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龙图腾网恭喜山东大学申请的专利基于人工智能的颞下颌关节病自动诊断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：CN119314661B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04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：202411864054.2，技术领域涉及：G16H50/20；该发明授权基于人工智能的颞下颌关节病自动诊断方法及系统是由刘迪;李青;王一焯;商梦瑶;魏雨奇;王晓虹;丛玥设计研发完成，并于2024-12-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的颞下颌关节病自动诊断方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于医疗数据处理技术领域，公开了一种基于人工智能的颞下颌关节病自动诊断方法及系统，包括采集数据并预处理；对患者数据进行扩充，动态调整数据生成器的结构和参数，生成患者数据；对患者数据进行特征提取，自动调整特征提取网络的进化规则，获得患者数据特征；对数据特征进行降维，获得低维患者数据特征；将低维患者数据特征输入分类器，根据低维患者数据特征动态调整分类器的隐藏层节点的配置和权重，获得分类结果；定义损失函数，对模型进行训练。本发明的数据特征提取过程能够自动调整参数，采用量子态映射与自适应调整机制优化数据降维过程，分类器能够动态调整隐藏层节点的数量和激活函数，提升了诊断结果的准确性和鲁棒性。

本发明授权基于人工智能的颞下颌关节病自动诊断方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于人工智能的颞下颌关节病自动诊断方法，其特征在于，包括以下步骤： 采集患者数据，并对患者数据进行预处理； 对患者数据进行扩充，根据患者数据的噪声的特征，动态调整数据生成器的结构和参数，生成患者数据； 采用基于动态群体进化优化的神经网络对患者数据进行特征提取，利用自校正机制根据当前患者数据的特性自动调整进化规则，获得患者数据特征； 对患者数据特征进行降维操作，通过量子投影策略在高维特征空间中寻找低维嵌入，获得低维患者数据特征； 将低维患者数据特征输入分类器，根据低维患者数据特征动态调整分类器的隐藏层节点的配置和权重，获得分类结果； 定义损失函数，优化模型参数，对自动诊断模型进行训练； 分别计算生成器和判别器的输出结果的损失值，生成器的损失通过判别器对生成患者数据的判断反馈得到，判别器的损失则基于真实患者数据与假患者数据的分类结果进行计算，根据损失值优化生成器和判别器的参数，生成患者数据； 生成器和判别器的输出结果的损失函数分别为： 其中，为判别器损失函数，为生成器损失函数，为真实患者数据的分布，为生成患者数据的分布，表示期望，表示服从于特定分布，为噪声分布，为特征嵌入函数，为特征嵌入权重因子，表示对两个特征向量之间的相似度计算函数，为判别器，为熵计算函数，为判别器的熵计算，为控制熵项影响的超参数； 通过量子投影策略在高维特征空间中寻找低维嵌入，具体为： 将高维特征通过量子投影操作转化为量子态，并在量子态空间中进行特征表示，采用自适应调整的机制，使量子态权重系数与投影算子可以根据当前患者数据特征分布动态更新，更新方式表示为： 其中，为更新后的第个量子态的权重系数，为动态优化学习率，为相似性损失函数的梯度，为符号函数，为第个投影后的权重系数，是一个小的正数； 在生成器生成患者数据之后采用分布校正的过程，优化生成的患者数据质量。

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