基于强化学习的立体定向穿刺路径规划方法

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基于强化学习的立体定向穿刺路径规划方法
申请号:CN202510929609
申请日期:2025-07-07
公开号:CN120732537A
公开日期:2025-10-03
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于强化学习的立体定向穿刺路径规划方法,S1.构建风险权重图;S2.建立穿刺约束集;S3.采用离散蛙跳优化算法对蛙群初始种群进行全局搜索,得到约束一致的初始穿刺路径集合;S4.将实时导航状态向量模板映射为状态集合;S5.在执行Q值更新时引入策略平滑正则化,完成状态‑动作‑奖励闭环迭代;S6.当模拟导航系统判定穿刺器械已到达目标脑室坐标或者导航状态向量触发穿刺约束集风险阈值预警时,将最终模拟完成的细化穿刺路径输出至手术导航界面。本发明显著降低了术中损伤关键结构的概率。
技术关键词
穿刺路径规划方法 立体定向 动作策略 穿刺器械 模拟导航系统 风险 功能区结构 CT影像数据 手术入路 坐标 概率分布函数 节点 手术导航系统 跳跃策略 因子 标志物 模板 血管