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【发明公布】训练模型用于对医学数据执行任务_皇家飞利浦有限公司_202180049170.7 

申请/专利权人:皇家飞利浦有限公司

申请日:2021-07-08

公开(公告)日:2023-03-14

公开(公告)号:CN115803751A

主分类号:G06N3/02

分类号:G06N3/02

优先权:["20200710 EP 20185311.6"]

专利状态码:在审-实质审查的生效

法律状态:2023.07.25#实质审查的生效;2023.03.14#公开

摘要:根据一个方面,提供了一种训练模型的方法,用于使用分布式机器学习过程对医学数据执行任务,由此全局模型基于在多个临床站点处对模型的本地副本所执行的训练而被更新。该方法包括:a向多个临床站点发送302信息,以使得多个临床站点中的每个临床站点能够创建模型的本地副本,并且根据在相应的临床站点处的训练数据训练相应的模型的本地副本。然后,该方法包括b从多个临床站点中的每个临床站点接收304:i对模型中的参数的本地更新,该本地更新是通过根据在相应的临床站点处的训练数据训练模型的本地副本而被获得,以及ii与在相应的临床站点处所执行的训练的质量相关的元数据;以及c基于所接收的对参数的本地更新和所接收的元数据,更新306全局模型中的参数。

主权项:1.一种计算机实现的训练模型的方法,用于使用分布式机器学习过程对医学数据执行任务,由此全局模型基于在多个临床站点处对所述模型的本地副本所执行的训练而被更新,其中所述模型是用于在预测针对所述医学数据的分类时使用,或者其中所述医学数据包括医学图像并且所述模型是用于在分割所述医学图像时使用,所述方法包括:a向所述多个临床站点发送302信息,以使得所述多个临床站点中的每个临床站点能够创建所述模型的本地副本并且根据在相应的所述临床站点处的训练数据训练所述模型的相应的所述本地副本;b从所述多个临床站点中的每个临床站点接收304:i对所述模型中的参数的本地更新,所述本地更新是通过根据在相应的所述临床站点处的所述训练数据训练所述模型的所述本地副本而获得的,以及ii与在相应的所述临床站点处所执行的所述训练的质量相关的元数据;以及c基于所接收的对所述参数的所述本地更新和所接收的所述元数据,通过以下来更新306所述全局模型中的所述参数:通过根据相应的所述元数据对每个本地更新进行加权来组合对所述参数的所述本地更新以确定对所述全局模型的更新,使得与指示高质量训练结果的元数据相关联的本地更新相比于与指示低质量训练结果的元数据相关联的更新具有更高的加权。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 皇家飞利浦有限公司 训练模型用于对医学数据执行任务

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