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龍圖騰網(wǎng)恭喜中山大學;中山大學附屬口腔醫(yī)院申請的專利一種口腔CT影像的數(shù)據(jù)增強方法獲國家發(fā)明授權專利權，本發(fā)明授權專利權由國家知識產(chǎn)權局授予，授權公告號為：CN114359090B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權局官網(wǎng)在2025-05-30發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉：該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為：202111644473.1，技術領域涉及：G06T3/4053；該發(fā)明授權一種口腔CT影像的數(shù)據(jù)增強方法是由黃凱;李浩鵬;陳澤濤;宋日輝;曾培生;劉海雯設計研發(fā)完成，并于2021-12-29向國家知識產(chǎn)權局提交的專利申請。

本一種口腔CT影像的數(shù)據(jù)增強方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及醫(yī)學圖像處理技術領域，更具體地，涉及一種口腔CT影像的數(shù)據(jù)增強方法；包括：S1.基于生成對抗網(wǎng)絡對數(shù)據(jù)進行增強：向生成對抗網(wǎng)絡中輸入原始口腔CT影像數(shù)據(jù)，通過生成對抗網(wǎng)絡對原始口腔CT影像數(shù)據(jù)進行訓練，得到一個口腔CT影像數(shù)據(jù)生成模型；S2.采用生成對抗網(wǎng)絡空間的可解釋控制發(fā)現(xiàn)算法獲取特征控制向量：使用生成對抗網(wǎng)絡空間算法對步驟S1得到的口腔CT影像數(shù)據(jù)生成模型潛空間在歐氏空間下進行主成分分析，無監(jiān)督地識別潛在特征控制向量，并對潛在特征控制向量進行人工篩選保存；S3.采用特征控制向量定向生成口腔CT影像。本發(fā)明能夠在原始數(shù)據(jù)量較少的情況下生成高分辨率的口腔CT影像，以輔助口腔CT影像實現(xiàn)大數(shù)據(jù)智能分析。

本發(fā)明授權一種口腔CT影像的數(shù)據(jù)增強方法在權利要求書中公布了：1.一種口腔CT影像的數(shù)據(jù)增強方法，其特征在于，包括以下步驟：S1.基于生成對抗網(wǎng)絡對數(shù)據(jù)進行增強：向生成對抗網(wǎng)絡中輸入原始口腔CT影像數(shù)據(jù)，通過生成對抗網(wǎng)絡對原始口腔CT影像數(shù)據(jù)進行訓練，得到一個口腔CT影像數(shù)據(jù)生成模型；S2.采用生成對抗網(wǎng)絡空間的可解釋控制發(fā)現(xiàn)算法獲取特征控制向量：使用生成對抗網(wǎng)絡空間算法對步驟S1得到的口腔CT影像數(shù)據(jù)生成模型潛空間在歐氏空間下進行主成分分析，無監(jiān)督地識別潛在特征控制向量，并對潛在特征控制向量進行人工篩選保存；所述的生成對抗網(wǎng)絡包括第一生成器、第二生成器、判別器和映射網(wǎng)絡；所述的第一生成器，將原始口腔CT影像分割成N×N個單元，并設計一個目標函數(shù)，對口腔CT影像上的ROI區(qū)域的矩形標注進行訓練，得到口腔CT影像上頜竇ROI區(qū)域目標識別模型，用于輸出口腔CT影像上頜竇ROI區(qū)域坐標；所述的第二生成器與映射網(wǎng)絡相互配合，映射網(wǎng)絡對潛空間進行解耦，由隱藏變量z生成中間隱藏變量w，將變量w轉換而來的仿射變換和隨機噪聲加入到第二生成器的每一層中，達到對生成圖像各個尺度特征進行控制的目的，實現(xiàn)可控制的圖像生成；所述的判別器接受來自第一生成器的坐標信息以及來自第二生成器所生成的假圖像信息的輸入，對第二生成器生成的圖像真假進行判斷；S3.采用特征控制向量定向生成口腔CT影像；將真實或生成的口腔CT影像投影至第二生成器的潛空間，潛空間是壓縮數(shù)據(jù)的表示，其中相似的數(shù)據(jù)點在空間上更靠近，在特征控制向量上加以設定的權重參數(shù)進行移動，生成所需類型的高分辨率口腔CT影像數(shù)據(jù)。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯(lián)系本專利的申請人或專利權人中山大學;中山大學附屬口腔醫(yī)院，其通訊地址為：510275 廣東省廣州市海珠區(qū)新港西路135號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。