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目的：对心血管疾病的治疗需要对导丝和导管进行复杂而挑战性的导航。这通常会导致长期干预措施，在此过程中，患者和临床医生暴露于X射线辐射。深度强化学习方法在学习此任务方面表现出了希望，并且可能是在机器人干预过程中自动导管导航的关键。然而，现有的培训方法显示出有限的能力，可以概括看不见的血管解剖结构，每次几何变化时都需要重新训练。方法：在本文中，我们为三维自主内血管内导航提出了零射击学习策略。使用一组非常小的分支模式训练集，我们的增强学习算法能够学习一个控制，然后可以将其应用于不看到的无需再培训的情况下。结果：我们在4种不同的血管系统上演示了我们的方法，在达到这些解剖学的随机靶标时，平均成功率为95％。我们的策略在计算上也有效，可以在2小时内对控制器进行训练。结论：我们的培训方法证明了其具有不同特征的不观察几何形状的能力，这要归功于几乎形状不变的观察空间。关键字 - 强化学习，控制，血管内导航，机器人技术
自主导航导航的零射击增强学习策略
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