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申请/专利权人：深圳大学总医院
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。
主权项：1.一种基于深度强化学习的胰腺癌早期诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：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，所述多模态医学图像数据集包括CT、MRI、超声图像、光声成像和微流体芯片图像数据、从血液样本中提取的基因表达数据和蛋白质标记物数据；S2、对胰腺癌患者和健康个体的多模态医学图像数据集分别进行图像的归一化、去噪和增强；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，学习两个多模态医学图像数据集中的复杂特征和模式，以区分胰腺癌图像和正常图像；S4、建立强化学习模型，以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、在强化学习模型中设定目标，以最大化诊断准确率和最小化诊断时间为目标，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，使用诊断准确率、召回率和F1分数指标评估模型性能；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。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 深圳大学总医院 一种基于深度强化学习的胰腺癌早期诊断方法
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