[发明专利]一种辅助更新方法、系统及装置在审
| 申请号： | 201711462453.6 | 申请日： | 2017-12-28 |
| 公开（公告）号： | CN108231177A | 公开（公告）日： | 2018-06-29 |
| 发明（设计）人： | 王雅儒;冯乃章;唐艳红 | 申请（专利权）人： | 深圳开立生物医疗科技股份有限公司 |
| 主分类号： | G16H40/40 | 分类号： | G16H40/40;G16H50/20 |
| 代理公司： | 深圳市深佳知识产权代理事务所(普通合伙) 44285 | 代理人： | 王仲凯 |
| 地址： | 518051 广东省深圳市南*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种辅助更新方法、系统及装置，其中该方法包括：接收误诊样本信息；更新误诊样本信息至预设的数据库中；基于数据库中的所有样本信息训练深度学习模型，得到深度学习模型的第一网络权值文件；最后发送第一网络权值文件至超声仪器，以便超声仪器更新自身的网络权值文件；其中，误诊样本信息包括误诊样本数据及误诊样本的正确标注结果。本发明公开的一种辅助更新方法、系统及装置均实现了根据误诊样本信息更新超声仪器的第二权值文件，使得超声仪器利用自身第二权值文件构建的深度学习模型可以对误诊样本信息进行准确判断，在一定程度上避免了超声仪器对误诊样本的错误判断，提高了超声仪器的诊断能力。 | ||
| 搜索关键词： | 误诊 超声仪器 样本信息 系统及装置 更新 网络权 样本 数据库 错误判断 文件构建 样本数据 学习 预设 标注 发送 诊断 | ||
【主权项】：
1.一种辅助更新方法，其特征在于，包括：接收误诊样本信息；更新所述误诊样本信息至预设的数据库中；基于所述数据库中的所有样本信息训练深度学习模型，得到所述深度学习模型的第一网络权值文件；发送所述第一网络权值文件至超声仪器，以便所述超声仪器更新自身的第二网络权值文件；其中，所述误诊样本信息包括误诊样本数据及误诊样本的正确标注结果。
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