[发明专利]用于训练成像系统的深度学习模型的系统和方法在审
| 申请号： | 201980023730.4 | 申请日： | 2019-04-12 |
| 公开（公告）号： | CN112005314A | 公开（公告）日： | 2020-11-27 |
| 发明（设计）人： | 桑迪普·杜塔;大卫·埃里克·希瓦利埃;萨阿德·西罗海;拉贾·拉姆纳拉扬 | 申请（专利权）人： | 通用电气公司 |
| 主分类号： | G16H50/20 | 分类号： | G16H50/20;G16H30/20;G16H30/40;G16H50/70 |
| 代理公司： | 北京同立钧成知识产权代理有限公司 11205 | 代理人： | 马爽;臧建明 |
| 地址： | 美国*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 本发明提供了用于训练成像系统的深度学习模型的方法和系统。在一个实施方案中，用于成像系统的方法包括：根据扫描协议执行对受检者的扫描以采集成像数据；显示图像和与所述图像相关联的决策支持，该图像由成像数据重建，并且决策支持利用学习模型和成像数据来计算；以及利用成像数据、图像、扫描协议、描述受检者的受检者元数据、决策支持、与图像和决策支持有关的结果决策以及与成像系统有关的系统元数据更新用于学习模型的训练数据集。这样，深度学习模型可以在图像和相应的诊断以及与扫描有关的附加信息上自动训练。 | ||
| 搜索关键词： | 用于 训练 成像 系统 深度 学习 模型 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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