基于AI强化学习机器人的肋间轨迹规划方法及系统

本发明涉及人体肋间模型轨迹构建的技术领域，公开了基于AI强化学习机器人的肋间轨迹规划方法及系统。所述肋间轨迹规划方法，应用于AI机器人，具体包括以下步骤：S101：接收用户终端发送的构建肋间区域三维解剖模型指令，从患者CT或者MRI扫描中获取胸腔的解剖图像数据，利用深度卷积图像分割网络对解剖图像数据进行分割，得到解剖图像目标区域。本发明通过充分结合CT解剖模型和强化学习技术，构建完全可观测的马尔可夫决策模型，在虚拟环境中训练机器人路径规划策略，机器人能够自主调整超声探头的姿态与位置，确保探头在复杂的肋间区域内实现精准移动，从而突破肋骨声影的限制，显著提升目标区域的成像质量。