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申请/专利权人：昆明理工大学
摘要：本发明涉及一种基于AdvantageActor‑Critic算法的18F‑FDGPETCT肝癌动力学参数估计方法，属于强化学习及肝癌诊断技术领域。本发明采用强化学习算法，在双输入三房室模型上计算灌注参数，包括血液和肝组织中18F‑FDG的速率常数、血液清除率、18F‑FDG进一步磷酸化为18F‑FDG‑6‑磷酸酶的速率常数、磷酸酶的去磷酸化率、主动脉血供分数和测量到的血液体积所占的比例；利用AdvantageActor‑Critic算法的特性，引入神经网络引导智能体得到较为准确的灌注参数并且具有统计学差异性。本发明达到了有效在可逆双输入三房室模型上使用AdvantageActor‑Critic算法估计出对于肝细胞癌组织与正常肝组织对应的灌注参数并进行统计学分析且具有统计学差异性。
主权项：1.一种基于AdvantageActor-Critic算法的18F-FDGPETCT肝癌动力学参数估计方法，其特征在于，具体包括以下步骤：Step1、构建基于双输入三房室模型参数估计的强化学习交互环境，包括定义动力学参数状态、动作分布以及动作空间、设计奖励函数、重置环境的逻辑；Step2、搭建AdvantageActor-Critic算法的整体框架，包括策略网络Actornetwork和值函数网络Criticnetwork的搭建；Step3、使用AdvantageActor-Critic算法进行参数估计并比较肝细胞癌组织与正常肝组织的灌注参数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 昆明理工大学 一种Advantage Actor-Critic算法的18F-FDG PET/CT肝癌动力学参数估计方法
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