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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利基于口腔CBCT影像的颌骨病变智能识别方法及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：CN120852891B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202511359232.0，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于口腔CBCT影像的颌骨病变智能识别方法及系统是由罗洪科;文俊儒;唐帆设计研发完成，并于2025-09-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于口腔CBCT影像的颌骨病变智能识别方法及系统在说明书摘要公布了：本申请涉及图像识别技术领域，公开了一种基于口腔CBCT影像的颌骨病变智能识别方法及系统。该方法包括：获取多时相CBCT影像并配准分割得到颌骨掩模；提取多维度特征生成特征向量；基于解剖差异设置自适应权重计算差值特征并筛选融合；通过注意力神经网络识别颌骨病变。本申请解决了现有技术中单时相CBCT影像分析无法有效利用病变动态演化信息以及等权重特征处理忽略颌骨解剖异质性的技术问题，提高了多时相差值特征融合的针对性和颌骨病变智能识别的准确性。

本发明授权基于口腔CBCT影像的颌骨病变智能识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于口腔CBCT影像的颌骨病变智能识别方法，其特征在于，所述方法包括： 获取患者初次检查和随访检查的口腔CBCT影像数据，对所述初次检查和随访检查的影像数据进行配准处理得到空间对齐的多时相CBCT影像，对所述多时相CBCT影像进行颌骨区域分割得到颌骨感兴趣区域掩模； 根据所述颌骨感兴趣区域掩模在初次检查和随访检查的影像中提取形状特征、纹理特征和统计特征，得到初次检查特征向量和随访检查特征向量； 根据骨密度阈值将所述颌骨感兴趣区域划分为皮质骨区域和松质骨区域，基于皮质骨区域和松质骨区域的生理特性分别设置自适应权重系数，通过自适应权重系数对所述初次检查特征向量和随访检查特征向量进行加权差值计算得到多时相差值特征向量，包括：遍历所述初次检查特征向量和随访检查特征向量中的每个特征参数，根据特征参数对应的颌骨体素所属的皮质骨区域或松质骨区域，选择对应的自适应权重系数进行加权处理；计算加权后的初次检查特征值与随访检查特征值之间的绝对差值得到加权差值特征；将所有加权差值特征按序排列生成所述多时相差值特征向量； 采用方差筛选算法对所述多时相差值特征向量进行特征选择，计算每个加权差值特征在全体样本中的方差值，筛选方差值大于0.1的加权差值特征作为有效差值特征向量，将所述初次检查特征向量与所述有效差值特征向量进行拼接融合生成融合特征向量； 将所述融合特征向量输入到注意力机制加权的全连接神经网络中进行分类识别，通过注意力权重计算突出与颌骨病变相关的关键特征组合得到颌骨病变识别结果。

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