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[发明专利]为预测性维护推荐服务措施的系统和方法-CN202180084102.4在审
发明人： R·帕蒂尔;M·L·H·布曼斯 -专利权人：皇家飞利浦有限公司
申请日： 2021-12-09 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： G16H40/40 文献下载
摘要：一种非瞬态计算机可读介质(107、127)存储有：预测性模型(130)，其被配置为通过将模式应用于一组特征的值来生成预测医学成像设备(120)的部件的故障的警报(132)；表(136)，其具有与所述预测性模型的所述模式相对应的记录；以及能由至少一个电子处理器(101、113)读取并运行以执行以下操作的指令：(i)训练序列模型(134)以接收针对当前案例的所述一组特征的值并输出针对所述当前案例的最可能的根本原因和至少一个服务措施，所述训练是关于针对历史案例的数据的，其中，针对每个历史案例的所述数据包括针对所述表的所述字段的值；以及(ii)通过将所训练的序列模型应用于针对所述医学成像设备的所述一组特征的所述值来确定针对由所述预测性模型生成的所述警报的根本原因和至少一个推荐服务措施。
预测维护推荐服务措施系统方法

[发明专利]监测预测性计算机实施的模型的性能-CN202080069900.5在审
发明人： R·B·帕蒂尔;V·拉维;M·L·H·布曼斯;N·布萨 -专利权人：皇家飞利浦有限公司
申请日： 2020-10-02 - 公布日： 2022-05-13 - 主分类号： G16H40/40 文献下载
摘要：根据一个方面，提供了一种监测预测性计算机实施的模型，PCIM，的性能的计算机实施的方法，所述PCIM用于监测第一系统的状态。所述PCIM接收针对与所述第一系统有关的多个特征的观察值作为输入，并且所述PCIM基于所述观察值来确定是否要发出状态警报。所述方法包括：获得针对所述PCIM的参考信息，其中，针对所述PCIM的所述参考信息包括在第一时间段中针对与所述第一系统有关的所述多个特征的第一组值；根据所述第一组值来确定一组参考概率分布，所述一组参考概率分布包括针对根据所述第一组值中的相应特征的值确定的特征中的每个特征的相应参考概率分布；获得针对所述PCIM的操作信息，其中，针对所述PCIM的所述操作信息包括在所述第一时间段之后的第二时间段中针对与所述第一系统有关的所述多个特征的第二组值；根据所述第二组值来确定一组操作概率分布，所述一组操作概率分布包括针对根据所述第二组值中的相应特征的值确定的特征中的每个特征的相应操作概率分布；确定针对所述PCIM的漂移度量，所述漂移度量表示所述PCIM在所述第一时间段与所述第二时间段之间的性能漂移的度量，其中，所述漂移度量基于所述一组参考概率分布与所述一组操作概率分布的比较；并且输出所述漂移度量。
监测预测计算机实施模型性能

[发明专利]针对大型医学成像系统的预测性维护-CN201880045935.8在审
发明人： D·马夫里厄杜斯;M·L·H·布曼斯 -专利权人：皇家飞利浦有限公司
申请日： 2018-07-05 - 公布日： 2020-03-06 - 主分类号： G16H40/40 文献下载
摘要：一种预测性维护警报设备(40)包括服务器计算机(42)，所述服务器计算机与计算机网络(46)可操作连接以从医学成像设备(10)接收带时间戳的机器日志数据(30)和带时间戳的服务日志数据(32)，并且向服务中心(12)发送维护警报(44)。所述预测性维护警报方法包括：根据接收到的日志数据来导出特征；以及将部件组的模型(64)的集合应用于所导出的特征，以生成维护警报。每个模型可以包括异构模型，所述异构模型包括表示所述部件组的机器学习分析模型(70)，所述机器学习分析模型具有嵌入了部件组中的部件的统计剩余使用寿命模型(72)。每个部件可以属于单个部件组。一些导出的特征可能是构建的故障模式特征或构建的故障解决方案特征。
针对大型医学成像系统预测维护

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