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龙图腾网获悉高精特(成都)大数据科技有限公司申请的专利一种基于深度学习的脑部MRI海马体三维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：CN121033081B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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：202511543089.0，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权一种基于深度学习的脑部MRI海马体三维分割方法是由张鹏;张政;张赫业;张司晨设计研发完成，并于2025-10-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的脑部MRI海马体三维分割方法在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于深度学习的脑部MRI海马体三维分割方法，涉及数据处理技术领域，通过服务器节点初始化并通过区块链加密发布公共参数组合；通过用户节点解密公共参数组合并采用MFSOA算法训练生成子目标参数组合，再通过区块链加密上传；最后通过服务器节点聚合子目标参数得到目标公共参数组合，并基于目标公共参数组合进行海马体分割，将区块链技术与联邦学习框架相结合，使原始的脑部MRI数据始终保留在用户节点本地，解决了医疗数据共享的信任与隐私问题，打破了数据孤岛；同时，MFSOA算法有效提升了模型优化效率与分割精准性，最终显著增强了模型的泛化能力和鲁棒性。

本发明授权一种基于深度学习的脑部MRI海马体三维分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的脑部MRI海马体三维分割方法，其特征在于，包括： 通过服务器节点采用深度学习模型生成三维分割模型，并初始化三维分割模型的超参数，得到公共参数组合； 将所述公共参数组合通过区块链中用户节点的公钥进行加密，得到加密之后的公共参数组合，并将所述加密之后的公共参数组合发布至区块链中； 通过用户节点采集所述区块链中的加密之后的公共参数组合，并采用自身的私钥对加密之后的公共参数组合进行解密，得到初始公共参数组合； 以所述初始公共参数组合为基础，通过用户节点调用多模态融合搜索优化算法对初始公共参数组合进行训练，获取子目标公共参数组合； 通过用户节点采用服务器节点的公钥将所述子目标公共参数组合进行加密，得到加密之后的子目标公共参数组合，并将加密之后的子目标公共参数组合发布于区块链中； 通过服务器节点将加密之后的子目标公共参数组合进行聚合，得到目标公共参数组合，并基于所述三维分割模型以及目标公共参数组合对三维脑部MRI图像进行海马体分割，得到海马体分割结果； 以所述初始公共参数组合为基础，通过用户节点调用多模态融合搜索优化算法对初始公共参数组合进行训练，获取子目标公共参数组合，包括： 基于用户节点上存储的训练数据获取每个初始公共参数组合对应的适应度，并根据所述适应度确定最优参数组合以及最差参数组合； 根据所述初始公共参数组合对应的适应度，采用适应度决策搜索策略对所述初始公共参数组合进行随机信息融合搜索，得到随机信息融合搜索之后的公共参数组合； 根据最优参数组合，采用解空间位置转换策略对所述随机信息融合搜索之后的公共参数组合进行位置转换搜索，得到位置转换搜索之后的公共参数组合； 采用透镜反向学习策略对所述位置转换搜索之后的公共参数组合进行全局变异搜索，得到全局变异搜索之后的公共参数组合； 采用关联控制搜索策略对最优参数组合以及最差参数组合进行关联控制搜索，得到关联控制搜索之后的最优参数组合以及最差参数组合； 将所述关联控制搜索之后的最优参数组合、最差参数组合以及全局变异搜索之后的公共参数组合重新融合为一个种群，得到目标种群； 确定当前训练次数，并判断所述当前训练次数是否大于或者等于预设的最大训练次数，若是，则根据目标种群，重新确定最优参数组合，得到子目标公共参数组合，否则以所述目标种群为基础，返回根据所述适应度确定最优参数组合以及最差参数组合的步骤，进入下一次训练； 根据最优参数组合，采用解空间位置转换策略对所述随机信息融合搜索之后的公共参数组合进行位置转换搜索，得到位置转换搜索之后的公共参数组合，包括： 确定当前训练次数，并根据所述当前训练次数获取位置转换选择参数为： ； 其中，表示位置转换选择参数，表示位置转换选择参数的最小值，表示位置转换选择参数的最大值；表示正弦函数，表示圆周率，表示预设的最大训练次数； 针对任意一个随机信息融合搜索之后的公共参数组合，获取第一位置转换系数以及第二位置转换系数为： ； ； 其中，表示第一位置转换系数，表示0,1之间的随机数，表示第二位置转换系数，表示总位置转换阶数，表示第t次训练过程中第k个随机信息融合搜索之后的公共参数组合的第d维超参数，d=1,2,…,D，D表示公共参数组合中超参数总维度，表示为第k个随机信息融合搜索之后的公共参数组合随机匹配的其他公共参数组合的第d维超参数； 根据所述最优参数组合、位置转换选择参数、第一位置转换系数以及第二位置转换系数，对所述随机信息融合搜索之后的公共参数组合进行位置转换搜索，得到位置转换搜索之后的公共参数组合为： ； 其中，表示第t次训练过程中第k个位置转换搜索之后的公共参数组合的第d维超参数，表示最优参数组合的第d维超参数，表示位置转换控制因子，s表示位置转换阶数。

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