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龙图腾网获悉南开大学申请的专利基于PU学习的医疗设备性能指标异常检测方法和装置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：CN114202009B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202111136341.8，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权基于PU学习的医疗设备性能指标异常检测方法和装置是由李姗姗;孙新国;赵晨宇;张圣林设计研发完成，并于2021-09-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于PU学习的医疗设备性能指标异常检测方法和装置在说明书摘要公布了：本申请提出了一种基于PU学习的医疗设备性能指标异常检测方法和装置，该方法包括：以历史关键性能指标KPI流为训练数据，将训练数据按照相似程度进行聚类，获取每个簇的质心曲线，并对每个簇的质心曲线进行标注，获取第一异常标注数据和第一无标注数据；基于第一异常标注数据和第一无标注数据，通过正例未标PU学习构建二进制分类器，并结合主动学习获取每个簇的质心曲线的异常标签和正常标签；获取待检测的KPI流对应的簇的质心曲线上的标签，通过半监督学习训练待检测的KPI流对应的异常检测模型，并通过异常检测模型检测待检测的KPI流。该方法在最大限度地减少标注工作量的同时，提升了医疗设备性能指标异常检测的准确性。

本发明授权基于PU学习的医疗设备性能指标异常检测方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于PU学习的医疗设备性能指标异常检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 以历史关键性能指标KPI流为训练数据，将所述训练数据按照相似程度进行聚类，获取每个簇的质心曲线，并对所述每个簇的质心曲线进行标注，获取第一异常标注数据和第一无标注数据； 基于所述第一异常标注数据和第一无标注数据，通过正例未标PU学习构建二进制分类器，并结合主动学习获取所述每个簇的质心曲线的异常标签和正常标签，其中，通过正例未标PU学习构建二进制分类器，通过二进制分类器在第一无标注数据中确定出第一正常标注数据，通过主动学习的方式继续在无标注数据中标注出正常数据和异常数据，对无标注数据进行多次迭代标记，通过主动学习的方式在无标注的数据中选取有可能为异常的样本进行标记，确定出第二正常标注数据和第二异常标注数据，将每个质心曲线对应的第一异常标注数据和第二异常标注数据为该质心曲线的异常标签，并以每个质心曲线第一正常标注数据和第二正常标注数据为该质心曲线的正常标签； 获取待检测的KPI流对应的簇的质心曲线上的标签，通过半监督学习训练所述待检测的KPI流对应的异常检测模型，并通过所述异常检测模型检测所述待检测的KPI流，其中，对于任意一个新获取的需要进行异常检测的KPI流，先通过计算该待检测的KPI流与分类后确定的每个簇的质心曲线的形状相似性，确定待检测的KPI流对应的簇，基于已确定了每个聚类的质心曲线的异常标签和正常标签，读取待检测的KPI流对应的簇的质心曲线上的异常标签和正常标签，基于获取的KPI流对应的簇的质心曲线上的标签，以及KPI流本身的数据，通过半监督学习训练待检测的KPI流对应的异常检测模型。

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