基于强化学习的医学图像分割方法

发明专利无效专利

申请号：
CN200710021810.5
IPC分类号：G06T5/00
申请日期：
2007-04-29
申请人：
南京大学

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法律信息

引证文献

著录项信息

专利名称	基于强化学习的医学图像分割方法
申请号	CN200710021810.5	申请日期	2007-04-29
法律状态	撤回	申报国家	中国
公开/公告日	2007-09-26	公开/公告号	CN101042771
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06T5/00 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06T 一般的图像数据处理或产生〔6，2006.01〕 G06T5/00 图像的增强或复原，如从位像到位像地建立一个类似的图形〔6〕	IPC分类号	G;0;6;T;5;/;0;0查看分类表>
申请人	南京大学	申请人地址	江苏省南京市汉口路22号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	南京大学	当前权利人	南京大学
发明人	高阳;朱亮
代理机构	南京苏高专利事务所	代理人	柏尚春

摘要

本发明公开了一种基于强化学习的医学图像分割方法，通过不同的图像样本，根据定义的状态，动作和奖赏，通过强化学习与环境的交互进行学习，采用试错的方式学习最优行为策略。最终形成一种新的基于强化学习的图像分割方法，利用已经学习到的知识对相似的医学图像进行分割。本发明的优点是能够有效的区分细胞核和胞浆，自适应的、增量的进行学习，并准确对图像进行分割。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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