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申请/专利权人：江苏和福生物科技有限公司
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的医疗器械故障类别检测方法及系统，涉及医疗器械技术领域，该基于深度学习的医疗器械故障类别检测方法包括以下步骤：得到运行特征数据；得到影响医疗器械故障的关键因素数据；利用医疗器械故障预测模型对未来时刻的医疗器械状态变化进行预测；评估医疗器械各类故障的严重程度。本发明能够准确识别出影响故障的关键因素，从而大大提高故障诊断的准确性，同时，通过及时且准确地评估故障的严重程度，可以确保关键医疗设备的高可靠性和性能，减少由设备故障导致的患者治疗风险，进而提高了医疗器械的运行效率和安全性。
主权项：1.一种基于深度学习的医疗器械故障类别检测方法，其特征在于，该基于深度学习的医疗器械故障类别检测方法包括以下步骤：S1、获取医疗器械的实时运行数据，并对实时运行数据进行预处理，得到运行特征数据；S2、利用深度学习算法对得到的运行特征数据进行深度分析，得到影响医疗器械故障的关键因素数据；S3、基于关键因素数据，通过分类算法建立医疗器械故障预测模型，并利用医疗器械故障预测模型对未来时刻的医疗器械状态变化进行预测；S4、基于比对算法，将得到的预测结果与已知的影响医疗器械故障的各种因素数据进行匹配，评估医疗器械各类故障的严重程度。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 江苏和福生物科技有限公司 一种基于深度学习的医疗器械故障类别检测方法及系统
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