北京长木谷医疗科技股份有限公司刘星宇获国家专利权
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龙图腾网获悉北京长木谷医疗科技股份有限公司申请的专利一种基于强化学习的髋臼周围截骨规划方法及装置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：CN118806432B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202411042156.6，技术领域涉及：A61B34/10；该发明授权一种基于强化学习的髋臼周围截骨规划方法及装置是由刘星宇;张逸凌设计研发完成，并于2024-07-31向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于强化学习的髋臼周围截骨规划方法及装置在说明书摘要公布了：本申请提供了一种基于强化学习的髋臼周围截骨规划方法及装置，所述方法包括：获取髋关节医学图像；基于所述髋关节医学图像，确定髋臼的调整信息；基于强化学习和髋臼的调整信息，对髋臼周围截骨位置进行训练；训练完成后，选择具有最高累积奖励的截骨位置，作为髋臼周围截骨规划；所述强化学习为深度Q网络学习。本申请中，通过强化学习的方式，对髋臼周围截骨位置进行迭代和训练，从而使得到的髋臼周围截骨位置，保证了截骨位置设置的准确性。
本发明授权一种基于强化学习的髋臼周围截骨规划方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于强化学习的髋臼周围截骨规划方法，其特征在于，包括： 获取髋关节医学图像； 基于所述髋关节医学图像，确定髋臼的调整信息； 基于强化学习和髋臼的调整信息，对髋臼周围截骨位置进行训练； 训练完成后，选择具有最高累积奖励的截骨位置，作为髋臼周围截骨规划； 所述强化学习为深度Q网络学习； 所述基于强化学习和髋臼的调整信息，对髋臼周围截骨位置进行训练，包括： 基于髋关节医学图像构建模拟环境和状态空间； 设置动作空间，所述动作空间包含多个截骨面，每个截骨面具有沿法向上升和下降动作、截骨面前后左右旋转； 设置奖励函数，构建深度Q网络模型和经验回放池，所述经验回放池包括智能体的动作、状态、奖励、下一状态； 从所述经验回放池中采样，并基于深度Q网络模型计算Q值； 通过最小化损失函数，更新深度Q网络模型的权重和目标网络的权重，直至训练完成，所述深度Q网络模型和目标网络保持一致。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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