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龙图腾网获悉中国科学院深圳先进技术研究院申请的专利基于强化学习的机器人乳腺超声探头的自动调整方法及其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：CN115778429B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202211500873.X，技术领域涉及：A61B8/00；该发明授权基于强化学习的机器人乳腺超声探头的自动调整方法及其系统是由胡颖;赵保亮;姚亮;徐亚文;王琼;王子文;韩莹莹;张朋;李世博;齐晓志设计研发完成，并于2022-11-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于强化学习的机器人乳腺超声探头的自动调整方法及其系统在说明书摘要公布了：本发明涉及机器人乳腺超声技术领域，特别涉及基于强化学习的机器人乳腺超声探头的自动调整方法及其系统；本发明通过构建马尔可夫决策模型及专家示教经验池、实时交互经验池和训练数据池，实时输入超声图像，采用宽度强化学习的方法，从而输出强化学习的数据，然后根据强化学习的数据，将探头调整到目标姿态，达到高效地调整超声探头来获得高质量超声图像。

本发明授权基于强化学习的机器人乳腺超声探头的自动调整方法及其系统在权利要求书中公布了：1.基于强化学习的机器人乳腺超声探头的自动调整系统，其特征在于，该自动调整系统包括： 构建模块，用于构建马尔可夫决策模型、专家示教经验池、实时交互经验池和训练数据池；专家示教经验池用于存储专家示教数据，实时交互经验池用于存储强化学习生成的数据，训练数据池从专家示教经验池、实时交互经验池中取样数据； 轻量级多任务神经模块，用于学习专家的分级能力来确定病变是否存在，并输出分割结果；利用预训练好的MobileNet‑v2作为特征提取器，构建了三个任务神经网络，第一任务神经网络为对超声图像质量进行专家评估，第二任务神经网络为对超声图像是否存在病变进行分类，第三任务神经网络为对超声图像中的病变进行分割； 置信图处理器，用于获得超声探头和乳腺之间的接触信息并输出专家对超声图像质量的评分、置信图C、病变分割结果；所述置信图C衡量超声图像在像素层面上的不确定性，置信图C的像素Ci,j通过随机漫步从超声图像映射出来，范围从0到1，所述置信图C通过突出超声图像的衰减和阴影部分来获取超声探头与乳腺之间的接触信息；所述置信图C的置信度加权边界中心μ给出了一个衡量图像划分的标准，计算方法如下： 其中，表示总置信度； 平均置信度Cm表示超声探头的哪一部分与皮肤接触，计算方法如下： 其中，Ki和Kj指的是置信图C的长度和高度；所提取的参数μi，μj和Cm被保存起来用于后续的辅助分类； 辅助分类器，用于根据专家对超声图像质量的评分、置信图C、病变分割结果获取超声探头的目标姿态，所述自动调整系统将超声探头调整到目标姿态。

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