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公开(公告)号：CN112352287B
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN201980041038.4
申请日：2019-06-18
Applicant: 皇家飞利浦有限公司
IPC: G16H40/40
Abstract: 在维修设备(102)处，经由至少一个用户输入设备(103)来提供用户接口(106)，用户经由所述用户接口来提交订单请求(117)以订购请求的零件(X)。使用共同更换数据库(114)来识别针对所请求的零件(X)的共同更换信息(116)并将其显示在显示器上。例如，可以识别通常与请求的零件(X)共同更换的第二零件(Y)并推荐其以用于与零件(X)一起更换；或者，如果订购了两个零件(X)和(Y)，则共同更换信息可以是推荐仅订购这些零件中的一个零件。在主管数据库(114)的服务器处，从维修设备接收订单请求并使用共同更换数据库(114)来生成针对请求的零件的共同更换信息(116)，并且将共同更换信息发送到维修设备。
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公开(公告)号：CN116325012A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202180067302.9
申请日：2021-09-18
Applicant: 皇家飞利浦有限公司
IPC: G16H40/20
Abstract: 一种用于将日志文件的至少部分传输到服务中心服务器(16)的方法(100)包括：分析所述日志文件(32)以生成维护问题的通知(38)并将所述通知发送到所述服务中心服务器，并且对于每个通知，定义与所述通知相关联的日志的部分；将所述日志文件划分成部分(40、42)，包括与所述通知相关联的部分和与所述日志文件的其余部分相对应的至少一个部分；将成本(44)和值(46)分配给所述部分；基于针对所述部分的所分配的成本和所分配的值来确定所述部分的顺序；并且以所确定的顺序将所述部分传输到所述服务中心服务器。
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公开(公告)号：CN114072822A
公开(公告)日：2022-02-18
申请号：CN202080045468.6
申请日：2020-06-18
Applicant: 皇家飞利浦有限公司
Abstract: 一种非瞬态计算机可读介质(107、127)存储有指令，所述指令能由至少一个电子处理器(101、113)读取并运行以执行可疑设备配置检测方法(200)。所述方法包括：从设备(120)的机群的设备日志数据(108)和/或系统配置文件(112)中提取设备配置事务(132)的机群配置事务数据库(130)，其中，每个配置事务包括一个或多个支持数据字段(134)、参数标识符(136)及其值(138)；构建配置异常检测器(140)以识别所述机群配置事务数据库中的异常配置事务；通过将所述配置异常检测器应用于从一个或多个感兴趣设备中提取的配置事务来检测一个或多个可疑配置事务(150)；并且当检测到所述一个或多个可疑配置事务时，生成警报(160)和报告(170)中的至少一项。
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公开(公告)号：CN109564779A
公开(公告)日：2019-04-02
申请号：CN201780043852.0
申请日：2017-07-17
Applicant: 皇家飞利浦有限公司
CPC classification number: G16H40/40 , G06F19/321 , G16H40/63
Abstract: 本发明涉及一种用于评价医学设备质量的装置。它被描述为：提供与由医学设备采集的至少一幅医学图像相关联的至少一个报告(210)，其中，报告与对应的医学图像相关联；分析所述至少一个报告并生成至少一个图像质量参数(220)，其中，图像质量参数与对应的报告相关联；评价所述至少一个图像质量参数并生成与所述医学设备有关的警报信息(230)。
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公开(公告)号：CN113396395B
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN201980089663.6
申请日：2019-12-19
Applicant: 皇家飞利浦有限公司
Abstract: 一种非暂时性计算机可读介质，其存储可由至少一个电子处理器(10、12、14)读取和执行的指令，以通过将日志模式应用于正在进行分析的日志数据来执行日志模式分析方法(300)，所述正在进行分析的日志数据包括具有时间戳并由针对一组字段的值定义的日志事件。所述正在进行分析的日志数据被存储在可由所述至少一个电子处理器经由电子网络(31)访问的服务器(30)上。所述日志模式分析方法包括：构建检索查询，以选择处于时间间隔内并且还满足与所述日志模式相关联并在所述一组字段的一个或多个过滤器字段上定义的至少一个附加约束的日志事件；经由所述电子网络将所述正在进行分析的日志数据的子集从所述服务器下载到所述至少一个电子处理器，其中，所述子集是通过所述检索查询从所述正在进行分析的日志数据中选择的；将所述日志模式应用于所述正在进行分析的日志数据的已下载的子集，以识别所述正在进行分析的日志数据中的日志模式命中；并且控制显示屏(16)显示所述正在进行分析的日志数据中的所述日志模式命中的报告。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118511189A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202280080134.1
申请日：2022-11-30
Applicant: 皇家飞利浦有限公司
IPC: G06Q10/20 , G06Q10/0631
Abstract: 一种非瞬态计算机可读介质(107，127)存储能够由至少一个电子处理器(101，113)读取和运行的指令，以执行选择由正在服务的医学设备(120)自动生成的日志数据(130)的子集的方法(200)。所述方法包括生成表示所述医学设备(120)的部件的分层部件图(132)的链(134)，其中，每条链从所述分层部件图的节点(136)开始并且沿着所述分层部件图的分层结构向上延伸，所述节点表示所述服务中所涉及的所述医学设备的部件；识别所述医学设备的与所生成的链的所述节点相对应的部件的子集；选择所述日志数据的所述子集作为与所述医学设备的部件的所识别的子集相关联的所述日志数据的消息(138)；并且显示所述日志数据的所述子集的至少部分。
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公开(公告)号：CN116348828A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202180072104.1
申请日：2021-10-14
Applicant: 皇家飞利浦有限公司
IPC: G05B23/02
Abstract: 一种从电子设备(12)的文件(32)生成警报(30)的排序的列表(42)的方法(100)包括：将预测模型(34)应用于所述文件的数据以生成针对所述电子设备的维护警报；针对一组准则(36)将离散值分配给每个维护警报，其中，所述维护警报具有被计算为所分配的离散值的乘积的份额；执行基于信用的排队过程(38)以将所述维护警报分配给排序的列表的时隙，其中，在所述基于信用的排队过程中，所述维护警报根据针对相应维护警报计算的份额来累积信用；并且在与所述至少一个电子处理器操作性连接的显示设备(24)上根据所述维护警报到所述排序的列表的所述时隙的所述分配将所述维护警报显示为所述排序的列表。
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公开(公告)号：CN114041154A
公开(公告)日：2022-02-11
申请号：CN202080047726.4
申请日：2020-06-18
Applicant: 皇家飞利浦有限公司
IPC: G06Q10/10
Abstract: 一种非瞬态计算机可读介质(107、127)存储指令，所述指令可由与显示器(105)和至少一个用户输入设备(103)操作地连接的至少一个电子处理器(101、113)读取和执行以执行设备服务支持方法(200)。所述方法包括：从服务日志(130)识别针对多个先前服务情况(124)的属性(122)的属性值(120)；通过使用比较度量(132)和相关性阈值(134)将所识别的针对所述先前服务情况的属性值与针对当前服务情况(126)的属性值进行比较来从所述多个先前服务情况中识别一组相关服务情况(128)；在所述显示器上根据所述一组相关服务情况中的相关服务情况(140)的日历日期来绘制所述相关服务情况的时间线(150)；提供用于经由所述至少一个用户输入设备对所述相关性阈值的用户调节的相关性图形用户界面(GUI)对话框(160)；并且响应于经由相关性GUI对话框对所述相关性阈值的用户调节而重复识别和绘制以基于所述相关性阈值的所述用户调节来动态地更新所绘制的时间线。
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公开(公告)号：CN118202368A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202280070509.6
申请日：2022-10-13
Applicant: 皇家飞利浦有限公司
IPC: G06Q10/0633 , G06Q10/20 , G06F11/30 , G06F11/34
Abstract: 至少一种非瞬态计算机可读介质(14、16、18)存储日志数据(20)，所述日志数据包括：由医学成像设备(12)生成的日志数据字符串；正则表达式(22)的集合，其用于分析所述日志数据；以及指令，其能够由第一计算机(14)读取和运行以：将所述正则表达式的集合中的正则子表达式(24)应用于所述日志数据字符串来选择所述日志数据的子集，其中，每个正则子表达式由包含在所述正则表达式的集合中的至少一个正则表达式中的字符串定义；以及经由局域网(LAN)和/或互联网(13)将仅包括所述日志数据的子集的所述日志数据的部分传输到第二计算机(16)。
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公开(公告)号：CN116171439A
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN202180055356.3
申请日：2021-08-05
Applicant: 皇家飞利浦有限公司
IPC: G06F18/2431 , G06N5/01
Abstract: 一种生成机器学习(ML)决策树分类器(12)的方法(100)包括：通过以下操作将子节点迭代添加到ML决策树分类器的节点：从特征集中选择多个特征；在由所选择的多个特征定义的平面(30)中创建一个或多个边界(34)，所述一个或多个边界将所述平面分隔成区域(36)，所述区域将与所述节点相关联的训练数据划分成训练数据的至少两个子集，所述一个或多个边界是基于与所述节点相关联的所述训练数据的类标签来创建的；针对训练数据的每个子集，将子节点添加到所述节点，所述子节点具有包括训练数据的所述子集的相关联的训练数据；并且使用在所述平面中的所创建的一个或多个边界来定义针对所述节点的分类规则。
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