训练机器学习算法的方法、机器学习算法和设备复合体
实质审查的生效
摘要

本发明涉及一种用于训练机器学习算法的方法,方法包括以下步骤提:供具有与医学技术成像系统的安全数据连接和在该数据连接之外在网络中的中央计算装置的训练装置,提供数据接口,所述数据接口设计为用于从所述训练装置将数据发送至所述中央计算装置,创建多个基于图像记录的训练数据集,所述训练数据集分别配备有基本事实或者在数据技术方面与基本事实链接,经由所述安全数据连接将所述训练数据集发送给所述训练装置,借助于所述训练装置借助所述训练数据集训练所述机器学习算法,经由所述数据接口将经训练的所述机器学习算法的参数数据集发送给所述中央计算装置。本发明还涉及相应的机器学习算法、控制装置、成像系统以及设备复合体。

基本信息
专利标题 :
训练机器学习算法的方法、机器学习算法和设备复合体
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN114334091A
申请号 :
CN202111163967.8
公开(公告)日 :
2022-04-12
申请日 :
2021-09-30
授权号 :
暂无
授权日 :
暂无
发明人 :
丹尼尔·莱尔希罗伯特·陶马什·德尔日
申请人 :
西门子医疗有限公司
申请人地址 :
德国埃朗根
代理机构 :
北京集佳知识产权代理有限公司
代理人 :
丁永凡
优先权 :
CN202111163967.8
主分类号 :
G16H30/20
IPC分类号 :
G16H30/20  G16H50/20  G06N20/00  G06T7/00  
IPC结构图谱
G
G部——物理
G16
特别适用于特定应用领域的信息通信技术
G16H
医疗保健信息学,即专门用于处置或处理医疗或健康数据的信息和通信技术
G16H30/00
专门用于处理或加工医学图像的ICT
G16H30/20
用于处理医学图像,例如 DICOM,HL7或PACS
法律状态
2022-04-29 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : G16H 30/20
申请日 : 20210930
2022-04-12 :
公开
注:本法律状态信息仅供参考,即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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