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龙图腾网获悉四川大学申请的专利基于ResNet-Transformer的畸形中央尖自动检测系统及方法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：CN119579503B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202411557261.3，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于ResNet-Transformer的畸形中央尖自动检测系统及方法是由郑黎薇;王思维;李施豪;刘家伶设计研发完成，并于2024-11-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于ResNet-Transformer的畸形中央尖自动检测系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于ResNet‑Transformer的畸形中央尖自动检测系统及方法，涉及牙齿形态发育异常检测技术领域，适用于牙齿形态发育异常的早期筛查。该系统包括图像采集模块、预处理单元、基于ResNet‑18的特征提取模块及基于Transformer的分类模块。通过对患者全景片中的目标区域进行预处理、特征提取及分类，系统能够精准识别畸形中央尖。特征提取模块利用ResNet‑18提取影像中的深度特征，分类模块则基于Transformer的自注意力机制对特征进行分类，并结合Grad‑CAM实现模型决策的可视化，从而提升诊断的准确性与一致性。本系统可有效降低人工阅片的漏检率和诊断主观性，特别适用于儿童口腔科高负荷的临床环境，具有广泛的应用前景。

本发明授权基于ResNet-Transformer的畸形中央尖自动检测系统及方法在权利要求书中公布了：1.基于ResNet-Transformer的畸形中央尖自动检测系统，其特征在于，包括以下模块： 图像采集模块：用于采集患者的口腔全景片影像； 预处理单元：用于将采集到的图像进行尺寸调整和归一化处理； 特征提取模块：基于ResNet-18架构，通过多层卷积层从图像中提取特征向量；所述特征提取模块采用ResNet-18架构，包括多层卷积层，用于将输入数据映射到潜在空间，生成尺寸为4×5、通道数为512的特征图； 分类模块：基于Transformer架构，将特征输入到多头自注意力机制中处理，以判断是否存在畸形中央尖；所述分类模块包括以下算法步骤：对来自ResNet-18的特征图，其尺寸为其中、、，将每个通道视为序列中的一个“词”，将其空间维度展平为一维向量，具体步骤为： ； 其中，将二维数组重塑为20维的向量； 经过展平的特征输入序列的矩阵尺寸为，每一行对应一个令牌，每个令牌由对应通道的空间维度展平得到的20维向量组成； 所述Transformer模块通过多头自注意力机制对该序列进行处理，所述分类模块最终输出一个目标类别的分类结果，其分类层包括一个带Softmax激活函数的全连接层，用于对畸形中央尖的存在与否进行判断。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人四川大学，其通讯地址为：610065 四川省成都市一环路南一段24号四川大学；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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