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龙图腾网获悉西安邮电大学申请的专利基于双协作机制的儿童多生牙分类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：CN120932020B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202511283027.0，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于双协作机制的儿童多生牙分类方法是由李培;肖悦雪;潘晓英;朱芯缘;王怡凡设计研发完成，并于2025-09-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于双协作机制的儿童多生牙分类方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于双协作机制的儿童多生牙分类方法，以儿童牙齿曲面断层片图像为全局图像，从其中定位儿童多生牙多发位置得到ROI特征图作为局部图像；分别利用全局图像和局部图像进行多生牙分类，得到第一分类结果和第二分类结果；采用基于类别标签概率的融合策略，融合所述第一分类结果和第二分类结果，得到最终分类结果。本发明设计“定位‑分类”协作机制，通过精准定位ROI区域，为分类模块提供高质量目标区域；并结合“全局‑局部”协作双分支机制，全局分支捕捉影像整体结构，局部分支聚焦ROI细节特征，利用概率融合得到最终分类结果，缓解样本不平衡产生的偏差对分类的影响，进一步提升识别效果，并增强模型泛化能力。

本发明授权基于双协作机制的儿童多生牙分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于双协作机制的儿童多生牙分类方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1，以儿童牙齿曲面断层片图像为全局图像，从其中定位儿童多生牙多发位置得到ROI特征图作为局部图像； 步骤2，分别利用全局图像和局部图像进行多生牙分类，得到第一分类结果和第二分类结果，方法如下： 以全局图像或局部图像为分类模块的输入进行所述多生牙分类，所述分类模块采用ResNeXt作为主干网络，并在其部分或全部残差块中引入形态融合空间自适应注意力模块，以增强对多生牙区域的关注能力；其中，所述形态融合空间自适应注意力模块执行如下步骤： 首先，对输入的牙齿特征图沿着通道轴进行平均池化和最大池化，得到两个二维特征图和，并沿通道轴拼接得到一个新的特征图，所述牙齿特征图为残差块的最后一个卷积块输出； 其次，对应用一个卷积核，生成空间注意力图； 然后，将进行全局平均池化，使其空间维度压缩为一个单一的特征向量，将通过线性嵌入函数进行特征映射以增强特征表示，得到增强特征图； 最后，基于邻接矩阵，对增强特征图进行动态图卷积操作，得到特征权重，并将其映射回，所得结果与拼接得到重新校准后的特征图，作为形态融合空间自适应注意力模块的输出； 步骤3，采用基于类别标签概率的融合策略，融合所述第一分类结果和第二分类结果，得到最终分类结果。

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