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龍圖騰網恭喜感躍醫療科技(成都)有限公司申請的專利基于Mamba架構的下頜神經管CBCT全景圖像分割網絡訓練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：CN119152212B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-06-17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：202411630401.5，技術領域涉及：G06V10/26；該發明授權基于Mamba架構的下頜神經管CBCT全景圖像分割網絡訓練方法是由王志明;蔡彪;易驚濤;楊帆設計研發完成，并于2024-11-15向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于Mamba架構的下頜神經管CBCT全景圖像分割網絡訓練方法在說明書摘要公布了：本發明公開了基于Mamba架構的下頜神經管CBCT全景圖像分割網絡訓練方法，涉及計算機視覺領域的圖像處理技術。該分割網絡訓練方法采用編碼器解碼器架構，其基于管狀卷積核的特征提取操作通過擴大感受野和學習形變來提取管狀結構特征，之后進行三視覺特征融合策略進一步引導模型從不同角度補充對關鍵特征的關注；編碼器部分通過Mamba架構建模全局和多尺度特征，并在訓練和推理過程保持高效，最終使網絡對于管狀結構的CBCT圖像有更加完整的分割效果。

本發明授權基于Mamba架構的下頜神經管CBCT全景圖像分割網絡訓練方法在權利要求書中公布了：1.基于Mamba架構的下頜神經管CBCT全景圖像分割網絡訓練方法，其特征在于，包括以下步驟： S1.構建訓練數據集：采集下頜神經管CBCT圖像，再利用人工標注的手段對采集到的CBCT圖像進行處理生成全景CBCT圖像，對全景CBCT圖像中需要分割的部位進行標注并轉化為標簽圖，代表需要分割部位的像素點賦值為1，代表背景的像素點賦值為0，標簽圖與相應的CBCT圖像構成一組訓練樣本，送入網絡中訓練； S2.構建訓練框架：訓練框架包括stem層、編碼器部分、解碼器部分、跳躍連接部分三部分，編碼器部分由四個編碼器組成，每個編碼器包括Mamba模塊、GSC模塊和TUC模塊，解碼器部分包括卷積層，上采樣層、分割頭，跳躍連接和殘差連接層，一次迭代的過程如下： S2-1.將要進行訓練的全景CBCT圖像先送入stem層，stem層采用深度卷積，圖像經過stem層提取第一個特征尺度；然后將送入編碼器部分的Mamba模塊和相應的下采用層； S2-2.在第一個Mamba模塊中，先經過門控空間卷積模塊GSC提取來自stem層中的圖像空間特征，在之后的每一個Mamba模塊中，先經過門控空間卷積模塊GSC提取來自上一個Mamba模塊中的圖像空間特征；輸入的第m個空間特征首先被送入兩個TUC模塊中得到和；接著，這兩個特征進行逐像素相乘，以門控機制的方式控制信息傳輸；最后，利用另一個TUC模塊將這兩個特征進一步融合成，并通過解碼器部分的殘差連接層將特征送入解碼器； S2-3.經過GSC和三個TUC模塊得到特征后，再經過ToM模塊從多個方向上建模特征之間的依賴關系；特征沿三個不同方向展開成三個序列，然后執行相應的特征交互操作，最終獲得整合后的特征圖； S2-4.重復S2-1、S2-2、S2-3的步驟，得到四個編碼器輸出的特征圖、、、并輸入到跳躍連接層，得到每一個跳躍連接層的結果、、、； S2-5.將最后一個編碼器得到的特征圖輸入到解碼器中進行卷積上采樣操作得到特征圖，解碼器部分同時接收，與特征圖在通道維度上進行拼接得到；然后再進行卷積上采樣得到；將與特征圖在通道維度上進行拼接得到；然后再進行卷積上采樣得到；將與特征圖在通道維度上進行拼接得到；然后再進行卷積上采樣得到；對再進行一次卷積上采樣后得到與輸入特征圖的分辨率大小相同的特征圖； S2-6.將得到的特征圖經過一個分割頭進行輸出，并將輸出的結果與標簽圖進行損失函數的計算，根據計算的結果進行反向傳播，至此一輪迭代完成。

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