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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利基于深度学习的MRI海马体3D智能分析诊断平台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：CN119763811B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202411888816.2，技术领域涉及：G16H50/20；该发明授权基于深度学习的MRI海马体3D智能分析诊断平台是由郭婧;王京;谢骏;陈华富;黄伟;樊云霜设计研发完成，并于2024-12-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的MRI海马体3D智能分析诊断平台在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的MRI海马体3D智能分析诊断平台，请涉及基于深度学习的辅助医疗技术领域。本申请的平台包括用户登录模块、前端监听模块、用户需求解析模块、数据载入及预处理模块、推理模块、第一展示模块、第二展示模块、诊断模块、存储模块、查询模块和交互模块；本平台结合3D数据可视化库，实现对海马体的3D动态展示，其不仅能够更加全面和细节地观察海马体的结构，还能够通过交互操作，从不同角度和层面深入了解数据。本平提供了用户友好的操作界面，即使从未接触过深度学习的用户，也能可以轻松上传数据，并快速开始分割工作。简洁直观的设计减少了用户的学习成本，提高了工作效率。

本发明授权基于深度学习的MRI海马体3D智能分析诊断平台在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的MRI海马体3D智能分析诊断平台，其特征在于，该平台为基于Web框架的BS架构平台，包括：用户登录模块、前端监听模块、用户需求解析模块、数据载入及预处理模块、推理模块、第一展示模块、第二展示模块、诊断模块、存储模块、查询模块和交互模块； 其中，用户登录模块用于实现基于浏览器的用户注册和用户登录操作；若当前为用户注册，则用户登录模块将当前用户的注册信息通过存储模块存入后台数据库中； 前端监听模块通过浏览器监听通过用户登录的用户发起的用户需求；并将监听到的用户需求发送给后端的用户需求解析模块； 用户需求解析模块用于对收到用户需求进行解析，提取用户需求，并基于用户需求中的关键字匹配对应的用户操作项，再基于该用户操作项映射并链接对应的操作网页，以通过浏览器向当前登录用户进行操作网页的页面显示； 其中，用户操作项包括：数据载入及预处理、模型推理、诊断、结果查看、数据检索和交互； 数据载入及预处理的用户操作项所对应的后台处理模块为数据载入及预处理模块，该模块通过浏览器向当前登录用户发出载入数据格式的相关提示信息；当前端监听模块监听到用户载入对应的数据文件后，将当前载入的数据文件作为当前用户的海马体分割的源数据并发送给数据载入及预处理模块； 数据载入及预处理模块按照既定的数据预处理格式对收到的海马体分割的源数据进行预处理，以使得该源数据与推理模块中预置的分割模型的输入相匹配；再将预处理后的源数据存入存储模块的指定表项中； 模型推理的用户操作项所对应的后台处理模块为推理模块，该推理模块中预置有训练好的分割模型，当前端监听模块监听到用户的当前用户操作项为模型推理时，则从存储模块中读取当前用户最近的载入数据文件，并输入至分割模型中执行前向推理运算，以得到海马体分割结果；同时，将海马体分割结果存入存储模块的指定表项中，其中，海马体分割结果的输出形式包括二维与三维形态；并且通过调用第一展示模块向用户可视化输出海马体分割的源数据及海马体分割结果进行三维展示，以及对海马体分割结果以不同切面的二维展示； 诊断的用户操作项所对应的后台处理模块为诊断模块，用于用户输入患者信息，以及用于诊断医生根据对海马体分割结果进行描述和诊断的信息的录入； 结果查看的用户操作项所对应的后台处理模块为第二展示模块，用于对海马体分割的源数据及海马体分割结果进行三维展示，以及对海马体分割结果以不同切面的二维展示；其中，第一展示模块和第二展示模块均通过3D数据可视化库工具vtk.js实现三维展示； 数据检索的用户操作项所对应的后台处理模块为查询模块，用于基于前端监听模块监听到的检索需求，从存储模块中读取与检索需求所匹配的内容并通过第二展示模块实现对检索的可视化输出显示； 交互的用户操作项所对应的后台处理模块为交互模块，用于向用户提供对结果查看内容的可选显示内容和形式的显示选择操作； 其中，对海马体分割结果以不同切面的二维展示具体包括： 利用文件加载函数导入NIfTI文件，验证加载得到的图像和数据是否有效； 通过识别函数在给出的海马体三维数组中识别出像素和最大的切片，使用绘制函数绘制该切片及其相邻的三个切片；将这些绘制好的图像保存至文件； 其中，识别函数的具体处理过程为：定义三维数组data[k,i,j]表示第k切片第i行第j类的像素值，识别函数的目标是找到使得求和最大的切片索引k；其中，M和N分别是切片的行数和列数； 识别函数的具体执行流程包括： 令三维矩阵A＝data[k,i,j]，在不改变Y和Z坐标的情况下，通过识别函数沿着X轴寻找最大值，在每个切片中找到最大值及其索引； 将矩阵A绕Z轴旋转90°得到新的三维矩阵A′，在矩阵A′中通过识别函数再次沿着X轴寻找最大值； 然后将矩阵A′绕Y轴旋转90°，得到旋转后的矩阵A″，再在矩阵A″中通过识别函数寻找最大值； 最后，比较在所有旋转和未旋转的坐标系中找到的最大值，以及它们的索引用于作图。

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