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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主动脉夹层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：CN116958157B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202310778789.2，技术领域涉及：G06T7/10；该发明授权一种基于深度强化学习的主动脉夹层分割方法和系统是由曾安;林先扬;赵靖亮;潘丹;杨宝瑶;赵屾设计研发完成，并于2023-06-28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主动脉夹层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主动脉夹层分割方法和系统，方法包括获取主动脉夹层切片数据，并利用特征提取网络中进行特征提取；将每个主动脉夹层切片数据与其对应的主动脉夹层切片特征拼接，获得多维图像数据集；利用深度强化学习智能体和多维图像数据集构建主动脉夹层定位任务；设置视野窗口的扩张策略、定位窗口的动作和奖励函数，利用DQN算法训练主动脉夹层定位任务；最后利用最优的深度强化学习智能体对待分割的主动脉夹层切片数据进行主动脉夹层定位，根据定位结果对主动脉夹层进行分割；本发明能够减少切片的冗余信息占比，有效提高分割结果的精度，同时提高定位窗口的准确性和稳定性。

本发明授权一种基于深度强化学习的主动脉夹层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主动脉夹层分割方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：获取若干个主动脉夹层3D数据，对每个所述主动脉夹层3D数据依次进行标注和切片提取，获取若干个主动脉夹层切片数据； S2：将每个所述主动脉夹层切片数据输入训练好的特征提取网络中进行特征提取，获取若干个主动脉夹层切片特征； 将每个主动脉夹层切片数据与其对应的主动脉夹层切片特征拼接，获得多维图像数据集； S3：将每个多维图像数据作为初始状态信息，利用深度强化学习智能体和多维图像数据集构建主动脉夹层定位任务； 所述深度强化学习智能体设置有相互分离的定位窗口和视野窗口；所述定位窗口和视野窗口均为正方形窗口；视野窗口的边长大于定位窗口的边长若干个像素宽度，实现定位窗口和视野窗口相互分离； S4：设置视野窗口的扩张策略、定位窗口的动作和奖励函数，利用DQN算法训练主动脉夹层定位任务，获取最优的深度强化学习智能体； 所述视野窗口的扩张策略具体为随机像素大小扩张策略； 所述定位窗口的动作具体为： 所述定位窗口的动作包括4个缩放动作、4个移动动作和停止动作； 所述定位窗口的4个缩放动作包括：纵向长度不变、横向长度缩小和放大，以及横向长度不变、纵向长度的缩小和放大； 所述定位窗口的4个移动动作包括：上、下、左、右4个方向的移动； 每个缩放动作和移动动作的动作长度均为所述定位窗口边长的，且； S5：获取待分割的主动脉夹层切片数据，利用最优的深度强化学习智能体对待分割的主动脉夹层切片数据进行主动脉夹层定位，获取定位结果，根据定位结果对主动脉夹层进行分割。

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