[发明专利]用于图像采集的自动视图规划的连续学习

权利要求书

1.一种方法，包括：

接收用于执行医学过程的医学图像；

使用预训练的机器学习算法来识别所述医学图像中的解剖标志；

从与特定临床站点相关联的用户接收与所识别的解剖标志有关的反馈，所述反馈在用于执行所述医学过程的正常工作流程期间被接收；以及

基于所接收的反馈来再训练所述预训练的机器学习算法，使得根据与所述特定临床站点相关联的本地偏好来训练经再训练的机器学习算法。

2.根据权利要求1所述的方法，其中从与特定临床站点相关联的用户接收与所识别的解剖标志有关的反馈包括：

从所述用户接收与所识别的解剖标志有关的反馈而不提示所述用户。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述预训练的机器学习算法不是根据与所述特定临床站点相关联的所述本地偏好而训练的。

4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述预训练的机器学习算法是根据与临床医生的一般群体相关联的偏好来训练的。

5.根据权利要求1所述的方法，其中基于所接收的反馈来再训练所述预训练的机器学习算法包括：

在特定临床站点本地再训练所述预训练的机器学习算法。

6.根据权利要求1所述的方法，其中所述反馈包括来自用户的校正所识别的解剖标志的位置的输入。

7.根据权利要求1所述的方法，其中所述反馈包括来自用户的拒绝所识别的解剖标志的输入。

8.根据权利要求1所述的方法，还包括：

接收用于执行另一医学过程的另一医学图像；

使用经再训练的机器学习算法来识别所述另一医学图像中的某些解剖标志；以及

基于所识别的某些解剖标志执行所述另一医学过程。

9.一种装置，包括：

用于接收用于执行医学过程的医学图像的部件；

用于使用预训练的机器学习算法来识别所述医学图像中的解剖标志的部件；

用于从与特定临床站点相关联的用户接收与所识别的解剖标志有关的反馈的部件，所述反馈在用于执行所述医学过程的正常工作流程期间被接收；以及

用于基于所接收的反馈来再训练所述预训练的机器学习算法使得根据与所述特定临床站点相关联的本地偏好来训练经再训练的机器学习算法的部件。

10.根据权利要求9所述的装置，其中用于从与特定临床站点相关联的用户接收与所识别的解剖标志有关的反馈的部件包括：

用于从所述用户接收与所识别的解剖标志有关的所述反馈而不提示所述用户的部件。

11.根据权利要求9所述的装置，其中，所述预训练的机器学习算法不是根据与所述特定临床站点相关联的所述本地偏好而训练的。

12.根据权利要求9所述的装置，其中，所述预训练的机器学习算法是根据与临床医生的一般群体相关联的偏好来训练的。

13.根据权利要求9所述的装置，其中，用于基于所接收的反馈来再训练所述预训练的机器学习算法的部件包括：

用于在所述特定临床站点处本地再训练所述预训练的机器学习算法的部件。

14.根据权利要求9所述的装置，还包括：

用于接收用于执行另一医学过程的另一医学图像的部件；

用于使用经再训练的机器学习算法来识别所述另一医学图像中的某些解剖标志的部件；以及

用于基于所识别的某些解剖标志来执行所述另一医学过程的部件。