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龙图腾网获悉广州医科大学附属第三医院(广州重症孕产妇救治中心、广州柔济医院)申请的专利一种基于CBCT图像数据评估种植体稳定性的分类模型的构建方法及其装置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：CN115512167B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202211287122.4，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于CBCT图像数据评估种植体稳定性的分类模型的构建方法及其装置是由黄俊强;黄泽伦;赵新设计研发完成，并于2022-10-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于CBCT图像数据评估种植体稳定性的分类模型的构建方法及其装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于CBCT图像数据评估种植体稳定性的分类模型的构建方法及其装置。首先通过训练后的Mobilenetv2‑DeeplabV3+网络在横截面图像中分割种植体，然后结合口腔种植学知识和分割结果在横截面图像上提取相应的种植体周围骨质图像，最终利用训练后的深度残差网络Resnet‑50完成分类，得到种植体稳定性评估结果。经测试评估，本发明的模型具有较高的诊断性能，评估的耗时短，准确率高90％，可有效用于种植体稳定性的评估。本发明的评估种植体稳定性的分类模型对于更好地指导进一步种植修复治疗具有重要的意义，也为人工智能用于影像诊断提供了重要借鉴。

本发明授权一种基于CBCT图像数据评估种植体稳定性的分类模型的构建方法及其装置在权利要求书中公布了：1.一种基于CBCT图像数据评估种植体稳定性的分类模型的构建方法，其特征在于，包括以下步骤： 1CBCT图像数据收集和预处理： 采集若干患者的CBCT数据，对CBCT数据进行处理，重建得到牙列横截面图像和种植体横截面图像，对种植体横截面图像中的义齿进行人工标记； 2Mobilenetv2-DeeplabV3+网络训练： 将步骤1得到的经标记的种植体横截面图像数据输入至Mobilenetv2-DeeplabV3+语义分割神经网络中进行训练，训练后得到一种基于CBCT图像的种植义齿分割模型； 3种植体周围骨质图像提取： 将训练集的CBCT图像输入到所述种植义齿分割模型中，得到相应的种植体横截面图像集；结合种植义齿的原始信息对图像集中的图像进行处理，获得相应的种植体周围骨质图像集； 4ResNet-50网络训练： 根据所需的分类方式，将步骤3得到种植体周围骨质图像按其ISQ评分信息进行分类，并将种植体周围骨质图像集及其分类信息输入到ResNet-50网络中，根据设置的分类模式进行训练，即可得到用于评估种植体稳定性的分类模型； 所述Mobilenetv2-DeeplabV3+网络为：将原有的改进版Xception主干网络修改为Mobilenetv2；在完成MobilenetV2的特征提取后，获得两个有效特征层，输入图像高和宽压缩两次的结果作为低级特征，输入图像高和宽压缩四次的结果经过ASPP作为高级特征，ASPP部分与解码器部分与DeeplabV3+保持一致。

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广州医科大学附属第三医院(广州重症孕产妇救治中心、广州柔济医院)，其通讯地址为：510150 广东省广州市荔湾区多宝路63号；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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