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物理

本发明涉及机器人乳腺超声技术领域，特别涉及基于强化学习的机器人乳腺超声探头的自动调整方法及其系统；本发明通过构建马尔可夫决策模型及专家示教经验池、实时交互经验池和训练数据池，实时输入超声图像，采用宽度强化学习的方法，从而输出强化学习的数据，然后根据强化学习的数据，将探头调整到目标姿态，达到高效地调整超声探头来获得高质量超声图像。

权利要求 1.基于强化学习的机器人乳腺超声探头的自动调整方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤S1、构建马尔可夫决策模型； 步骤S2、建立专家示教经验池、实时交互经验池和训练数据池； 步骤S3、实时输入超声图像，采用宽度强化学习的方法，从而输出强化学习的数据； 步骤S4、根据强化学习的数据，将探头调整到目标姿态。 2.根据权利要求1所述的基于强化学习的机器人乳腺超声探头的自动调整方法，其特征在于，在步骤S2内，专家示教经验池用于存储专家示教数据，实时交互经验池用于存储强化学习生成的数据，训练数据池从专家示教经验池、实时交互经验池中取样数据。 3.根据权利要求2所述的基于强化学习的机器人乳腺超声探头的自动调整方法，其特征在于，在步骤S3内，利用预训练好的MobileNet-v2作为特征提取器，构建了三个任务神经网络，第一任务神经网络为对实时超声图像质量进行专家评估，第二任务神经网络为对超声图像是否存在病变进行分类，第三任务神经网络为对超声图像进行病变位置分割。

中国科学院深圳先进技术研究院提升了粤港地区及我国先进制造业和现代服务业的自主创新能力，推动我国自主知识产权新工业的建立，成为国际一流的工业研究院。 深圳先进院目前已初步构建了以科研为主的集科研、教育、产业、资本为一体的微型协同创新生态系统，由九个研究平台，国科大深圳先进技术学院，多个特色产业育成基地、多支产业发展基金、多个具有独立法人资质的新型专业科研机构等组成。开展先进技术研究，促进科技发展。信息、电子、通讯技术研究新材料、新能源技术研究高性能计算、自动化、精密机械研究生物医学与医疗仪器研究相关学历教育、博士后培养与学术交流。

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