共享骨干网络、目标检测颈部网络、目标检测的检测头、实例分割颈部网络、实例分割的分割头以及多任务信息综合计算分析模块； 其中，所述共享骨干网络用于提取口腔全景图像的通用特征； 所述目标检测颈部网络用于处理目标检测任务的特征； 所述目标检测的检测头用于识别龋齿、智齿和根周病变； 所述实例分割颈部网络用于处理实例分割任务的特征； 所述实例分割的分割头用于分割牙槽骨、牙釉质-牙骨质界、牙齿轮廓； 所述多任务信息综合计算分析模块用于整合目标检测和实例分割结果，获得牙周炎分级结果和多病种检测结果； 所述共享骨干网络和目标检测颈部网络中包括多尺度渐进特征聚合模块；所述多尺度渐进特征聚合模块用于通过渐进式多尺度特征提取策略和部分卷积操作，整合局部和全局特征；并采用通道分割和渐进式通道减少方法，以保留关键特征并降低计算复杂度； 所述目标检测的检测头识别龋齿、智齿和根周病变的过程中引入坐标引导融合模块； 所述坐标引导融合模块用于结合浅层特征的边缘和纹理信息与深层特征的语义信息，通过坐标注意力机制动态调整特征表达，包括： 首先对浅层特征和深层特征进行维度调整和初步融合，定义1×1卷积变换的映射函数对齐特征通道数； 然后将调整后的浅层特征和深层特征沿通道维度拼接生成融合特征，通过空间维度的局部-全局交互，生成自适应注意力图以优化特征表达，包括：首先对输入的融合特征进行局部信息聚合并表示为P；然后通过初始特征变换，即为；之后使用分离式方向卷积建模水平和垂直方向的空间依赖，分别表示为：，其中、分别为水平和垂直方向的卷积核大小；最后通过特征变换和归一化生成注意力图，表示为，其中，为Sigmoid激活函数；生成的注意力图A用于获得加权后的特征Xa，，其中，表示逐元素乘法，基于Xa生成最终输出的特征表达。

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