[发明专利]医学扫描仪自学优化临床协议和图像采集

权利要求书

1.一种用于识别用于医学图像采集的最优参数集合的计算机实现的方法，所述方法包括：

接收与患者的医学成像扫描相对应的输入参数集合；

使用操作者参数选择模型来基于所述输入参数集合确定用于医学图像扫描仪的最优目标参数值集合，其中所述操作者参数选择模型是利用奖励系统的深度强化学习模型，所述奖励系统为产生一个或多个目标状态的参数值的组合提供正强化；

使用所述最优目标参数值集合来执行患者的医学成像扫描，以采集一个或多个图像；

响应于所述一个或多个图像的采集，收集来自一个或多个用户的反馈，其中来自所述一个或多个用户的反馈包括接受或拒绝所述一个或多个图像的指示；以及

使用所述反馈来更新由操作者参数选择模型所使用的目标状态，从而产生经更新的操作者参数选择模型，

其中所述奖励系统输出奖励值，所述奖励值与估计的目标参数值和来自状态空间的当前状态中的参数值之间的累积差异成反比例。

2.根据权利要求1所述的方法，还包括：

接收与所述患者或附加患者的附加医学成像扫描相对应的附加的输入参数集合；

使用经更新的操作者参数选择模型基于所述附加的输入参数集合来确定附加的最优目标参数值集合；以及

使用所述附加的最优目标参数值集合来执行对所述患者或所述附加患者的附加医学成像扫描，以采集一个或多个附加图像。

3.根据权利要求1所述的方法，其中通过包括如下步骤的过程来训练所述深度强化学习模型：

接收由远程医学图像扫描仪收集的多个用户输入；

基于所述多个用户输入来创建一个或多个新的目标状态；以及

基于所述一个或多个新的目标状态来更新所述奖励系统。

4.根据权利要求1所述的方法，其中所述输入参数集合包括操作者利用医学成像扫描仪的指示，并且针对所述操作者个性化所述操作者参数选择模型。

5.根据权利要求1所述的方法，其中所述输入参数集合包括医疗设施利用医学成像扫描仪的指示，并且针对所述医疗设施个性化所述操作者参数选择模型。

6.根据权利要求1所述的方法，进一步包括：

使用与所述医学图像扫描仪相关联的预定限制来执行对最优目标参数值集合的验证。

7.一种用于识别用于医学图像采集的最优参数集合的计算机实现的方法，所述方法包括：

指定用于使用医学图像扫描仪采集图像的多个可用参数；

确定动作集合，每个动作指定与多个可用参数相对应的值的修改；

使用所述医学图像扫描仪的模拟来确定至少一个目标状态；

基于所述动作集合中的每个动作并且基于所述至少一个目标状态来建立奖励系统；

由人工代理学习指定所述人工代理的行为的最优动作-值函数逼近器，以最大化所述奖励系统的累积未来奖励值，其中所述人工代理的行为是使所述人工代理朝向所述至少一个目标状态移动通过状态空间的动作序列；以及

使用所述人工代理来基于输入目标参数集合自动确定最优目标参数值集合，

其中所述至少一个目标状态包括由所述医学图像扫描仪的模拟所确定的估计的目标参数值，以及其中所述状态空间由与所述多个可用参数相对应的值的不同组合来定义，以及

其中所述奖励系统输出奖励值，所述奖励值与所述估计的目标参数值和来自所述状态空间的当前状态中的参数值之间的累积差异成反比例。

8.根据权利要求7所述的方法，其中：

如果来自所述状态空间的当前状态接近于所述至少一个目标状态，则所述奖励系统输出正奖励值，以及

如果所述当前状态与所述至少一个目标状态相异，则所述奖励系统输出负奖励值。