基于Kolmogorov-Arnold表示定理与U-Net架构的三阶段CBCT颌面全景分割方法

本发明公开了一种基于Kolmogorov‑Arnold表示定理与U‑Net架构的三阶段CBCT颌面全景分割方法，该方法通过融合位置先验、可学习非线性激活函数和多尺度特征提取，有效增强了特征表达能力。该方法设计了三阶段颌面结构全景分割框架，第一阶段在低分辨率图像中利用MC‑UKAN进行粗分割和牙位标定；第二阶段在原始图像上，基于粗分割结果定位目标结构，利用K‑means聚类算法将目标划分为五类，采用对应网络进行精细分割；第三阶段使用轻量化网络在原始图像上分割出颌骨及咽喉。最终，通过概率图融合机制，生成包含牙位标定的完整颌面全景分割结果。