深圳大学陈子轩获国家专利权
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龙图腾网获悉深圳大学申请的专利基于近红外透照的牙齿健康评估方法及系统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：CN121280436B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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：202511842219.0，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于近红外透照的牙齿健康评估方法及系统是由陈子轩;任思源;招倩文;李晓宇设计研发完成，并于2025-12-09向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于近红外透照的牙齿健康评估方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及牙齿检测技术领域，具体涉及一种基于近红外透照的牙齿健康评估方法及系统，包括以下步骤：步骤S1：提供一波长为980nm的近红外光源对牙齿进行透照，并通过近红外相机采集牙齿的近红外透照图像；步骤S2：将近红外透照图像输入至一预先训练好的深度学习目标检测模型中；步骤S3：通过所述深度学习目标检测模型，输出对牙齿中病变区域的定位和分类结果；其中，所述深度学习目标检测模型为基于YOLOv8架构改进的模型，其改进之处在于，将颈部网络中至少一个标准的CBS模块替换为CBSv2模块；所述CBSv2模块由可变形卷积DCNv2、批归一化BN层和SiLU激活函数依次连接组成。
本发明授权基于近红外透照的牙齿健康评估方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于近红外透照的牙齿健康评估方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：提供一波长为980nm的近红外光源对牙齿进行透照，并通过近红外相机采集牙齿的近红外透照图像； 步骤S2：将近红外透照图像输入至一预先训练好的深度学习目标检测模型中； 步骤S3：通过所述深度学习目标检测模型，输出对牙齿中病变区域的定位和分类结果； 其中，所述深度学习目标检测模型为基于YOLOv8架构改进的模型，其改进之处在于，将颈部网络中至少一个标准的CBS模块替换为CBSv2模块；所述CBSv2模块由可变形卷积DCNv2、批归一化BN层和SiLU激活函数依次连接组成。
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