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