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龙图腾网获悉广州医科大学附属口腔医院(广州医科大学羊城医院)申请的专利采用深度学习的口腔扫描数据咬合接触点分析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：CN121812179B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202610256596.4，技术领域涉及：G16H50/50；该发明授权采用深度学习的口腔扫描数据咬合接触点分析方法是由彭博;王少红;向茜;孟斯;张艳;刘嘉倩;曾素娟设计研发完成，并于2026-03-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本采用深度学习的口腔扫描数据咬合接触点分析方法在说明书摘要公布了：本发明提供采用深度学习的口腔扫描数据咬合接触点分析方法，通过自适应离群点滤波与刚性配准实现点云数据预处理，结合牙齿表面曲率与法向量变化建模形变敏感区域，并以轻量化深度学习结构提取几何及形变语义特征；采用特征解耦与注意力门控机制增强特征分辨率，再构建先验运动拓扑图和图卷积传播提升候选接触点的时序与生理一致性；通过多尺度回归模型输出接触点的三维坐标、强度概率和牙位标签，并以多阈值融合机制辅助结果验证，本发明提升了咬合接触点识别的精度与临床适用性，具有噪声抑制强、结构分辨率高及动态调整能力。

本发明授权采用深度学习的口腔扫描数据咬合接触点分析方法在权利要求书中公布了：1.采用深度学习的口腔扫描数据咬合接触点分析方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：采用数据预处理模块对原始上下颌口腔扫描点云数据进行预处理，生成预处理口腔扫描点云序列； S2：对所述预处理口腔扫描点云序列执行局部曲率梯度场建模处理，基于牙齿表面在咬合压力下的区域响应特性提取法向量扰动响应模式，生成形变敏感性热图； S3：基于所述形变敏感性热图和所述预处理口腔扫描点云序列，执行双流嵌入编码处理，其中主干路径采用PointMLP结构提取几何不变特征，旁路路径以所述形变敏感性热图为引导估计弹性形变势能分布，生成几何特征向量和形变语义嵌入向量； S4：基于所述几何特征向量和所述形变语义嵌入向量，执行形变-运动解耦注意力门控处理，生成解耦表征向量； S5：基于所述解耦表征向量，引入时序一致性约束处理，利用临床咬合生理规律构建先验运动拓扑图，将候选接触点按解剖位置映射至所述先验运动拓扑图节点并通过图卷积传播形变语义置信度，生成时序一致候选接触点集；具体包括： 基于临床咬合生理规律参数获取前牙引导角度和尖牙保护系数，计算解剖位置节点间的运动约束权重，生成先验运动拓扑图； 对所述先验运动拓扑图和候选接触点集合执行解剖位置映射处理，将每个候选接触点依据其牙位标签关联至对应拓扑图节点，生成节点-接触点映射关系； 基于所述节点-接触点映射关系和形变语义置信度值初始化每个拓扑图节点的置信度分布，生成初始置信度分布； 对所述初始置信度分布和所述先验运动拓扑图执行图卷积传播处理，应用可微分图卷积算子沿拓扑边传播形变语义置信度，生成传播后置信度分布； 基于所述传播后置信度分布执行置信度阈值筛选处理，保留置信度高于预设阈值的候选接触点，生成时序一致候选接触点集； S6：对所述时序一致候选接触点集执行多尺度回归预测处理，输出接触点三维坐标、接触强度概率值和所属牙位标签。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人广州医科大学附属口腔医院(广州医科大学羊城医院)，其通讯地址为：510150 广东省广州市黄沙大道59号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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