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龙图腾网恭喜上海深至信息科技有限公司申请的专利一种超声人工智能模型的自训练系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114692869B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-06发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210265976.6，技术领域涉及：G06N3/10；该发明授权一种超声人工智能模型的自训练系统是由杨尚跃;张志遵;朱瑞星;黄孟钦设计研发完成，并于2022-03-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种超声人工智能模型的自训练系统在说明书摘要公布了：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。

本发明授权一种超声人工智能模型的自训练系统在权利要求书中公布了：1.一种超声人工智能模型的自训练系统，其特征在于，包括：超声扫查设备，所述超声扫查设备内部集成有一出厂人工智能模型；自训练系统，连接所述超声扫查设备，所述自训练系统包括：至少一数据输入端口，用于供医院工作人员输入基于对应的所述超声扫查设备扫查得到的多个本地医学图像进行标注对应得到的多个医学标注图像，并将各所述医学标注图像作为训练样本保存至一第一存储模块；第二存储模块，用于保存所述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；模型训练模块，分别连接所述第一存储模块和所述第二存储模块，用于根据所述医院工作人员输入的模型构建指令调用各所述模型网络对所述出厂模型网络进行更新得到更新后模型网络，并根据各所述医学标注图像对所述更新后模型网络进行训练得到优化模型；至少一模型配置端口，连接所述模型训练模块，用于将所述优化模型配置至对应的所述超声扫查设备中，以替换所述出厂人工智能模型；所述模型网络包括多个基本模型网络以及多个模型子网络；所述模型训练模块根据所述模型构建指令调用任一所述基本模型网络，并调用各所述模型子网络以调用的所述基本模型网络为基础网络构建形成所述更新后模型网络；或所述模型训练模块根据所述模型构建指令调用各所述模型子网络，并以所述出厂模型网络为基础网络构建形成所述更新后模型网络；所述自训练系统还包括一可视化窗口，连接所述模型训练模块，用于为所述更新后模型网络的构建过程提供可视化操作界面；所述模型训练模块包括一规则验证单元，用于在构建所述更新后模型网络的过程中，实时验证调用的所述模型子网络的输入端与连接的所述基础网络的对应输出端之间，以及调用的所述模型子网络的输出端与连接的所述基础网络的对应输入端之间的连接关系是否满足预设的连接规则，并在任一所述连接关系不满足所述连接规则时在所述可视化窗口给出相应的提示。

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