[发明专利]基于深度学习的动态叶片引导件的预测性维护在审
| 申请号： | 201980103429.4 | 申请日： | 2019-11-14 |
| 公开（公告）号： | CN115243759A | 公开（公告）日： | 2022-10-25 |
| 发明（设计）人： | 陈淑菲;周杰 | 申请（专利权）人： | 医科达（上海）科技有限公司 |
| 主分类号： | A61N5/10 | 分类号： | A61N5/10 |
| 代理公司： | 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 | 代理人： | 王伟楠;陈炜 |
| 地址： | 200122 上海市浦东新*** | 国省代码： | 上海;31 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 讨论了用于检测和诊断放射治疗系统中的故障，例如与动态叶片引导件(DLG)相关的故障的系统和方法。示例性预测性维护系统包括处理器，该处理器被配置成：接收指示靶放射治疗机器中的DLG的配置和操作的机器数据；将经训练的深度学习模型应用于接收到的机器数据；以及检测和诊断DLG故障。预测性维护系统可以使用从接收到的一个或更多个正常DLG和一个或更多个故障DLG的机器数据构造的数据序列来训练深度学习模型。靶放射治疗机器中DLG故障的诊断包括将DLG故障分类为不同的故障类型或不同的故障严重性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 动态 叶片 引导 预测 维护 | ||
【主权项】：
暂无信息
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