用于脑图像地标检测的通信式强化学习智能体
计算机视觉与模式识别
2020-09-29 v2
摘要
解剖地标的准确检测是多项医学影像任务中的关键步骤。我们提出了一种新颖的通信式多智能体强化学习（C-MARL）系统，用于自动检测三维脑图像中的地标。C-MARL 使智能体能够学习显式通信通道，并通过在所有智能体间共享架构的某些权重来学习隐式通信信号。所提方法在来自成人磁共振成像（MRI）和胎儿超声扫描的两个脑影像数据集上进行了评估。我们的实验表明，通过让多个协作智能体学习彼此间的通信，其性能优于以往使用单一智能体的方法。
引用
@article{arxiv.2008.08055,
title = {Communicative Reinforcement Learning Agents for Landmark Detection in Brain Images},
author = {Guy Leroy and Daniel Rueckert and Amir Alansary},
journal= {arXiv preprint arXiv:2008.08055},
year = {2020}
}
备注
Accepted for the MLCN workshop, MICCAI 2020