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龙图腾网获悉宁波口腔医院集团有限公司;上海交通大学宁波人工智能研究院申请的专利一种基于介质区域进行阻生齿与神经管分割的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：CN120411524B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202510847925.8，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种基于介质区域进行阻生齿与神经管分割的方法是由孙建锋;郭泾;陈特欢;张新涛;杨彦芃;王林设计研发完成，并于2025-06-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于介质区域进行阻生齿与神经管分割的方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于介质区域进行阻生齿与神经管分割的方法，涉及医学图像处理技术领域，包括如下步骤：S1000、准备工作；S2000、模型结构优化；S3000、模型训练；S4000、临时模型继续训练；S5000、阻生齿与神经管分割预测。本发明提高了边界位置的精准性与拟合度，显著提升了低介质区域的分割准确性与稳定性，解决了牙科CBCT图像中结构重叠、介质模糊和边界不连续区域的精准语义分割的技术问题。

本发明授权一种基于介质区域进行阻生齿与神经管分割的方法在权利要求书中公布了：1.一种基于介质区域进行阻生齿与神经管分割的方法，其特征在于，包括如下步骤： S1000、准备工作，收集CBCT训练集，基于深度学习初步构建阻生齿与神经管分割模型，初始化训练轮数为0； S2000、模型结构优化，把CBCT训练集输入所述阻生齿与神经管分割模型，把介质区域划分为高介质区域和低介质区域，优化所述高介质区域曲率差异，所述低介质区域语义特征分离增强，预测所述介质区域轮廓并进行几何校正，构建总体损失函数和阻生齿与神经管分割损失函数；具体包括： S2100、介质区域划分，把所述CBCT训练集输入阻生齿与神经管分割模型，依据介质填充度特征，把所述介质区域划分为所述高介质区域和所述低介质区域，构建梯度正则项损失函数，生成介质概率图； S2200、高介质区域曲率差异优化，定义曲率边缘监督辅助损失函数，计算曲率图，定义曲率边缘图，将所述曲率边缘图与所述介质概率图融合，进行边界增强，生成增强的边界预测图； S2300、低介质区域语义特征分离增强，在所述低介质区域引入感知注意力引导机制，提取语义特征，对所述语义特征进行全局平均池化提取通道描述，计算通道加权特征图，对所述语义特征进行通道压缩，计算空间增强的语义特征图，通过残差连接所述通道加权特征图和所述空间增强的语义特征图，得到感知特征，构建感知监督损失函数； S2400、介质区域轮廓预测，对所述增强的边界预测图和所述通道加权特征图、所述空间增强的语义特征图进行边界提取，得到所述介质区域预测轮廓； S2500、几何校正，通过CML作为分割引导线，对所述介质区域预测轮廓进行几何校正，定义几何校正损失函数，构建总体损失函数和阻生齿与神经管分割损失函数； S3000、模型训练，采用AdamW优化器进行训练，所述训练轮数加一，当所述训练轮数小于最大训练轮数并且满足性能阈值时，训练结束，得到训练好的阻生齿与神经管分割模型，执行步骤S5000；当所述训练轮数小于所述最大训练轮数并且不满足所述性能阈值时，返回所述步骤S2000；当所述训练轮数大于等于所述最大训练轮数时，执行步骤S4000； S4000、临时模型继续训练，当所述训练轮数大于等于所述最大训练轮数，得到临时阻生齿与神经管分割模型，根据损失函数调整策略修改所述总体损失函数中各个损失函数的权重，使用所述临时阻生齿与神经管分割模型继续训练，直到迭代满足性能阈值，继续训练结束，得到所述训练好的阻生齿与神经管分割模型； S5000、阻生齿与神经管分割预测，使用所述训练好的阻生齿与神经管分割模型对CBCT进行推理和分割预测，输出包含阻生齿区域掩膜、神经管区域掩膜的图像。

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