西门子医疗有限公司E·吉拉德获国家专利权
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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根据可配置模块的医学机器人生成的机器学习网络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：CN114945925B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202080094041.5，技术领域涉及：G06N20/00；该发明授权用于根据可配置模块的医学机器人生成的机器学习网络是由E·吉拉德;A·卡普尔;T·曼西设计研发完成，并于2020-01-24向国家知识产权局提交的专利申请。
本用于根据可配置模块的医学机器人生成的机器学习网络在说明书摘要公布了：一种生成对抗网络（GAN）（21、24）或任何其他生成建模技术被用于学习（12）在给定性能、操作、安全性或任何其他规范的情况下如何生成（68）最优机器人系统。例如，可以相对于解剖结构对规范进行建模（65），以确认基于解剖结构的约束或另一个任务特定的约束的满足。训练（12）机器学习系统（例如，神经网络）以将给定规范转化成机器人配置。该网络可以将任务特定的规范转换成进入机器人系统中的机器人模块的一个或多个配置。用户可以录入（67）对性能的改变，以便使该网络估计（62）适当的配置。可以通过另一个机器学习系统（例如，神经网络）将配置转换（64）成所估计的性能，从而允许相对于解剖结构（诸如，基于医学成像的解剖结构）对操作进行建模（65）。可以组装（69）和使用满足来自该建模（65）的约束的配置。
本发明授权用于根据可配置模块的医学机器人生成的机器学习网络在权利要求书中公布了：1.一种用于根据可配置模块的医学机器人生成的方法，所述方法包括： 输入60医学机器人的第一能力； 由机器学习编码器将第一能力投影62到隐空间向量，所述隐空间向量定义68所述可配置模块的配置； 由机器学习生成器根据所述隐空间向量到机器学习生成器的输入来生成64第二能力的估计； 相对于解剖结构模型基于第二能力来对所述配置的医学机器人的操作进行建模65，其中所述建模65用于确定对医学机器人的操作的一个或多个约束是否被满足；以及 基于所述建模65的结果和所述隐空间向量来设置68所述可配置模块的配置。
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