[发明专利]用于处理机器学习方法的参数的方法以及重建方法在审
| 申请号： | 201910222703.1 | 申请日： | 2019-03-22 |
| 公开（公告）号： | CN110298447A | 公开（公告）日： | 2019-10-01 |
| 发明（设计）人： | 埃里克·福涅尔 | 申请（专利权）人： | 西门子医疗保健有限责任公司 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00;G06K9/62;G16H30/40 |
| 代理公司： | 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 | 代理人： | 丁永凡;张春水 |
| 地址： | 德国*** | 国省代码： | 德国;DE |
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| 摘要： | 一种用于处理机器学习方法(L)的参数(P)的方法，所述机器处理方法用于提供在记录CT图像数据集时运动的对象(2)的CT图像数据集(CB)的运动校正的校正数据集(KD)，其中提供具有多个参考图像数据集(RD)的训练数据集(T)，用于导入机器学习方法(L)中，其中执行迭代(110)，其中在其每个迭代步骤中，借助于机器学习方法(L)为每个参考图像数据集(RD)确定校正数据集(KD)，并且求出与在该迭代步骤中确定的校正数据集(KD)有关的成本函数(CF)的结果(E)，和其中根据成本函数(CF)的结果(E)结束迭代(110)或改变机器学习方法(L)的参数(P)。此外，涉及一种重建方法，所述重建方法使用经处理的机器学习方法(L)。 | ||
| 搜索关键词： | 机器学习 校正数据 参考图像数据 成本函数 处理机器 迭代步骤 迭代 重建 训练数据集 方法使用 机器处理 运动校正 学习 记录 | ||
【主权项】：
1.一种用于处理机器学习方法(L)的参数(P)的方法，所述机器处理方法用于提供用于在记录CT图像数据集(CB)时运动的对象(2)的CT图像数据集(CB)的运动校正的校正数据集(KD)，‑其中提供具有多个参考图像数据集(RD)的训练数据集(T)，用于导入到机器学习方法(L)中，‑其中执行迭代(110)，其中在所述迭代的每个迭代步骤中，借助于所述机器学习方法(L)为每个所述参考图像数据集(RD)确定校正数据集(KD)并且求出与在所述迭代步骤中确定的校正数据集(KD)相关的成本函数(CF)的结果(E)，以及‑其中根据所述成本函数(CF)的结果(E)，结束所述迭代(110)或改变所述机器学习方法(L)的参数(P)。
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