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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利一种基于深度强化学习的左心室内膜图像分割方法和系统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：CN117036689B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202310843676.6，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种基于深度强化学习的左心室内膜图像分割方法和系统是由曾安;庞耀幸;潘丹;赵靖亮;杨宝瑶;赵屾设计研发完成，并于2023-07-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度强化学习的左心室内膜图像分割方法和系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于深度强化学习的左心室内膜图像分割方法和系统，首先获取人体心脏MRI数据集并进行预处理；利用强化学习智能体建立起始点定位任务并转化为第一马尔可夫决策过程；利用第一D3QN网络对第一马尔可夫决策过程进行循环迭代优化，获取最优的起始点；智能体以最优的起始点为轮廓追踪的起点，建立轮廓追踪任务并将轮廓追踪任务转化为第二马尔可夫决策过程；利用第二D3QN网络对第二马尔可夫决策过程进行循环更新，将每次更新获得的轮廓点共同保存为左心室内膜图像轮廓，将左心室内膜图像轮廓作为左心室内膜图像分割结果；本发明能够有效提高模型的性能并提高分割精度。

本发明授权一种基于深度强化学习的左心室内膜图像分割方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度强化学习的左心室内膜图像分割方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：获取人体心脏MRI数据集并进行预处理； S2：利用预设的强化学习智能体和预处理后的人体心脏MRI数据集建立起始点定位任务并转化为第一马尔可夫决策过程； 所述起始点定位任务具体为： 在所述起始点定位任务中，强化学习智能体的第一状态为每个预处理后的人体心脏MRI数据，并任选一点作为起始点定位任务的起点； 强化学习智能体的动作为：以当前点为中心，强化学习智能体从方向集合{0,1,2,3,4,5,6,7}中选择一个方向进行若干像素长度的移动； 所述方向集合中的0~7分别表示：根据二维笛卡尔坐标定义的左、左上、上、右上、右、右下、下和左下八个方向； 强化学习智能体的第一奖励为：设置目标点，计算当前点位置与目标点之间的最短欧氏距离dcurr，以及下一步点位置与目标点之间的最短欧氏距离dnext，则第一奖励为：； S3：利用预设的第一D3QN网络对第一马尔可夫决策过程进行循环迭代优化，将最后一次的优化结果作为最优的起始点； S4：所述强化学习智能体以最优的起始点为轮廓追踪的起点，根据预处理后的人体心脏MRI数据集和预设的辅助信息建立轮廓追踪任务，并将轮廓追踪任务转化为第二马尔可夫决策过程； S5：利用预设的第二D3QN网络对第二马尔可夫决策过程进行循环更新，将每次更新获得的轮廓点共同保存为左心室内膜图像轮廓，将左心室内膜图像轮廓作为左心室内膜图像分割结果。

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