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龙图腾网恭喜南京理工大学申请的专利一种基于双向增强网络的3D牙齿模型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：CN114067081B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-06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：202111418946.6，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种基于双向增强网络的3D牙齿模型分割方法是由贾修一;李自刚;张长东;刘婷婷设计研发完成，并于2021-11-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于双向增强网络的3D牙齿模型分割方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于双向增强网络的3D牙齿模型分割方法，包括：使用quadricedgecollapse网格化简算法对原始3D牙齿模型进行化简，得到化简后的3D牙齿模型的初始化坐标矩阵P和法向量矩阵V；将化简后的3D牙齿模型输入特征提取器，得到其语义信息F；将每个网格的坐标p和语义信息f输入双向增强模块，得到增强后的网格特征s；将每个网格增强后的网格特征s输入多层感知机，得到每个网格所属特定牙齿种类的概率矩阵M，训练3D牙齿模型分割网络；利用训练好的3D牙齿模型分割网络对测试实例中每个网格所属特定牙齿种类进行预测。本发明方法分割精度高，并应用于牙齿分割领域。

本发明授权一种基于双向增强网络的3D牙齿模型分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于双向增强网络的3D牙齿模型分割方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、使用quadricedgecollapse网格化简算法对原始3D牙齿模型进行化简，得到化简后的3D牙齿模型的初始化坐标矩阵P和法向量矩阵V；S2、将化简后的3D牙齿模型输入特征提取模块，得到其语义信息F；S3、将每个网格的坐标p和语义信息f作为输入，送入双向增强网络的双向增强模块，得到增强后的网格特征s；具体为：将每个网格视为中心，利用k近邻算法构造其邻域；设中心网格的坐标为pi，语义信息为fi，其邻域表示为邻域内的邻居的坐标信息为pj，语义信息为fj；首先使用第一多层感知机和第二多层感知机分别为每个中心网格校准其邻域内每个邻居的坐标信息和语义信息： 其中，为校准后的邻居的坐标信息；为校准后的邻居的语义信息；MLP1为第一多层感知机，MLP2为第二多层感知机；接着基于每个网格的语义信息来增强其坐标信息；具体的：估计中心网格的不同邻居的几何偏移量，计算公式为： 其中，Δfj＝fi-fj；操作被实现为多层感知机；因此，偏移后的邻居的坐标信息被表示为： 然后，将偏移后的邻居的坐标信息和校准后的邻居的坐标信息连接起来送入第三多层感知机，得到每个网格增强后的邻居坐标信息为： 其中，MLP3表示第三多层感知机；同样，基于每个网格的坐标信息来增强其语义信息；偏移后的邻居的语义信息被表示为： 其中，Δpj＝pi-pj；同样，基于偏移后的邻居的语义信息和校准后的邻居的语义信息，每个网格增强后的邻居语义信息被表示为： 其中，MLP4表示第四多层感知机；最后，采用最大池化操作从每个网格增强后的邻居坐标信息和增强后的邻居语义信息中获取更具区分性的能表示该网格的特征，具体来说，第i个网格的特征被表示为： S4、将每个网格增强后的特征s输入预测感知机，得到每个网格所属特定牙齿种类的概率矩阵M，训练出一个3D牙齿模型分割网络；S5、利用训练好的3D牙齿模型分割网络对测试实例中每个网格所属特定牙齿种类进行预测。

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