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龙图腾网获悉四川大学申请的专利一种颞下颌关节病临床数据融合方法、采集分析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：CN116883800B 。

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：202310853682.X，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权一种颞下颌关节病临床数据融合方法、采集分析系统是由李中杰;杨征;李晓箐;刘洋;余丽霞;岑啸;刘济远;吴侃;李巍铭设计研发完成，并于2023-07-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种颞下颌关节病临床数据融合方法、采集分析系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种颞下颌关节病临床数据融合方法、采集分析系统，数据融合方法基于无监督学习的GCN网络对采集的不同类型的图像进行学习，并通过两次分割和数据融合，实现了不同类型图像的精准分类结果，在此基础上针对单个病例进行诊疗，同时，结合大数据库进行辅助诊疗，与现有技术相比，本发明实现了特征分类由粗到细，由相似到准确的过程，避免了现有技术中仅通过CT影像判断造成的效率低、容易出现误诊的情况，同时将大数据平台与临床数据结合，为提高医务人员的职业技能，扩大颞下颌关节病诊疗的覆盖范围，具有现实意义。

本发明授权一种颞下颌关节病临床数据融合方法、采集分析系统在权利要求书中公布了：1.一种颞下颌关节病临床数据融合方法，其特征在于：所述方法包括如下步骤： S11：数据采集：采集人体面部图像和下颌关节的关节扫描图像； S12：图像预处理：将面部图像和关节扫描图像分别导入图像预处理单元中进行预处理，处理包括将面部图像和关节扫描图像的坐标基准点对齐，将面部图像和关节扫描图像进行尺寸归一化，并进行像素化处理，得到前置图像数据； S12还包括步骤S121，步骤S121具体如下： 将前置图像数据进行随机分组，取80％数据集作为训练集，取20％数据集作为测试集，训练集用于前置图像分割训练； S13：前置图像分割：利用GCN网络同时结合DBscan算法，对前置图像进行聚类，将满足一定RGB真色彩的骨骼组织面部结构进行像素单元的聚类，将不满足预设条件的像素单元进行剔除，而将满足预设条件的像素单元予以保留，最终输出图像分割块； S14：在步骤S13的基础上，将面部图像中的图像分割块，与关节扫描图像中的图像分割块，通过特征交叉层进行参数交互共享，使得面部图像中的图像分割块融入了关节扫描图像中的图像分割块信息，使得关节扫描图像中的图像分割块融入了面部图像中的图像分割块信息。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人四川大学，其通讯地址为：610044 四川省成都市武侯区一环路南一段24号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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