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龙图腾网获悉成都信息工程大学申请的专利一种基于深度学习的自动可视化三维图像矫正与重构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：CN121095467B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202511643356.1，技术领域涉及：G06T17/00；该发明授权一种基于深度学习的自动可视化三维图像矫正与重构方法是由何长春;代如鑫;张雨涵;李雪冬;刘硕设计研发完成，并于2025-11-11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自动可视化三维图像矫正与重构方法在说明书摘要公布了：本发明涉及图像矫正技术领域，公开了一种基于深度学习的自动可视化三维图像矫正与重构方法，通过对原始三维医学图像和诊疗科室类型进行处理与分析，生成目标三维医学图像和图像矫正内容，匹配若干个目标矫正模型，考虑三维图像矫正服务器的图像并发处理资源，求解从目标矫正模型库中选取并部署在三维图像矫正服务器的目标矫正模型集，以使三维图像矫正服务器满足显存容量限制、用户请求的候选矫正主体要求以及目标时段内诊疗体验最佳，生成矫正模型选择策略与图像矫正内容选择策略，进而控制三维图像矫正服务器中的矫正模型部署与图像矫正、重构与输出的过程，实现临床诊疗场景下基于深度学习的三维医学图像的自动化与可视化的矫正重构。

本发明授权一种基于深度学习的自动可视化三维图像矫正与重构方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的自动可视化三维图像矫正与重构方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 对目标时段内每个用户请求中的原始三维医学图像进行预处理，生成包含待修复区域与正常区域的目标三维医学图像； 基于每个用户请求中的诊疗科室类型，确定图像矫正内容；其中，所述图像矫正内容包括若干个候选矫正主体和矫正优先级列表； 利用所述图像矫正内容的若干个候选矫正主体，在三维医学图像矫正模型库中匹配用户请求对应的若干个基于深度学习的目标矫正模型；其中，每个目标矫正模型被配置为对至少一个候选矫正主体执行三维医学图像矫正； 根据目标时段内每个用户请求对应的矫正优先级列表和若干个目标矫正模型，考虑三维图像矫正服务器的图像并发处理资源，生成三维图像矫正服务器在目标时段内的矫正模型选择策略与图像矫正内容选择策略；具体包括： 查询三维图像矫正服务器的图像并发处理资源；其中，所述图像并发处理资源包括服务器显存容量和服务器采用针对具有不同候选矫正主体的三维医学图像进行图像矫正的图像矫正模型执行图像矫正测试时的测试输出延时； 依据每个用户请求对应的若干个目标矫正模型，构建目标矫正模型库，采用优化算法求解从目标矫正模型库中选取并部署在三维图像矫正服务器的目标矫正模型集，以使三维图像矫正服务器满足部署的全部目标矫正模型的显存占用量之和小于服务器显存容量的第一约束条件、每个用户请求对应的矫正优先级列表中前预设比例优先级的候选矫正主体满足被涵盖于全部目标矫正模型中的至少一个目标矫正模型的第二约束条件以及满足目标时段内每个用户请求的三维医学图像在采用目标矫正模型集进行包含前预设比例优先级的候选矫正主体的图像矫正时的最小测试输出延时累加和最小的优化目标； 根据优化算法求解结果，生成三维图像矫正服务器在目标时段内的矫正模型选择策略与图像矫正内容选择策略； 依据所述矫正模型选择策略与所述图像矫正内容选择策略，控制三维图像矫正服务器中部署的目标矫正模型对目标时段内每个用户请求输入的目标三维医学图像进行矫正与重构，将重构的矫正三维医学图像发送至诊疗终端； 依据所述矫正模型选择策略与所述图像矫正内容选择策略，控制三维图像矫正服务器中部署的目标矫正模型对目标时段内每个用户请求输入的目标三维医学图像进行矫正与重构，将重构的矫正三维医学图像发送至诊疗终端。

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