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龍圖騰網獲悉中國人民解放軍空軍軍醫大學;西安電子科技大學申請的專利一種牙齒變化檢測方法、系統、電子設備及存儲介質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：CN116433608B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-26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：202310265439.6，技術領域涉及：G06T7/00；該發明授權一種牙齒變化檢測方法、系統、電子設備及存儲介質是由牛麗娜;曹志誠;王宇澤;余昊翰;蒙萌;王楠設計研發完成，并于2023-03-17向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種牙齒變化檢測方法、系統、電子設備及存儲介質在說明書摘要公布了：本發明公開了一種牙齒變化檢測方法、系統、電子設備及存儲介質，該方法包括：采集牙齒三維數據并進行預處理，構建得到三維牙齒數據集；依次構建基于PointNet++的點云特征提取模塊、注意力網絡模塊、反卷積模塊和全連接層，得到待訓練的具有孿生網絡結構的變化檢測模型；構建復合型損失函數，復合型損失函數由二元交叉熵損失函數、Tversky焦點損失函數和廣義Dice損失函數組成；利用三維牙齒數據集和所述復合型損失函數，對待訓練的變化檢測模型進行訓練，獲得訓練完成的變化檢測模型；將待處理的牙齒點云數據輸入至所述訓練完成的變化檢測模型，得到牙齒變化檢測結果。本發明解決了現有技術對牙齒三維目標的針對性差、魯棒性不高、泛化能力弱、檢測準確性低等缺陷。

本發明授權一種牙齒變化檢測方法、系統、電子設備及存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種牙齒變化檢測方法，其特征在于，包括： 采集牙齒三維數據并進行預處理，構建得到三維牙齒數據集，所述預處理包括點云格式轉換、坐標規范化和數據擴充； 依次構建基于PointNet++的點云特征提取模塊、基于自注意力機制和交叉注意力機制的注意力網絡模塊、反卷積模塊和全連接層，得到待訓練的牙齒三維變化檢測模型；所述牙齒三維變化檢測模型具有孿生網絡結構； 構建復合型損失函數，所述復合型損失函數由二元交叉熵損失函數、Tversky焦點損失函數和廣義Dice損失函數組成； 利用所述三維牙齒數據集和所述復合型損失函數，對所述待訓練的變化檢測模型進行訓練，獲得訓練完成的變化檢測模型； 將待處理的牙齒點云數據輸入至所述訓練完成的變化檢測模型，得到牙齒變化檢測結果； 其中，將待處理的牙齒點云數據輸入至所述訓練完成的變化檢測模型，得到牙齒變化檢測結果的步驟，包括： 獲取待處理的牙齒三維點云數據并進行預處理，將預處理后的牙齒三維點云數據輸入所述訓練完成的變化檢測模型，以使所述預處理后的牙齒三維點云數據依次經過點云特征提取模塊、注意力網絡模塊、反卷積模塊和全連接層后，得到二分類結果，以實現三維牙齒變化區域的檢測； 所述基于PointNet++的點云特征提取模塊包括：采樣層、分組層和PointNet層； 所述采樣層，用于對所述預處理后的牙齒三維點云數據進行降采樣，并利用迭代最遠點采樣算法選出若干個中心點； 所述分組層，用于利用所述若干個中心點將降采樣后的牙齒三維點云數據劃分為若干個區域； 所述PointNet層，用于利用PointNet網絡對每個所述區域進行特征提取，得到全局特征； 所述采樣層具體用于：對所述預處理后的牙齒三維點云數據進行降采樣后，隨機選擇一個牙齒三維點云數據作為初始點，形成已選擇采樣點集；計算未選擇的各個牙齒三維點云數據與已選擇采樣點集中已選擇的各個牙齒三維點云數據之間的距離，并將最大距離對應的未選擇的牙齒三維點云數據加入所述已選擇采樣點集，直至獲得預設數量的中心點； 所述分組層具體用于：針對每個所述中心點，分別以三個不同的預設尺度圍繞該中心點畫三個圓形區域，每個圓形區域的半徑和所包含牙齒三維點云數據的數量均不同，對不同尺度的圓形區域進行特征提取后進一步拼接提取到的特征，獲得每個所述中心點的對應特征； 所述PointNet層具體用于：將維度為B*N*K*d+C的所述對應特征進行維度提升，獲得維度為B*N*K*C1的輸出點云特征，進一步對每個圓形區域進行池化操作后，利用多層感知機MLP對池化結果做全連接處理，得到全局特征；其中，B為每個批量的大小，N和K分別為點云數量和坐標數，d+C為通道數，C1為維度提升后新的通道數大小。

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中國人民解放軍空軍軍醫大學;西安電子科技大學，其通訊地址為：710032 陜西省西安市新城區長樂西路169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”。