基于多智能体强化学习的腰椎椎弓根置钉路径规划方法

本发明公开了一种基于多智能体强化学习的腰椎椎弓根置钉路径规划方法，方法步骤如下，步骤一、CT影像数据预处理；步骤二、构造五个腰椎的边界框，最终使用以上数据训练分割网络；步骤三、运用多智能体强化学习算法协同优化螺钉系统在五节腰椎内部的放置路径，构建强化学习环境和优化奖励函数；步骤四、实现对腰椎椎弓根置钉路径规划方案的输出。与现有技术相比，本发明显著提高了螺钉与皮质骨区域接触的表面积，从而增强了术后固定的稳定性；骨密度奖励因素的引入，确保了螺钉能够避开骨质疏松区域，提高了置钉稳固的成功率，自动化的置钉规划显著减少了医生对CT影像的人工分析时间，降低了手术复杂度和人工时间成本，无需术中反复影像验证。