摘要
本发明公开了一种基于深度强化学习的胰腺癌早期诊断方法,包括S1、分别收集胰腺癌患者和健康个体的多模态医学图像数据集;S2、对多模态医学图像数据集分别进行预处理;S3、利用深度神经网络,对预处理后的胰腺癌患者和健康个体的多模态医学图像数据集进行特征提取;S4、深度学习特征提取的结果作为输入,通过定义奖励函数来指导强化学习模型学习;S5、通过不断地试错和模型自我调整,优化诊断策略;S6、通过验证集对模型进行测试和评估;S7、将优化后的强化学习模型部署于实际医疗诊断流程中,为医生提供胰腺癌早期诊断的辅助决策支持。本发明通过融合深度学习和强化学习技术,提高胰腺癌早期诊断的准确性,同时优化诊断流程,提升诊断效率。
技术关键词
胰腺癌患者
胰腺癌早期诊断
多模态医学图像
医学图像数据集
深度神经网络模型
深度学习特征提取
流体芯片
计算机断层扫描图像数据
区分胰腺癌
高层次
基因表达数据
样本
特征整合方法
代表
磁共振成像图像
深度强化学习模型
融合深度学习
系统为您推荐了相关专利信息
深度神经网络模型
浮点数
图像
识别方法
ReLU函数
对比度
滑动窗口
图像配准
拉普拉斯金字塔
高斯金字塔
缺陷智能检测装置
精密滚珠丝杠
六自由度机械臂
旋转平台
检测组件
智能广告投放方法
多模态
智能广告投放系统
因子
深度神经网络模型
深度神经网络模型
数据分类
数据存储模块
支持向量机算法
数据获取模块