[发明专利]一种基于深度强化学习的人工智能胶囊内镜检查方法及系统有效
| 申请号： | 201810555536.8 | 申请日： | 2018-06-01 |
| 公开（公告）号： | CN108784636B | 公开（公告）日： | 2021-03-23 |
| 发明（设计）人： | 于红刚;吴练练;宫德馨 | 申请（专利权）人： | 武汉楚精灵医疗科技有限公司 |
| 主分类号： | A61B1/045 | 分类号： | A61B1/045;A61B1/273;G06K9/62 |
| 代理公司： | 湖北武汉永嘉专利代理有限公司 42102 | 代理人： | 唐万荣 |
| 地址： | 430223 湖北省武汉市东湖新技术开*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度强化学习的人工智能胶囊内镜检查方法及系统，该方法包括：胶囊内镜采集胃腔环境的图像，提取图像的特征值；将图像特征值输入预先训练的深度强化学习模型中，得到可执行的最大价值动作；利用深度强化学习模型输出的最大价值动作，根据胶囊内镜的状态生成相应的控制指令，控制胶囊内镜在复杂的胃腔环境中进行自主运动；自主运动动作完成后，根据实际完成情况获取回报值；并判定胶囊内镜是否到达终点位置。本发明旨在通过训练，使胶囊内镜能在复杂的高度动态的胃腔环境中，作出正确的决策；能控制胶囊内镜在复杂的胃腔环境中进行自主运动，智能化地、高效地、不遗漏地实现对全胃的检查。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 强化 学习 人工智能 胶囊 检查 方法 系统 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度强化学习的人工智能胶囊内镜检查方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤S10、胶囊内镜通过摄像头采集胃腔环境的图像，对图像进行处理，提取图像的特征值，将其作为运动前状态；步骤S20、将图像特征值输入预先训练的深度强化学习模型中，得到运动前状态下，胶囊内镜可执行的最大价值动作；步骤S30、利用深度强化学习模型输出的最大价值动作，根据胶囊内镜的状态生成相应的控制指令，控制胶囊内镜在复杂的胃腔环境中进行自主运动；步骤S40、自主运动动作完成后，根据实际完成情况获取回报值；并判定胶囊内镜是否到达终点位置，若是，则本次检查结束；若否，则返回步骤S10重复执行，直至到达终点位置。
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