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龍圖騰網恭喜南京理工大學申請的專利一種基于雙向增強網絡的3D牙齒模型分割方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114067081B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-06發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202111418946.6，技術領域涉及：G06V10/26；該發明授權一種基于雙向增強網絡的3D牙齒模型分割方法是由賈修一;李自剛;張長東;劉婷婷設計研發完成，并于2021-11-26向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于雙向增強網絡的3D牙齒模型分割方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于雙向增強網絡的3D牙齒模型分割方法，包括：使用quadricedgecollapse網格化簡算法對原始3D牙齒模型進行化簡，得到化簡后的3D牙齒模型的初始化坐標矩陣P和法向量矩陣V；將化簡后的3D牙齒模型輸入特征提取器，得到其語義信息F；將每個網格的坐標p和語義信息f輸入雙向增強模塊，得到增強后的網格特征s；將每個網格增強后的網格特征s輸入多層感知機，得到每個網格所屬特定牙齒種類的概率矩陣M，訓練3D牙齒模型分割網絡；利用訓練好的3D牙齒模型分割網絡對測試實例中每個網格所屬特定牙齒種類進行預測。本發明方法分割精度高，并應用于牙齒分割領域。

本發明授權一種基于雙向增強網絡的3D牙齒模型分割方法在權利要求書中公布了：1.一種基于雙向增強網絡的3D牙齒模型分割方法，其特征在于，包括以下步驟：S1、使用quadricedgecollapse網格化簡算法對原始3D牙齒模型進行化簡，得到化簡后的3D牙齒模型的初始化坐標矩陣P和法向量矩陣V；S2、將化簡后的3D牙齒模型輸入特征提取模塊，得到其語義信息F；S3、將每個網格的坐標p和語義信息f作為輸入，送入雙向增強網絡的雙向增強模塊，得到增強后的網格特征s；具體為：將每個網格視為中心，利用k近鄰算法構造其鄰域；設中心網格的坐標為pi，語義信息為fi，其鄰域表示為鄰域內的鄰居的坐標信息為pj，語義信息為fj；首先使用第一多層感知機和第二多層感知機分別為每個中心網格校準其鄰域內每個鄰居的坐標信息和語義信息： 其中，為校準后的鄰居的坐標信息；為校準后的鄰居的語義信息；MLP1為第一多層感知機，MLP2為第二多層感知機；接著基于每個網格的語義信息來增強其坐標信息；具體的：估計中心網格的不同鄰居的幾何偏移量，計算公式為： 其中，Δfj＝fi-fj；操作被實現為多層感知機；因此，偏移后的鄰居的坐標信息被表示為： 然后，將偏移后的鄰居的坐標信息和校準后的鄰居的坐標信息連接起來送入第三多層感知機，得到每個網格增強后的鄰居坐標信息為： 其中，MLP3表示第三多層感知機；同樣，基于每個網格的坐標信息來增強其語義信息；偏移后的鄰居的語義信息被表示為： 其中，Δpj＝pi-pj；同樣，基于偏移后的鄰居的語義信息和校準后的鄰居的語義信息，每個網格增強后的鄰居語義信息被表示為： 其中，MLP4表示第四多層感知機；最后，采用最大池化操作從每個網格增強后的鄰居坐標信息和增強后的鄰居語義信息中獲取更具區分性的能表示該網格的特征，具體來說，第i個網格的特征被表示為： S4、將每個網格增強后的特征s輸入預測感知機，得到每個網格所屬特定牙齒種類的概率矩陣M，訓練出一個3D牙齒模型分割網絡；S5、利用訓練好的3D牙齒模型分割網絡對測試實例中每個網格所屬特定牙齒種類進行預測。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人南京理工大學，其通訊地址為：210094 江蘇省南京市玄武區孝陵衛街道孝陵衛街200號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。