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龙图腾网获悉汉斯夫(杭州)医学科技有限公司申请的专利一种牙科图像分割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：CN114972250B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202210577163.0，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种牙科图像分割方法是由王都洋;孟一凡;林小平设计研发完成，并于2022-05-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种牙科图像分割方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种牙科图像分割方法，属于图像处理、机器学习领域，包括以下步骤：S1、构建牙科图像分割的数据集以及数据增强；S2、设计牙科图像分割算法；S3、牙科图像分割算法训练；S4、牙科图像分割算法推理；本发明建立较多的数据且便于收集，能够充分的利用数据构建出有效的牙齿特征模型，从而进一步的提升口腔健康治理的效率，即能够提升行业中的服务质量和水平；且能够有效的解决现有的方法在提取牙齿CT图像过程中仍然存在获取的牙齿分割图像不完整或者缺失部分牙齿的问题，有效的提升了特征的表达能力。

本发明授权一种牙科图像分割方法在权利要求书中公布了：1.一种牙科图像分割方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、构建牙科图像分割的数据集以及数据增强：对收集的CT口腔图像数据进行标注，获取每颗牙齿的外形标注信息以及类别信息； S2、设计牙科图像分割算法：考虑到口腔CT图像具有边界模糊、梯度复杂的特点，分割算法需要获取较多的高分辨率信息；此外，口腔内部结构相对固定，需要分割的牙齿在人体图像中的分布很具有规律，语义简单明确，低分辨率的信息就可以有效的定位，因此整体的算法网络结构上采取经典的U型网络结构设计，其中，算法主要由特征编码网络和特征解码网络组成， 特征编码网络中使用了一种轻量型的特征提取算子模块，且特征编码网络主要是卷积神经网络结合基于transformer的注意力网络构成，使得提取的特征具有强大的特征表达能力的同时具备全局上下文的信息，算子采用一种特征信息堆叠的形式以此简化卷积神经网络在提取信息的过程中产生冗余信息时的计算量； 具体的实现步骤如下： A、将输入特征f先采用常规卷积提取一次全量的特征f’； B、全量的特征f’采用深度卷积进行恒等映射操作，获取恒等映射的信息f”； C、将全量特征分成两部分叠加到恒等映射的特征上f”，这样就相当于仅仅做了一次常规卷积就获取整个特征信息； D、将C中的输出特征重复一次A、B操作后输出最后的组合特征； S3、牙科图像分割算法训练：选用Adma优化算法作为训练迭代时的优化器，将数据以9：1的形式分割成训练集和验证集，同时采用交叉验证的方式进行训练，训练时迭代轮次为e，初始学习率设置为l； S4、牙科图像分割算法推理：将口腔CT图像输入到算法预测接口中，获取算法输出的分割完成的32颗牙齿分割图像。

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