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龙图腾网获悉北京大学申请的专利三维颌面体图像的谱嵌入近似与特征提取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：CN115797232B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-16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：202111048438.3，技术领域涉及：G06T5/40；该发明授权三维颌面体图像的谱嵌入近似与特征提取方法是由孙迪雅;张云庚;裴玉茹;许天民;查红彬设计研发完成，并于2021-09-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本三维颌面体图像的谱嵌入近似与特征提取方法在说明书摘要公布了：本发明公布了一种三维颌面体图像的谱嵌入近似和特征提取方法，针对三维颌面医学图像的稠密对应特征，建立三维颌面体图像的谱嵌入近似和特征提取网络，降低体图像谱对应过程中的谱嵌入计算代价并自动提取体图像对应任务的体图像特征。本发明方法能够有效计算体图像超体素图的谱嵌入，能够降低谱嵌入计算的时间代价并提取特定于对应任务的体图像特征，提取适合对应任务的体图像特征并计算体图像超体素对应；基于谱映射的图像对应能够避免患者姿态和组织结构变化带来的干扰，利用体图像内部结构的谱嵌入基函数能够改善体图像的语意对应，快速建立三维颌面医学体图像的对应，图像对应可用于进一步的图像属性迁移。

本发明授权三维颌面体图像的谱嵌入近似与特征提取方法在权利要求书中公布了：1.一种三维颌面体图像的谱嵌入近似和特征提取方法，其特征是： 针对三维颌面医学图像的稠密对应问题，建立三维颌面体图像的谱嵌入近似和特征提取网络，降低体图像谱对应过程中的谱嵌入计算代价并自动提取体图像对应任务的体图像特征；包括如下步骤： 1计算三维颌面体图像的超体素图： 采用简单线性迭代聚类算法SLIC，对三维颌面体图像进行超体素分解，得到包括超体素和超体素邻接关系的超体素图，并计算超体素图拉普拉斯矩阵； 2搭建并训练三维颌面体图像谱嵌入近似与特征提取网络； 所述三维颌面体图像谱嵌入近似与特征提取网络包括谱嵌入模块和体图像特征提取模块；其中，体图像特征提取模块使用3DU-net提取图像的多尺度特征；谱嵌入模块基于GCN搭建多路谱嵌入网络，用于提取超体素图的多频带谱基函数；所述谱嵌入模块约束谱嵌入的正交性，并计算得到谱嵌入对超体素图拉普拉斯矩阵特征向量的近似程度； 所述三维颌面体图像的谱嵌入近似和特征提取网络自动提取体图像对应任务的体图像特征，并利用体图像超体素图谱嵌入计算体图像对应，增强体图像语意对应； 将所述三维颌面体图像谱嵌入近似与特征提取网络提取的体图像超体素特征，利用谱基函数投影到谱空间中，通过对齐超体素特征的谱空间表达得到体图像之间的谱对应，再基于体图像的谱对应恢复体图像空域对应；具体是将体图像超体素之间的对应转化为谱空间基函数之间的对应，通过在谱空间中对齐图像特征获得图像谱对应，并恢复体图像空域对应； 所述三维颌面体图像谱嵌入近似与特征提取网络通过在谱空间中对齐体图像探针函数并约束谱对应的正交性对网络参数进行优化；所述三维颌面体图像谱嵌入近似与特征提取网络训练数据包含合成锥束CT图像和真实锥束CT图像；在训练过程中，对于合成数据集计算网络输出的超体素对应与真值的差异，对于真实数据集通过对齐体图像探针函数计算损失函数；训练三维颌面体图像谱嵌入近似与特征提取网络无需人工标注和矩阵特征值分解； 3对三维颌面体图像谱嵌入近似与特征提取网络进行在线测试，实现三维颌面体图像的谱嵌入近似和特征提取；包括： 将待处理的三维颌面体图像进行超体素分解； 将待处理的三维颌面体图像及其超体素分别输入训练好的三维颌面体图像谱嵌入近似与特征提取网络； 网络输出体图像超体素图的谱嵌入、超体素特征和体图像之间的超体素对应，即提取得到对应任务的体图像特征并计算体图像超体素对应，实现三维颌面体图像的谱嵌入近似和特征提取。

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