本發明公開了一種基于先驗交互強化學習的胎兒超聲圖像腦部分割方法,屬于醫學圖像分割和深度學習領域。本發明將胎兒超聲圖像腦部分割轉化為環境狀態轉換模塊、環境獎勵轉換模塊和提示圖更新模塊三個部分,環境獎勵轉換模塊通過標簽數據和預測數據計算環境獎勵值;提示圖更新模塊使用提示圖更新網絡對當前的結果提供新的提示圖來細化下一次分割的結果;環境狀態轉換模塊對動作概率進行預測并評估當前狀態組合,不斷迭代更新當前狀態值直至分割結果滿意為止。本發明可實現對胎兒腦部結構端到端的分割,擁有較高的準確率,為胎兒胼胝體發育狀態識別的智能分析提供有利的數據基礎以及性能保障,對未來的智能醫療相關研究有深遠意義。
聲明:
“基于先驗交互強化學習的胎兒超聲圖像腦部分割方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
我是此專利(論文)的發明人(作者)