西门子医疗有限公司S·京德尔获国家专利权
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龙图腾网获悉西门子医疗有限公司申请的专利用于医学成像中的异常评估的基于噪声标签的机器学习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：CN113971657B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202110830474.9，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权用于医学成像中的异常评估的基于噪声标签的机器学习是由S·京德尔;A·A·阿迪尤索;F-C·赫苏;S·格尔比奇;B·乔治斯库;D·科马尼丘设计研发完成，并于2021-07-22向国家知识产权局提交的专利申请。
本用于医学成像中的异常评估的基于噪声标签的机器学习在说明书摘要公布了：本发明涉及用于医学成像中的异常评估的基于噪声标签的机器学习。对于医学成像中的异常评估的机器学习和机器学习模型的应用，机器学习使用损失的正则化，诸如被用于训练胸片中的异常分类的正则化。正则化可以是噪声和或相关性正则化，其针对训练数据的嘈杂的地面真值标签。由于在训练中使用了噪声和或相关性正则化，结果得到的机器学习模型可以更好地对医学图像中的异常进行分类。
本发明授权用于医学成像中的异常评估的基于噪声标签的机器学习在权利要求书中公布了：1.一种用于由机器对医学成像中的异常评估进行机器学习的方法，所述方法包括： 获得训练数据，所述训练数据包括医学图像和针对所述医学图像的地面真值标签，所述地面真值标签指明由所述医学图像所表示的任何异常； 由机器根据所述训练数据来对模型进行机器训练，所述机器训练使用损失函数，所述损失函数包括正则化，所述正则化包括噪声正则化和相关性正则化；以及将所述机器训练所导致的模型存储在存储器中； 其中所述地面真值标签指明至少第一类型的异常和第二类型的异常，并且其中机器训练包括利用包括所述相关性正则化的所述损失函数的正则化的机器训练，所述相关性正则化将针对所述第一类型的异常的所述地面真值标签与针对所述第二类型的异常的所述地面真值标签相关。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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