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龙图腾网获悉上海交通大学申请的专利基于深度学习冷冻电镜三维密度图的局部质量评估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：CN116012537B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202310051224.4，技术领域涉及：G06T17/00；该发明授权基于深度学习冷冻电镜三维密度图的局部质量评估方法是由冯明峰;沈红斌设计研发完成，并于2023-02-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习冷冻电镜三维密度图的局部质量评估方法在说明书摘要公布了：一种基于深度学习的三维密度图局部质量评估方法，通过构建基于VisionTransformer为骨干网络的DeepQs深度学习模型，并以重采样得到的冷冻电镜三维密度图的局部密度图为输入，以对应的原子结构与相匹配的重采样后的三维密度图的之间的Q‑score为标签进行训练，在在线阶段对待测冷冻电镜重构出的生物大分子模型的三维密度图进行重采样后，通过掩膜获取感兴趣区域后输入训练后的DeepQs深度学习模型进行局部质量评估并得到质量评估图。本发明结合使用原子在冷冻电镜三维密度图中的可分解性分数Q‑score，可以对三维密度图的每一个局部区域进行打分，并获得质量评估图。

本发明授权基于深度学习冷冻电镜三维密度图的局部质量评估方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的三维密度图局部质量评估的方法，其特征在于，通过构建基于VisionTransformer为骨干网络的DeepQs深度学习模型，并以重采样得到的冷冻电镜三维密度图的局部密度图为输入，以对应的原子结构与相匹配的重采样后的三维密度图的之间的Q-score为标签进行训练，在在线阶段对待测冷冻电镜重构出的生物大分子模型的三维密度图进行重采样后，通过掩膜获取感兴趣区域后输入训练后的DeepQs深度学习模型进行局部质量评估并得到质量评估图； 所述的Q-score是指：在已配准的原子结构中，计算原子结构的每一个原子周围点的在三维密度图上映射值与参考类高斯函数之间的相关性，具体为：对于图中任一原子的周围密度分布符合的高斯分布，其中：，，，M为三维密度图，为三维密度图的平均密度；在输入0-2范围内以步距均匀采样得到输出的各个值组成向量；在三维密度图内距离该原子中心坐标欧式距离的位置插值采样密度值，获得向量；分别计算向量和向量的均值与，得到该原子的Q-score为； 所述的DeepQs深度学习模型包括：三维矩阵降维模块、Transformer编码器模块以及输出模块，其中：为适配密度图的三维矩阵输入，三维矩阵降维模块将输入的三维矩阵先均分为多个3×3×3的三维矩阵小块，利用三维卷积技术，结合同样3×3×3的参数矩阵W，两者进行卷积，将每个三维小块映射到1维空间中，根据使用的参数矩阵W的个数n=128，最后把3×3×3的矩阵小块映射成1×128的向量，最后共27个小块，获得数据维度为27×128；基于多头自注意力机制与多层感知结合的Transformer编码器模块由残差链接构成的区块组成，通过获取各个矩阵小块之间的联系，帮助网络进行学习；输出单元将Transformer编码器模块的输出通过多层感知机以及tanh函数后，得到输出结果。

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