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龙图腾网恭喜奥泰医疗系统有限责任公司申请的专利一种基于深度学习的MRI头部3D图像自动扫描定位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：CN114642413B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-08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：202011523214.9，技术领域涉及：A61B5/055；该发明授权一种基于深度学习的MRI头部3D图像自动扫描定位方法是由盛靖友;杨明;卞威;卢章;孙喜秋;陈红设计研发完成，并于2020-12-21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MRI头部3D图像自动扫描定位方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于深度学习的MRI头部3D图像自动扫描定位方法，包括以下步骤：步骤s1：采集MRI头部3D图像并进行人工标记，将人工标记后的MRI头部3D图像划分为训练集、验证集和测试集，然后对训练集、验证集和测试集分别进行预处理；步骤s2：搭建3D卷积神经网络模型；步骤s3：将预处理后的训练集逐步输入3D卷积神经网络模型进行训练，并通过所述验证集进行验证；步骤s4：通过训练后的3D卷积神经网络模型来运行预处理后的测试集，将输出结果与人工标记后的MRI头部3D图像对比并计算误差。本发明通过3D卷积神经网络模型在MRI头部3D图像中寻找特征点，实现MRI扫描自动定位，在保持较小误差的同时通过自动化流程提高效率。

本发明授权一种基于深度学习的MRI头部3D图像自动扫描定位方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的MRI头部3D图像自动扫描定位方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤s1：采集MRI头部3D图像并进行人工标记，将人工标记后的MRI头部3D图像划分为训练集、验证集和测试集，然后对训练集、验证集和测试集分别进行预处理；步骤s2：搭建3D卷积神经网络模型；所述3D卷积神经网络模型包括5个3D卷积模块、1个通道注意力模块和3层全连接层，每个3D卷积模块后连接一个3D最大池化层，3D卷积神经网络模型通过最后1层全连接层输出，3D卷积神经网络模型使用MSE作为收敛函数，对所述3D卷积神经网络模型参数进行更新优化的方法为Adam梯度下降法；步骤s3：将预处理后的训练集逐步输入3D卷积神经网络模型进行训练，并通过所述验证集进行验证，设置训练完成机制并保存训练后的3D卷积神经网络模型；通过所述验证集的Loss函数判断所述3D卷积神经网络模型的泛化能力，并始终将Loss函数值最小时的3D卷积神经网络模型参数作为最优参数，所述Loss函数如下所示： 其中，带pred下标表示3D卷积神经网络模型输出的点，带true下标是人工标记图像的点；所述人工标记为对所采集的MRI头部3D图像通过人工来标记特征点，所述特征点包括AC点坐标、PC点坐标和IC点坐标；步骤s4：通过训练后的3D卷积神经网络模型来运行预处理后的测试集，将输出结果与人工标记后的MRI头部3D图像对比并计算误差。

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