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龙图腾网获悉上海市口腔医院(上海市口腔健康中心)申请的专利基于CBCT双通道分析儿童睡眠呼吸异常风险评估系统及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：CN120616585B 。

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：202511119980.1，技术领域涉及：A61B6/03；该发明授权基于CBCT双通道分析儿童睡眠呼吸异常风险评估系统及方法是由王佩佩;刘月华;赵丙姣;李远远;邬雪颖;张馨设计研发完成，并于2025-08-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于CBCT双通道分析儿童睡眠呼吸异常风险评估系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于CBCT双通道分析儿童睡眠呼吸异常风险评估系统及方法，利用CBCT采集颌面部局部三维影像数据，经过头位矫正与解剖标志定位，提取上气道矢状面积、体积及多维角度与距离参数；构建结合单因素与多因素逻辑回归的逻辑回归临床预测模型实现风险预测。同步对影像数据进行标准化与等间隔采样，生成多通道三维影像数据立方体，输入基于恒等快捷连接的3DResNet网络实现深度学习分类。最终将两条诊断通道的结果进行加权协同分析，输出儿童阻塞性睡眠呼吸暂停风险分类。通过参数驱动与影像学习双通道融合设计，提升儿童阻塞性睡眠呼吸暂停早期筛查与风险评估的准确性与适用性。

本发明授权基于CBCT双通道分析儿童睡眠呼吸异常风险评估系统及方法在权利要求书中公布了：1.基于CBCT双通道分析儿童睡眠呼吸异常风险评估方法，其特征在于，包括以下步骤： S101：对CBCT原始影像数据进行头位矫正和三维定位描迹处理获取颌面部影像参数集，所述颌面部影像参数集包括针对上气道不同区段的矢状面积、体积以及颌面部多维角度参数和多维距离参数； S102：基于颌面部影像参数集，采用单因素回归筛选与多因素逻辑回归建模构建儿童阻塞性睡眠呼吸暂停的逻辑回归临床预测模型； 构建所述逻辑回归临床预测模型的步骤包括： 将颌面部影像参数集随机划分为训练集与验证集； 采用单因素回归方法筛选P值小于或等于0.1的参数作为建模变量； 基于筛选的建模变量进行多因素逻辑回归建模，构建阻塞性睡眠呼吸暂停风险预测模型； 根据模型回归系数绘制Nomogram评分图，实现儿童个体风险评分与预测； S103：对CBCT原始影像数据进行等间隔采样与像素值标准化处理，生成用于深度学习的等维度三维影像数据立方体； 所述生成用于深度学习的等维度三维影像数据立方体的步骤包括： 对CBCT原始影像数据按等间隔采样生成预设尺寸的三维数据立方体； 根据设定窗宽与窗位，将影像像素值在预设像素区间标准化至预设灰度值范围； 将标准化像素矩阵组合成多通道输入形式的三维影像数据立方体，所述三维影像数据立方体的各通道分别对应于轴向、矢状及冠状维度的标准化二维切片数据； S104：利用以所述三维影像数据立方体作为输入的三维卷积神经网络模型，得到儿童阻塞性睡眠呼吸暂停的影像深度学习分类结果，所述三维卷积神经网络模型为恒等快捷连接结构的3DResNet网络； S105：将所述逻辑回归临床预测模型的输出结果与所述三维卷积神经网络模型的影像深度学习分类结果进行协同分析，得到儿童阻塞性睡眠呼吸暂停的风险分类结果。

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