基本信息:
- 专利标题： 用于执行多重分析的神经网络的权重的分层学习
- 申请号：CN201810127713.2 申请日：2018-02-08
- 公开(公告)号：CN108399452B 公开(公告)日：2022-11-29
- 发明人： 周少华 , 陈明卿 , 徐大光 , 徐宙冰 , 苗舜 , 杨栋 , 张赫
- 申请人： 西门子保健有限责任公司
- 申请人地址： 德国埃朗根市
- 专利权人： 西门子保健有限责任公司
- 当前专利权人： 西门子医疗股份公司
- 当前专利权人地址： 德国福希海姆
- 代理机构： 中国专利代理(香港)有限公司
- 代理人： 臧永杰; 刘春元
- 优先权： 62/456368 20170208 US 15/865581 20180109 US
- 主分类号： G06N3/04
- IPC分类号： G06N3/04 ; G06N3/08
摘要：
提供用于执行医学成像分析的系统和方法。输入医学成像数据被接收用于执行多个医学成像分析其中特定的一个。在使用被训练用于执行所述多个医学成像分析的神经网络的情况下生成输出，该输出提供关于输入医学成像数据的特定医学成像分析的结果。通过在使用与多个医学成像分析其中的不同的一个相关联的一个或多个权重的情况下学习与特定医学成像分析相关联的一个或多个权重来训练该神经网络。输出用于执行该特定医学成像分析的所生成的输出。
公开/授权文献:
- CN108399452A 用于执行多重分析的神经网络的权重的分层学习 公开/授权日：2018-08-14
IPC结构图谱:
| G | 物理 |
| --G06 | 计算；推算；计数 |
| ----G06N | 基于特定计算模型的计算机系统 |
| ------G06N3/00 | 基于生物学模型的计算机系统 |
| --------G06N3/02 | .采用神经网络模型 |
| ----------G06N3/04 | ..体系结构，例如，互连拓扑 |