[发明专利]一种基于强化学习的肿瘤治疗辅助决策方法有效
| 申请号： | 202110546178.6 | 申请日： | 2021-05-19 |
| 公开（公告）号： | CN113270189B | 公开（公告）日： | 2023-08-18 |
| 发明（设计）人： | 王奕;张志远;翟洁;黄宗浩;李渊;张晖;朱敏俊;厉励;张逸鲁;高宇;戴梅;黄麒玮;蔡云飞;曹斌;石强;王正源;王骏杰;于镆铘;崔敏杰 | 申请（专利权）人： | 复旦大学附属肿瘤医院 |
| 主分类号： | G16H50/20 | 分类号： | G16H50/20;G06N3/044;G06N3/092 |
| 代理公司： | 上海容慧专利代理事务所(普通合伙) 31287 | 代理人： | 于晓菁 |
| 地址： | 200032 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种基于强化学习的肿瘤治疗辅助决策方法，所述方法构建并训练患者状态转移模型与治疗决策模型，所述患者状态转移模型通过循环神经网络对肿瘤患者的状态变化进行建模，利用实际诊疗中获取到的诊疗方案与检查指标作为数据来源，模拟肿瘤患者在某种诊疗方案下的状态变化；所述治疗决策模型通过强化学习对治疗肿瘤患者的过程进行建模，利用患者状态转移模型作为数据来源，构建深层Q网络(DQN)作为策略网络，以RECIST实体瘤疗效评价标准与TNM肿瘤影像学分期标准为基础构造激励函数，进行迭代训练。本发明可在一定程度上减轻肿瘤专科医生的工作量，模型所预测的治疗手段可作为决策参考而减少医生的决策失误，辅助医生指定可行的治疗方案。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 强化 学习 肿瘤 治疗 辅助 决策 方法 | ||
【主权项】：
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