本發(fā)明公開了一種基于深度強化學習的人工智能膠囊內(nèi)鏡檢查方法及系統(tǒng),該方法包括:膠囊內(nèi)鏡采集胃腔環(huán)境的圖像,提取圖像的特征值;將圖像特征值輸入預先訓練的深度強化學習模型中,得到可執(zhí)行的最大價值動作;利用深度強化學習模型輸出的最大價值動作,根據(jù)膠囊內(nèi)鏡的狀態(tài)生成相應的控制指令,控制膠囊內(nèi)鏡在復雜的胃腔環(huán)境中進行自主運動;自主運動動作完成后,根據(jù)實際完成情況獲取回報值;并判定膠囊內(nèi)鏡是否到達終點位置。本發(fā)明旨在通過訓練,使膠囊內(nèi)鏡能在復雜的高度動態(tài)的胃腔環(huán)境中,作出正確的決策;能控制膠囊內(nèi)鏡在復雜的胃腔環(huán)境中進行自主運動,智能化地、高效地、不遺漏地實現(xiàn)對全胃的檢查。
聲明:
“基于深度強化學習的人工智能膠囊內(nèi)鏡檢查方法及系統(tǒng)” 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(yè)用途,請聯(lián)系該技術所有人。
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