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自主超声扫描方法的改进型多模态信息融合深度强化学习
目录
内容概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
1.1研究背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
1.2研究意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
1.3文献综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
1.3.1自主超声扫描技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6
1.3.2多模态信息融合．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7
1.3.3深度强化学习．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8
1.4研究目标与内容．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9
自主超声扫描方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10
2.1超声扫描原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10
2.2自主扫描算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11
2.2.1数据采集与预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12
2.2.2目标检测与定位．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13
2.2.3扫描路径规划．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14
2.3算法优化与评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15
多模态信息融合．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16
3.1多模态数据源．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17
3.2信息融合方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17
3.2.1特征提取与匹配．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19
3.2.2信息融合策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20
3.3融合效果评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20
深度强化学习在多模态信息融合中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21
4.1深度强化学习基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22
4.2深度强化学习模型设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23
4.2.1神经网络结构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24
4.2.2动作空间与状态空间．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25
4.3深度强化学习训练与优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25
改进型多模态信息融合深度强化学习算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26
5.1算法流程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26
5.2算法实现．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27
5.2.1模型构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28
5.2.2损失函数设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30
5.2.3算法迭代与优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31
5.3实验结果与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31
实验验证．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32
6.1实验环境与数据集．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33
6.2实验方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．
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