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申请/专利权人：拜耳公司
摘要：本发明涉及放射学技术领域，且特别地涉及使用人工智能方法在放射检查中辅助放射科医生。本发明还涉及训练机器学习模型并使用经训练的模型来预测在放射检查中处于状态序列中的一个或多个状态的检查区域的表征。
主权项：1.一种用于训练机器学习模型的计算机实施的方法，其中所述方法包括：-接收训练数据，·其中所述训练数据包括用于多个检查对象的检查区域的表征TR1至TRn，其中n是大于2的整数，·其中每个表征TRi表示处于状态序列Z1至Zu中的一个状态Zi的所述检查区域，其中，是对从1至n的整数进行遍历的索引，·其中每个检查对象优选地是人类且所述检查区域优选地是人类的一个部位，-训练所述机器学习模型，·其中所述模型被训练，从而从所述表征TR1开始，依次地生成用于所述多个检查对象中的每个检查对象的表征TR2*至TRa*，·其中所述表征TR2*是至少部分地基于所述表征TR1生成的且每个另外的表征TRk*是至少部分地基于对应先前所生成的表征TRk-1*生成的，其中k是对从3至n的数字进行遍历的索引，·其中所述表征TRk*表示处于状态Zk的所述检查区域且所述表征TRk-1*表示处于状态Zk-1的所述检查区域，且所述状态Zk紧紧跟随所述状态Zk-1，-存储经训练的机器学习模型和或利用所述机器学习模型进行预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 拜耳公司 对处于状态序列的状态的检查对象的检查区域的表征进行预测
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