[发明专利]基于强化学习类脑读图的多层核磁影像分类方法及系统有效
申请号: | 202011119554.5 | 申请日: | 2020-10-19 |
公开(公告)号: | CN112257769B | 公开(公告)日: | 2022-10-21 |
发明(设计)人: | 田捷;刘振宇;邵立智 | 申请(专利权)人: | 中国科学院自动化研究所 |
主分类号: | G06V10/764 | 分类号: | G06V10/764;G06V10/774;G06V10/25;G06V10/26;G06N3/04;G06N3/08 |
代理公司: | 北京市恒有知识产权代理事务所(普通合伙) 11576 | 代理人: | 郭文浩;尹文会 |
地址: | 100190 *** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: |
本发明属于图像处理技术领域,具体涉及了一种基于强化学习类脑读图的多层核磁影像分类方法及系统,旨在解决现有模型在多层核磁影像分类中性能不佳的问题。本发明包括:将多层核磁影像拆为单层;通过特征编码与预测模型进行第t个核磁影像的编码和感知,获得低维深度特征和分类结果;基于低维深度特征,通过行动策略生成模型获取行动指令x |
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搜索关键词: | 基于 强化 学习 读图 多层 影像 分类 方法 系统 | ||
【主权项】:
暂无信息
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