[发明专利]一种超声人工智能模型的自训练系统在审
| 申请号： | 202210265976.6 | 申请日： | 2022-03-17 |
| 公开（公告）号： | CN114692869A | 公开（公告）日： | 2022-07-01 |
| 发明（设计）人： | 杨尚跃;张志遵;朱瑞星;黄孟钦 | 申请（专利权）人： | 上海深至信息科技有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/10 | 分类号： | G06N3/10;G06N3/08;G06N3/04;G06V10/774;G06V10/82;G06V10/94;G06K9/62;G06F8/34;G06F3/0486;G16H40/40 |
| 代理公司： | 上海申新律师事务所 31272 | 代理人： | 吴轶淳 |
| 地址： | 200120 上海市浦东新区中国（上*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明提供一种超声人工智能模型的自训练系统，涉及模型自训练技术领域，包括：超声扫查设备，内部集成有出厂人工智能模型；自训练系统，用于供医院工作人员输入超声扫查设备扫查得到的多个本地医学图像进行标注得到的多个医学标注图像；保存出厂人工智能模型对应的出厂模型网络和预先配置的多个模型网络；根据医院工作人员输入的模型构建指令调用各模型网络对出厂模型网络进行更新得到更新后模型网络，并根据各医学标注图像对更新后模型网络进行训练得到优化模型；将优化模型配置至对应的超声扫查设备中以替换出厂人工智能模型。有益效果是医院工作人员能够方便地基于本地医学图像训练出符合医院个性化需求且精度较高的人工智能模型。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 超声 人工智能 模型 训练 系统 | ||
【主权项】：
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