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PCT发明

用于根据可配置模块的医学机器人生成的机器学习网络

2022-10-24 10:21:44 发布于四川 2
  • 申请专利号：CN202080094041.5
  • 公开（公告）日：2025-07-18
  • 公开（公告）号：CN114945925A
  • 申请人：西门子医疗股份公司
摘要：一种生成对抗网络（GAN）（21、24）或任何其他生成建模技术被用于学习（12）在给定性能、操作、安全性或任何其他规范的情况下如何生成（68）最优机器人系统。例如，可以相对于解剖结构对规范进行建模（65），以确认基于解剖结构的约束或另一个任务特定的约束的满足。训练（12）机器学习系统（例如，神经网络）以将给定规范转化成机器人配置。该网络可以将任务特定的规范转换成进入机器人系统中的机器人模块的一个或多个配置。用户可以录入（67）对性能的改变，以便使该网络估计（62）适当的配置。可以通过另一个机器学习系统（例如，神经网络）将配置转换（64）成所估计的性能，从而允许相对于解剖结构（诸如，基于医学成像的解剖结构）对操作进行建模（65）。可以组装（69）和使用满足来自该建模（65）的约束的配置。

专利内容

(19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114945925 A (43)申请公布日 2022.08.26 (21)申请号 202080094041.5 (51)Int.Cl. G06N 20/00 (2006.01) (22)申请日 2020.01.24 G05B 13/00 (2006.01) (85)PCT国际申请进入国家阶段日 B25J 9/16 (2006.01) 2022.07.22 A61B 34/10 (2006.01) (86)PCT国际申请的申请数据 G06N 3/04 (2006.01) PCT/EP2020/051704 2020.01.24 G06N 3/08 (2006.01) G06N 20/10 (2006.01) (87)PCT国际申请的公布数据 B25J 9/08 (2006.01) WO2021/148129 EN 2021.07.29 B25J 19/00 (2006.01)

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