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龙图腾网获悉深圳职业技术学院申请的专利基于神经网络的口腔全景片特征识别方法、系统及终端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：CN116975779B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202310954386.9，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权基于神经网络的口腔全景片特征识别方法、系统及终端是由张聪;王旭;刘曼;温梦娜设计研发完成，并于2023-07-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于神经网络的口腔全景片特征识别方法、系统及终端在说明书摘要公布了：本发明提供的基于神经网络的口腔全景片特征识别方法、系统及终端，具体涉及人工智能深度学习及口腔全景片技术领域，本方案通过采集口腔全景片和与其对应的口腔状态描述文本；并采用图像编码器从口腔全景片中提取图像特征，采用文本编码器从口腔状态描述文本中提取文本特征，然后将图像特征和文本特征进行融合，获得融合特征；基于融合特征，获得融合特征的解释文本及图片分割结果；并基于解释文本和图片分割结果，获得口腔全景片的特征识别结果。该方案基于解释文本和图片分割结果的协同效果，能够提高提取口腔全景片的特征识别结果的准确性、有效性和全面性。

本发明授权基于神经网络的口腔全景片特征识别方法、系统及终端在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络的口腔全景片特征识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 采集口腔全景片和与所述口腔全景片对应的口腔状态描述文本； 采用已训练的图像编码器从所述口腔全景片中提取图像特征，以及采用已训练的文本编码器从所述口腔状态描述文本中提取文本特征； 将所述图像特征和所述文本特征进行融合，获得融合特征； 基于所述融合特征，获得所述融合特征的解释文本及图片分割结果；并基于所述解释文本和所述图片分割结果，获得所述口腔全景片的特征识别结果； 所述将所述图像特征和所述文本特征进行融合，获得融合特征，包括： 采用已训练的融合神经网络将所述图像特征和所述文本特征进行融合，获得融合特征，其中，所述已训练的融合神经网络的训练过程，包括： 采集若干个口腔全景片和若干个口腔状态描述文本，构建口腔特征样本集； 构建融合神经网络模型； 将所述口腔特征样本集输入至所述融合神经网络模型中，提取所述口腔特征样本集中的口腔特征，基于预设的融合神经网络损失函数，根据所述口腔特征计算融合神经网络损失，根据所述融合神经网络损失优化所述融合神经网络模型，获得已训练的融合神经网络。

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