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用于医疗保健应用中的机器学习定位模型的交互式阴性解释的系统、用户接口和方法

摘要

一种方法和系统,用于评估机器学习模型,该机器学习模型从患者或者从其获得的样本的2D或3D图像提供关于患者的疾病状态的预测。机器学习模型从图像产生疾病状态的预测。该方法涉及在工作站的显示器上呈现患者或者从其获得的样本的图像,以及与预测相关联的风险得分或分类。该图像被用突出来进一步增强,以指示出图像中影响了机器学习模型所产生的预测的一个或多个区域。提供工具,用户可通过该工具来突出图像中用户认为对于疾病状态而言可疑的一个或多个区域。由机器学习模型对用户突出的区域执行推理。经由显示器向用户呈现推理的结果。

著录项

  • 公开/公告号CN113272915A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-08-17

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 谷歌有限责任公司;

    申请/专利号CN201980088777.9

  • 发明设计人 M.西尼克;

    申请日2019-10-10

  • 分类号G16H50/30(20180101);G06N3/08(20060101);G06F3/0482(20130101);G16H50/20(20180101);G06N5/04(20060101);G06T7/00(20170101);G06F3/0354(20130101);G06F3/0488(20130101);

  • 代理机构11105 北京市柳沈律师事务所;

  • 代理人金玉洁

  • 地址 美国加利福尼亚州

  • 入库时间 2023-06-19 12:14:58

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-12-20

    授权

    发明专利权授予

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