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龙图腾网获悉浙江工业大学申请的专利一种基于边缘及纹理特征的髁突CBCT影像分割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：CN116486069B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202310120291.7，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种基于边缘及纹理特征的髁突CBCT影像分割方法是由吴福理;金琳筱;郝鹏翼设计研发完成，并于2023-01-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于边缘及纹理特征的髁突CBCT影像分割方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于边缘及纹理特征的髁突CBCT影像分割方法，首先将原始髁突CBCT影像通过髁突分割模型，得到整个髁突的感兴趣区域；然后将髁突的感兴趣区域输入至髁突皮质和松质骨的分割模型，通过纹理特征提取模块得到相应的纹理特征数据，并将纹理特征数据和特征编码网络一同输入至含有纹理注意力的特征解码网络中，进一步得到纹理融合特征，同时将特征编码网络中的低级特征和高级特征输入至边缘提取模块中，得到髁突皮质和松质骨的边缘信息，将边缘信息与纹理融合特征输入至融合模块中，最终得到髁突皮质和松质骨的可视化结果图。本发明使分割网络获取更多的皮质和松质骨的特征，提高髁突皮质和松质骨的分割精度。

本发明授权一种基于边缘及纹理特征的髁突CBCT影像分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于边缘及纹理特征的髁突CBCT影像分割方法，其特征在于，所述基于边缘及纹理特征的髁突CBCT影像分割方法，包括： 将原始髁突CBCT影像输入至髁突分割模型，得到整个髁突的检测结果，根据检测结果对原始髁突CBCT影像进行裁剪，得到髁突的感兴趣区域图像； 将感兴趣区域图像输入至皮质和松质分割模型的特征编码网络中，以获得不同尺度的特征图； 将感兴趣区域图像输入至皮质和松质分割模型的纹理特征提取模块中，提得到纹理特征； 将特征图输入至皮质和松质分割模型的特征解码网络中，来解码不同尺度的区域特征，获得区域特征； 将特征图中的低级特征和高级特征输入到皮质和松质分割模型的边缘特征提取模块中，获得边缘特征； 将边缘特征和不同尺度的区域特征输入至皮质和松质分割模型的特征融合模块中，得到髁突皮质和松质骨分割的可视化结果预测图； 其中，所述将感兴趣区域图像输入至皮质和松质分割模型的特征编码网络中，以获得不同尺度的特征图，包括： 步骤2.1、将感兴趣区域图像输入至卷积核大小为3×3×3的卷积块中，得到输出特征图，其维度大小为； 步骤2.2、将特征图进行最大池化，并输入至卷积核大小为3×3×3的卷积块中，得到输出特征图，其维度大小为； 步骤2.4、将特征图进行最大池化，并输入至卷积核大小为3×3×3的卷积块中，得到输出特征图，其维度大小为； 步骤2.5、将特征图进行最大池化，并输入至卷积核大小为3×3×3的卷积块中，得到输出特征图，其维度大小为； 步骤2.6、将特征图进行最大池化，并输入至卷积核大小为3×3×3的卷积块中，得到输出特征图，其维度大小为，每个卷积块得到的特征图组成不同尺度的特征图； 所述将特征图中的低级特征和高级特征输入到皮质和松质分割模型的边缘特征提取模块中，获得边缘特征，包括： 将进行上采样，使其大小与特征图一致，并按通道数进行拼接，输入至边缘提取模块，得到边缘特征图，其大小与特征图一致。

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