文件名称:
rl-medical：使用PyTorch进行通信性多主体深度强化学习以进行解剖地标检测-源码
开发工具:
文件大小: 96mb
下载次数: 0
上传时间: 2021-02-11
详细说明：RL医疗
使用PyTorch进行解剖标志检测的多主体深度强化学习。 这是用于的纸上的代码。
介绍
准确检测解剖标志是几个医学成像任务中必不可少的步骤。 该存储库实施了一种新颖的通信多主体强化学习（C-MARL）系统，以自动检测3D医学图像中的界标。 C-MARL通过在所有代理之间共享体系结构的某些权重，使代理能够学习显式通信信道以及隐式通信信号。
除了C-MARL，该代码还支持没有通信通道的单代理和多代理（名为Network3d）。 这段代码最初是一个fork。
为了方便起见，在data文件夹中包含了10个大脑MRI扫描，每个扫描带有从ADNI数据集注释的20个界标。
结果
以下是一些有关看不见数据的学习型代理的示例：
我们提出的由5个代理组成的C-MARL系统的示例。 这些代理商正在脑部MRI扫描中寻找5个不同的标志。 每个代理的ROI由黄色框表示，并以蓝点为中心，而红点是目标地标
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