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龙图腾网获悉北京大学口腔医学院申请的专利牙髓状态识别模型训练方法、电子设备及存储介质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：CN121147666B 。

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：202511359673.0，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权牙髓状态识别模型训练方法、电子设备及存储介质是由张倩莉;彭君然;尉华杰;胡梅钰;王雅慧设计研发完成，并于2025-09-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本牙髓状态识别模型训练方法、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请提供牙髓状态识别模型训练方法、电子设备及存储介质，涉及图像处理技术领域。该方法包括：获取历史术中显微镜下的多个牙髓断面图像，并利用特征编码器提取各牙髓断面图像对应的局部特征及全局特征，并对各牙髓断面图像对应的局部特征及全局特征进行双线性交互处理，得到各牙髓断面图像对应的融合特征向量，融合特征向量包含有局部特征及全局特征的关联信息，实现全局与局部信息的深度融合；再利用各牙髓断面图像对应的融合特征向量及实际识别结果，对初始分类器进行迭代训练，并将迭代结束时的初始牙髓状态模型作为目标牙髓状态识别模型，解决了现有的AI模型无法对牙髓切断术中显微镜下牙髓断面图像进行识别处理的问题。

本发明授权牙髓状态识别模型训练方法、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种牙髓状态识别模型训练方法，其特征在于，所述方法包括： 获取历史术中显微镜下的多个牙髓断面图像，并确定各所述牙髓断面图像的实际识别结果，所述实际识别结果包括：适宜盖髓或不适宜盖髓； 将各所述牙髓断面图像输入至预先构建的初始牙髓状态识别模型中，所述初始牙髓状态识别模型包括：预先训练得到的特征编码器及初始分类器； 由所述特征编码器提取各所述牙髓断面图像对应的局部特征及全局特征，并对各所述牙髓断面图像对应的局部特征及全局特征进行双线性交互处理，得到各所述牙髓断面图像对应的融合特征向量，所述融合特征向量包含有所述局部特征及所述全局特征的关联信息； 由所述初始分类器根据各所述牙髓断面图像对应的融合特征向量输出预测识别结果； 根据所述预测识别结果以及所述实际识别结果对所述初始分类器进行迭代训练，并将迭代结束时的初始牙髓状态模型作为目标牙髓状态识别模型；其中，在迭代训练过程中采用参数冻结策略，保持所述特征编码器的网络参数不变，并迭代更新所述初始分类器的网络参数。

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