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龙图腾网获悉四川大学申请的专利一种基于卷积神经网络的畸形中央尖自动评估方法与装置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：CN117274757B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202311166625.0，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权一种基于卷积神经网络的畸形中央尖自动评估方法与装置是由刘家伶;赵志河;唐榕;任瑞阳;廖文;李施豪设计研发完成，并于2023-09-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于卷积神经网络的畸形中央尖自动评估方法与装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于卷积神经网络的畸形中央尖自动评估方法与装置。该方法包括获取待检测目标的X光片和口内照片；确定X光片中的N个X光片区域以及口内照片中与N个X光片区域对应的N个口内照区域；获取畸形中央尖评估模型，其中，所述畸形中央尖评估模型是利用伪配对样本作为训练样本进行训练得到的；将待检测目标的每个配对区域输入畸形中央尖评估模型，确定待检测目标的配对区域中是否存在畸形中央尖。本发明显著提高了畸形中央尖的评估准确率。

本发明授权一种基于卷积神经网络的畸形中央尖自动评估方法与装置在权利要求书中公布了：1.一种基于卷积神经网络的多模态畸形中央尖自动评估方法，其特征在于，包括： 获取待检测目标的X光片和口内照片； 确定X光片中的N个X光片区域，记为X1、X2、...、XN以及口内照片中与N个X光片区域对应的N个口内照区域，记为P1、P2、...、PN，所述X光片区域和口内照区域对应于上下颌中从牙齿中线起左右两侧设定位置处的牙齿的N个位置，每个牙齿位置对应的X光片区域与口内照区域组成一个配对区域； 获取畸形中央尖评估模型，所述畸形中央尖评估模型是利用伪配对样本作为训练样本进行训练得到的，伪配对样本包括阳性伪配对样本和阴性伪配对样本； 将待检测目标的每个配对区域输入畸形中央尖评估模型，确定待检测目标的配对区域中是否存在畸形中央尖， 其中，训练样本的构建包括以下步骤： 确定阳性训练样本集和阴性训练样本集，其中，阳性训练样本集指X光片区域对应的标签为阳性的样本以及口内照区域对应的标签为阳性的样本的集合，阴性训练样本集指X光片区域对应的标签为为阴性的样本以及口内照区域对应的标签为为阴性的样本的集合，阳性标签表示存在畸形中央尖，阴性标签表示不存在畸形中央尖； 根据阳性训练样本集和阴性训练样本集分别生成阳性伪配对样本和阴性伪配对样本，其中，一个阳性伪配对样本指从阳性训练样本集中随机选择一张X光片区域和一张口内照区域构成的一对样本，一个阴性伪配对样本指从阴性训练样本集中随机选择一张X光片区域和一张口内照区域构成的一对样本； 根据阳性伪配对样本和阴性伪配对样本生成训练样本； 所述畸形中央尖评估模型包括口内照特征提取器、X光片特征提取器以及特征汇聚分类器，其中， 口内照特征提取器用于提取口内照片中包含的第一特征信息； X光片特征提取器用于提取X光片中包含的第二特征信息； 特征汇聚分类器用于对第一特征信息和第二特征信息进行汇聚并根据汇聚的特征信息判断是否存在畸形中央尖； 所述口内照特征提取器采用6个3×3的卷积层，其中前5个卷积层还包括了一个非线性激活函数ReLU和2×2最大池化，第6个卷积层是一个单独的卷积，6个卷积层的卷积核数量分别为16、32、64、128、256和512； 所述口内照特征提取器中的6个卷积层中的第3~6层初始加载VGG16预训练模型中的第2、3、5和8层的参数作为初始参数进行训练。

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