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1. 发明申请

WO2012047529A1 ADAPTIVE REMOTE MAINTENANCE OF ROLLING STOCKS 审中-公开
标题翻译：自适应远程维护滚动条
公开(公告)号：WO2012047529A1
公开(公告)日：2012-04-12
申请号：PCT/US2011/052718
申请日：2011-09-22
申请人： SIEMENS CORPORATION , SIEMENS AKTIENGESELLSCHAFT , RAILEANU, Ciprian Dan , DEJORI, Mathäus , POPP, Frank , TOENSING, Ekkehard
发明人： RAILEANU, Ciprian Dan , DEJORI, Mathäus , POPP, Frank , TOENSING, Ekkehard
IPC分类号： G06F11/30
CPC分类号： B61L27/0094 , G06Q10/08 , G06Q50/28
摘要： Adaptive remote maintenance of rolling stocks is provided by machine-learning (28) of rules. Existing rules or models are automatically updated. Machine learning (28) is applied to establish a more efficient rule set. Rules may be replaced, generalized, or otherwise adapted based on interaction (26) by the dispatchers with the results of the current rules. The acceptance or discarding of an event by the dispatcher is used as a ground truth for supervised machine learning (28) of a new rule. The machine learning (28) uses user feedback to update the rule set.
摘要翻译：通过机器学习（28）的规则提供自适应远程维护。现有规则或模型将自动更新。机器学习（28）适用于建立更有效的规则集。规则可以根据调度员与当前规则的结果进行交互（26）进行替换，推广或以其他方式进行调整。调度人员对事件的接受或丢弃被用作新规则的监督机器学习（28）的基本实例。机器学习（28）使用用户反馈来更新规则集。

2. 发明申请

WO2006136474A2 VERFAHREN ZUR ERMITTLUNG EINES BIOMARKERS ZUR KENNZEICHNUNG EINES SPEZIFISCHEN BIOLOGISCHEN ZUSTANDS EINES ORGANISMUS AUS MINDESTENS EINEM DATENSATZ 审中-公开
标题翻译：计算中的生物标志物的至少一个记录的生物特定的生物状态标记
公开(公告)号：WO2006136474A2
公开(公告)日：2006-12-28
申请号：PCT/EP2006/062095
申请日：2006-05-05
申请人： SIEMENS AKTIENGESELLSCHAFT , DEJORI, Mathäus , STETTER, Martin
发明人： DEJORI, Mathäus , STETTER, Martin
IPC分类号： G06N5/02
CPC分类号： G06N7/005 , G06N5/025
摘要： Üblicherweise wird bei der Auswahl eines Biomarkers meist auf die Analyse einzelner Messwerte zurückgegriffen (univariater Ansatz). Diese stark vereinfachende Herangehensweise spiegelt in keiner Weise die komplexen biochemischen Wechselbeziehungen in den lebenden Zellen wieder, die in der Regel den krankhaften Vorgängen im erkrankten Gewebe, aber auch der Antwort auf Medikamentengabe zugrunde liegen. Dies resultiert in mangelnder Sensitivität und Spezifität vieler existierender Biomarker für komplexe Krankheitsvorgänge. Somit liegt der vorliegenden Erfindung die Aufgabe zugrunde, ein Verfahren anzugeben, welches aus der breiten und heterogenen Datenmasse, die biomedizinische Daten verschiedener Organismen enthält, möglichst aussagekräftige Biomarker für eine medizinisch interessante Größe zu extrahieren und zu spezifizieren, um dem Arzt die Grundlage für genauere Diagnosen, insbesondere für komplexe Krankheiten, bereitzustellen. Erfindungsgemäß wird diese Aufgabe durch ein Verfahren bei dem mit Hilfe eines Strukturlernalgorithmus die statistischen Abhängigkeiten zwischen kategorisierten biomedizinischen Daten und den zu kennzeichnenden biologischen Zustand und die statistischen Abhängigkeiten zwischen den kategorisierten biomedizinischen Daten untereinander in einem kausalen Netz modelliert werden. Der Biomarker ist schließlich aus dem modellierten kausalen Netz ermittelbar.
摘要翻译：通常，在生物标志物的选择通常是在单独的测量值的分析使出（单变量方法）。绝不这个简单的方法再次反映了活细胞中复杂的生化相互作用的病理过程中病变组织，同时也是对药物的反应是基于一个规则。这导致缺乏对复杂的疾病过程许多现有的生物标志物的敏感性和特异性。因此，本发明的目的是提供一种从数据的广泛和异构质量包括一种方法，从不同的生物体，所述生物体信息中提取有意义的医学上感兴趣的尺寸的可能的生物标志物，并指定给医师更精确诊断的基础，特别是对于复杂的疾病提供。根据本发明，这个目的是通过在统计分类生物医学数据和之间，以表征生物条件和统计相关的分类的生物医学数据之间的依赖关系使用的是结构学习算法建模彼此在因果网络的方法来实现。所述生物标志物最后从所建模的因果网络确定。

3. 发明申请

WO2005003368A2 VERFAHREN, COMPUTERPROGRAMM MIT PROGRAMMCODE-MITTELN UND COMPUTERPROGRAMM-PRODUKT ZUR ANALYSE EINES REGULATORISCHEN GENETISCHEN NETZWERKS EINER ZELLE 审中-公开
标题翻译：方法，程序代码的计算机程序装置和计算机程序产品用于分析调控的遗传网络中的小区
公开(公告)号：WO2005003368A2
公开(公告)日：2005-01-13
申请号：PCT/EP2004/051266
申请日：2004-06-28
申请人： SIEMENS AKTIENGESELLSCHAFT , STETTER, Martin , DEJORI, Mathäus
发明人： STETTER, Martin , DEJORI, Mathäus
IPC分类号： C12Q
CPC分类号： G06F19/12 , G06F19/20
摘要： Die Erfindung betrifft eine Analyse eines regulatorischen genetischen Netzwerks einer Zelle unter eines kausalen Netzes. Bei dem Analyseverfahren wird für ein ausgewähltes Gen des regulatorischen genetischen Netzwerks eine Gen-Expressionsrate vorgegeben. Unter Verwendung des kausalen Netzes wird für die vorgegebene Gen-Expressionsrate ein resultierendes Gen-Expressionsmuster für das regulatorische genetische Netzwerk generiert. Das generierte resultierende Gen-Expressionsmuster wird anschliessend mit einem vorgegebenen Gen-Expressionsmuster des regulatorischen genetischen Netzwerks verglichen.
摘要翻译：本发明涉及一种电池的基因调控网络的下一个因果网络的分析。在基因表达率的分析方法被设置用于调控的遗传网络的选择的基因。使用了预定的基因表达率产生基因调控网络的产生的基因表达模式的因果网络。所产生的所得的基因表达模式随后与基因调控网络的预定的基因表达模式进行比较。

4. 发明申请

WO2007000379A1 VERFAHREN ZUR RECHNERGESTÜTZTEN SIMULATION VON BIOLOGISCHEN RNA-INTERFERENZ-EXPERIMENTEN 审中-公开
标题翻译：方法生物RNA干扰实验的计算机辅助模拟
公开(公告)号：WO2007000379A1
公开(公告)日：2007-01-04
申请号：PCT/EP2006/062393
申请日：2006-05-17
申请人： SIEMENS AKTIENGESELLSCHAFT , DEJORI, Mathäus , SCHÜRMANN, Bernd , STETTER, Martin
发明人： DEJORI, Mathäus , SCHÜRMANN, Bernd , STETTER, Martin
IPC分类号： G06F19/00
CPC分类号： G06F19/12 , G06F19/20
摘要： Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur rechnergestützten Simulation von biologischen RNA-Interferenz-Experimenten zur Bestimmung von RNA-Aktivitäts-Mustern einer Zelle, a) bei dem ein kausales Netz verwendet wird, welches das regulatorische genetische Netzwerk der Zelle derart beschreibt, dass Knoten des kausalen Netzes jeweils die Aktivität einer RNA-Molekülart in der Zelle repräsentieren und Kanten des kausalen Netzes regulatorische Wechselwirkungen zwischen den RNA-Molekülarten der Zelle repräsentieren; b) bei dem die Aktivität von einer oder mehreren RNA- Molekülarten der Zelle blockiert wird, indem deren Aktivität im Wesentlichen auf Null gesetzt wird; c) bei dem unter Verwendung des kausalen Netzes für die blockierten RNA-Molekülarten ein oder mehrere RNA-Aktivitäts-Muster der Zelle generiert werden.
摘要翻译：本发明涉及一种用于生物RNA干扰实验对的细胞的RNA的活动模式的确定计算机辅助仿真的方法，a），其中的因果网络被使用，其描述了细胞的调节基因网络，使得因果的节点网络分别表示在小区和表示单元的RNA分子种类之间的相互作用调节因果网络的边缘的RNA分子种类的活性; b）在的小区的一个或多个RNA分子物质的活性是通过其设置的活动受阻基本为零; c）其中，所使用的因果网络的阻塞RNA分子物种所产生的细胞的一种或多种RNA的活动模式。

5. 发明申请

WO2006013131A2 VERFAHREN ZUR ANALYSE EINES REGULATORISCHEN GENETISCHEN NETZWERKS EINER ZELLE 审中-公开
标题翻译：操作法，一个基因调控网络中的小区的分析
公开(公告)号：WO2006013131A2
公开(公告)日：2006-02-09
申请号：PCT/EP2005/052783
申请日：2005-06-16
申请人： SIEMENS AKTIENGESELLSCHAFT , DEJORI, Mathäus , STETTER, Martin
发明人： DEJORI, Mathäus , STETTER, Martin
IPC分类号： G06F19/00
CPC分类号： G06F19/12
摘要： Das Verfahren zur Analyse eines regulatorischen genetischen Netzwerks besteht aus folgenden Schritten: Zunächst werden differentiell exprimierte Gene in eine erste Menge aufgenommen. Weiterhin werden Transkriptionsfaktoren in eine zweite Menge aufgenommen. Für jeden Transkriptionsfaktor der zweiten Menge wird nun nach regulatorischen Beziehungen zu den Genen der ersten Menge gesucht. Es werden Transkriptionsfaktoren der zweiten Menge ausgewählt, die überdurchschnittlich viele Gene der ersten Menge regulieren. Diese ausgewählten Transkriptionsfaktoren werden gemeinsam mit den differentiell exprimierten Genen der ersten Menge in eine erweiterte erste Menge aufgenommen. Die Analyse des regulatorischen genetischen Netzwerks der Zelle wird nun auf Grundlage der erweiterten ersten Menge von Genen vorgenommen.
摘要翻译：用于分析调控的遗传网络的方法，包括以下步骤：首先，差异表达的基因被包括在第一组。此外，转录因子在第二量加入。对于第二组的每个转录因子，现在正在寻找与第一组的基因调控关系。是调节平均第一组的许多基因的第二组中选择的转录因子。这些选定的转录因子与第一组的差异表达的基因加入到膨胀的第一量在一起。细胞的基因调控网络的分析，现在将扩展的第一组基因的基础上作出的。

6. 发明公开

EP2622483A1 ADAPTIVE REMOTE MAINTENANCE OF ROLLING STOCKS 审中-公开
标题翻译：机车车辆自适应远程维护
公开(公告)号：EP2622483A1
公开(公告)日：2013-08-07
申请号：EP11764434.4
申请日：2011-09-22
申请人： Siemens Corporation , Siemens Aktiengesellschaft
发明人： RAILEANU, Ciprian Dan , DEJORI, Mathäus , POPP, Frank , TOENSING, Ekkehard
IPC分类号： G06F11/30
CPC分类号： B61L27/0094 , G06Q10/08 , G06Q50/28
摘要： Adaptive remote maintenance of rolling stocks is provided by machine-learning (28) of rules. Existing rules or models are automatically updated. Machine learning (28) is applied to establish a more efficient rule set. Rules may be replaced, generalized, or otherwise adapted based on interaction (26) by the dispatchers with the results of the current rules. The acceptance or discarding of an event by the dispatcher is used as a ground truth for supervised machine learning (28) of a new rule. The machine learning (28) uses user feedback to update the rule set.

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