【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】
本专利技术涉及设备维护领域，并且具体地涉及处理医学成像设备的故障的领域。
技术介绍
1、医学成像设备可能偶尔发生故障，即，表现出故障并且无法正常工作。
2、通常，响应于医学成像设备中的故障，分配一个或多个服务工程师来诊断和解决故障。这样的服务工程师可以远程或现场执行诊断。
3、在故障诊断期间，(一个或多个)服务工程师可能需要检查医学成像设备的日志文件以识别诸如错误消息的相关诊断信息。医学成像设备的日志文件可以包含帮助服务工程师识别故障的根本原因的关键信息。
4、可以按需检索日志文件，使得它们包含关于设备的最新信息。然而，由于数据大小和并发请求的数量，下载/检索日志文件可能花费大量时间。由此产生的时间延迟影响故障排除并且引起额外的系统停机时间。
5、因此，希望减少识别医学成像设备中的故障的原因或解决方案所花费的时间长度。
6、文献us2020/0089983 a1公开了用于解决医学成像设备的故障的方法和系统。该方法包括通过使用经训练的机器学习模型对由所述医学成像设备采集的医学图像...
【技术保护点】
1.一种用于诊断医学成像设备的故障的方法，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中，用于诊断所述医学成像设备的所述故障的所述方法还包括：
3.根据权利要求1或2所述的方法，其中，获得初始问题输入数据包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述对数据的请求包括故障分析问卷。
5.根据权利要求1至4中的任一项所述的方法，其中，所述机器学习算法是使用训练算法来训练的，所述训练算法被配置为接收训练输入和相应的已知输出的阵列，其中，训练输入包括医学成像设备的故障的一个或多个特征，并且针对所述医学成像设备的所述多个子系...
【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】
1.一种用于诊断医学成像设备的故障的方法，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中，用于诊断所述医学成像设备的所述故障的所述方法还包括：
3.根据权利要求1或2所述的方法，其中，获得初始问题输入数据包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述对数据的请求包括故障分析问卷。
5.根据权利要求1至4中的任一项所述的方法，其中，所述机器学习算法是使用训练算法来训练的，所述训练算法被配置为接收训练输入和相应的已知输出的阵列，其中，训练输入包括医学成像设备的故障的一个或多个特征，并且针对所述医学成像设备的所述多个子系统中的每个子系统，相应的已知输出包括指示医学成像设备的所述故障源自所述子系统的可能性的故障概率。
6.根据权利要求1至5中的任一项所述的方法，其中，所述机器学习算法包括二元分类器，所述二元分类器被训练为做出关于所述医学成像设备的所述故障源自软件子系统或硬件子...
【专利技术属性】
技术研发人员：高琦，M·A·帕蒂尔，P·苏比克，N·布萨，
申请(专利权)人：皇家飞利浦有限公司，
类型：发明
国别省市：
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