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申请/专利权人：西南石油大学;绵阳市中心医院
申请日：2024-03-29
公开（公告）日：2024-06-25
公开（公告）号：CN118247508A
主分类号：G06V10/26
分类号：G06V10/26;G06V10/20;G06N3/0464;G06N3/092;G06N5/01;G06N3/048;G06N3/084;G06N3/047
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.25#公开
摘要：本发明公开了一种基于深度强化学习的医学图像分割方法，该方法包括：1输入医学图像，对医学图像进行预处理，使用基于卷积神经网络U‑Net的分割算法获取医学图像的病灶区域粗糙预分割结果；2设置强化学习所需的状态值，动作值，奖赏值,将当前状态作为深度Q网络的输入，所有动作对应的Q值作为输出，使用DQN算法对医学图像的病灶区域粗糙预分割结果不断进行迭代优化；3获得最佳分割结果后使用评价指标对算法的分割性能进行评估。本发明利用深度学习算法，获得医学图像的病灶区域粗糙预分割结果，使用强化学习算法，对医学图像的病灶区域分割结果不断进行迭代优化，提高模型训练效率，获得较为精确的分割结果。
主权项：1.一种基于深度强化学习的医学图像分割方法，其特征在于，所述方法包括：深度学习阶段：使用基于卷积神经网络U-Net的分割算法获取医学图像的病灶区域粗糙预分割结果；强化学习阶段：使用DQN算法对粗糙预分割结果进行迭代微调，获取医学图像的分割结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西南石油大学;绵阳市中心医院 一种基于深度强化学习的医学图像分割方法
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