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龙图腾网获悉中国科学院自动化研究所申请的专利血管介入手术的控制装置及方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116392260B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310233812.X，技术领域涉及：A61B34/37；该发明授权血管介入手术的控制装置及方法是由周小虎;李浩;谢晓亮;刘市祺;奉振球;侯增广;姚泊先;黄德兴;于喆;项天宇;桂美将设计研发完成，并于2023-03-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本血管介入手术的控制装置及方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种血管介入手术的控制装置及方法，涉及控制技术领域，其中，装置包括：获取模块，用于获取上一时刻的第一图像数据、当前时刻的第二图像数据、以及上一时刻的第一动作信息；第一图像数据和第二图像数据均包括血管介入手术对应的血管图像数据和器械图像数据；预测模块，用于得到目标手术操作模型输出的当前时刻选择每个动作的概率；目标手术操作模型是基于离线强化学习方法训练得到的；确定模块，用于基于选择每个动作的概率确定目标控制指令；控制模块，用于基于目标控制指令控制器械在血管中移动。本发明提高了训练得到的目标手术操作模型的准确度，进一步提高了器械在血管中移动的准确性。

本发明授权血管介入手术的控制装置及方法在权利要求书中公布了：1.一种血管介入手术的控制装置，其特征在于，所述装置包括： 获取模块，用于获取上一时刻的第一图像数据、当前时刻的第二图像数据、以及所述上一时刻的第一动作信息；所述第一图像数据和所述第二图像数据均包括血管介入手术对应的血管图像数据和器械图像数据； 预测模块，用于将所述第一图像数据、所述第二图像数据和所述第一动作信息输入至目标手术操作模型中，得到所述目标手术操作模型输出的所述当前时刻选择每个动作的概率；所述目标手术操作模型是利用第一图像样本数据、第二图像样本数据和所述第一图像样本数据对应的动作样本信息，基于离线强化学习方法训练得到的；所述第一图像样本数据为在所述第二图像样本数据的前一时刻采集的数据； 确定模块，用于基于选择每个所述动作的概率确定目标控制指令； 控制模块，用于基于所述目标控制指令控制器械在血管中移动； 所述目标手术操作模型为基于如下方式训练得到的： 将样本数据中的所述第一图像样本数据和所述第二图像样本数据输入至初始手术操作模型的编码器中，得到所述编码器输出的编码信息样本； 将所述编码信息样本和所述样本数据中的动作样本信息输入至所述初始手术操作模型的策略估计子模型和函数估计子模型中，得到所述策略估计子模型输出的第一时刻选择每个动作的预测概率、以及所述函数估计子模型输出的函数估计值；所述第一时刻为采集所述第二图像样本数据对应的时刻； 基于所述第一时刻选择每个所述动作的预测概率确定目标动作，并基于所述目标动作确定所述第一时刻的回报值； 基于所述回报值和所述函数估计值对所述初始手术操作模型的模型参数进行更新，得到所述目标手术操作模型；所述目标手术操作模型对应的累积回报值最大； 所述基于所述回报值和所述函数估计值对所述初始手术操作模型的模型参数进行更新，得到所述目标手术操作模型，包括： 基于所述回报值、所述函数估计值、目标函数的估计值、及所述样本数据相对智能体策略的优势，确定函数估计损失函数； 基于所述智能体策略和所述样本数据确定策略模仿损失函数； 基于所述函数估计损失函数和所述策略模仿损失函数，对所述初始手术操作模型的模型参数进行优化，得到所述目标手术操作模型。

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