基于强化学习的立体定向穿刺路径规划方法技术

本发明专利技术公开了一种基于强化学习的立体定向穿刺路径规划方法，S1.构建风险权重图；S2.建立穿刺约束集；S3.采用离散蛙跳优化算法对蛙群初始种群进行全局搜索，得到约束一致的初始穿刺路径集合；S4.将实时导航状态向量模板映射为状态集合；S5.在执行Q值更新时引入策略平滑正则化，完成状态‑动作‑奖励闭环迭代；S6.当模拟导航系统判定穿刺器械已到达目标脑室坐标或者导航状态向量触发穿刺约束集风险阈值预警时，将最终模拟完成的细化穿刺路径输出至手术导航界面。本发明专利技术显著降低了术中损伤关键结构的概率。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及医学辅助，尤其涉及一种基于强化学习的立体定向穿刺路径规划方法。

技术介绍

1、随着医学图像处理、手术导航与人工智能优化算法的不断发展，神经外科脑室穿刺手术的规划与导航已逐渐由传统人工经验与二维影像辅助向基于三维重建与智能算法路径优化转变，脑室穿刺作为颅脑急重症诊疗中的关键操作，要求在多约束、风险高的解剖环境下实现对脑室目标的高精度、安全到达。

2、传统临床路径设计多依赖术者的个人经验及手工在ct或mri二维切面上进行路径规划，虽可在一定程度上结合解剖知识和风险规避，但存在明显局限性：首先，二维影像信息难以全面反映复杂的三维脑组织与血管空间关系，路径选择受主观判断影响大，难以客观、量化评估路径风险；其次，术者对于路径风险与手术效率的平衡常常只能依赖于经验，缺乏科学的参数调控手段。

3、因此，亟需提出一种面向脑室穿刺临床场景的高鲁棒性路径优化方法，以解决上述技术缺陷。

技术实现思路

1、本专利技术的一个目的在于提出一种基于强化学习的立体定向穿刺路径规划方法，本专利技术显著降低本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于强化学习的立体定向穿刺路径规划方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于强化学习的立体定向穿刺路径规划方法，其特征在于，所述S1包括以下步骤：

3.根据权利要求2所述的一种基于强化学习的立体定向穿刺路径规划方法，其特征在于，所述S2包括以下步骤：

4.根据权利要求3所述的一种基于强化学习的立体定向穿刺路径规划方法，其特征在于，所述S3包括以下步骤：

5.根据权利要求4所述的一种基于强化学习的立体定向穿刺路径规划方法，其特征在于，所述穿刺约束集一致性校验包括：检查离散路径的起点是否为模拟穿刺起始坐标，检查离...

【技术特征摘要】

1.一种基于强化学习的立体定向穿刺路径规划方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于强化学习的立体定向穿刺路径规划方法，其特征在于，所述s1包括以下步骤：

3.根据权利要求2所述的一种基于强化学习的立体定向穿刺路径规划方法，其特征在于，所述s2包括以下步骤：

4.根据权利要求3所述的一种基于强化学习的立体定向穿刺路径规划方法，其特征在于，所述s3包括以下步骤：

5.根据权利要求4所述的一种基于强化学习的立体定向穿刺路径规划方法，其特征在于，所述穿刺约束集一致性校验包括：检查离散路径的起点是否为模拟穿刺起始坐标，检查离散路径的终点是否为...

【专利技术属性】
技术研发人员：高照，刘佳雨，
申请(专利权)人：中国人民解放军总医院第一医学中心，
类型：发明
国别省市：