[发明专利]标志检测模型的在线学习的方法和设备有效
| 申请号： | 201410045029.1 | 申请日： | 2014-02-07 |
| 公开（公告）号： | CN103985147B | 公开（公告）日： | 2017-06-20 |
| 发明（设计）人： | M.威尔斯;M.克尔姆;M.许玲;周少华 | 申请（专利权）人： | 西门子公司 |
| 主分类号： | G06T15/00 | 分类号： | G06T15/00;G06K9/66 |
| 代理公司： | 中国专利代理(香港)有限公司72001 | 代理人： | 刘金凤,刘春元 |
| 地址： | 德国*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 公开了一种标志检测模型的在线学习的方法和设备。接收要在3D医学图像中检测的标志的选择。通过使用对应于所选标志的存储的标志检测模型自动地检测3D医学图像中的所选标志或通过接收3D医学图像中的所选标志的手动标注来确定在3D医学图像中针对所选标志的当前标志检测结果。然后基于在3D医学图像中针对所选标志的所述当前标志检测结果来更新对应于所选标志的存储的所述标志检测模型。在3D医学图像中选择的标志可以是定义3D医学图像的自定义视图的一组标志。 | ||
| 搜索关键词： | 终端 用户 特定 诊断 医学 图像 读取 标志 检测 模型 现场 学习 方法 系统 | ||
【主权项】：
一种用于标志检测模型的在线学习的方法，包括：接收要在3D医学图像中检测的标志的选择；通过以下步骤来确定在3D医学图像中针对所选标志的当前标志检测结果：确定对应于所选标志的存储的经训练的基于机器学习的标志检测模型是否可靠；响应于确定对应于所选标志的存储的经训练的基于机器学习的标志检测模型是可靠的，使用对应于所选标志的所述存储的经训练的基于机器学习的标志检测模型在3D医学图像中自动地检测所选标志，以及响应于确定对应于所选标志的存储的经训练的基于机器学习的标志检测模型是不可靠的，接收3D医学图像中的所选标志的手动标注；以及基于在3D医学图像中针对所选标志的当前标志检测结果来更新对应于所选标志的存储的经训练的基于机器学习的标志检测模型。
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