基于3D多目标特征学习的肺结节良恶性分类的方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN201910807278.2

申请日：

2019-08-29

公开(公告)号：

CN110517253A

公开(公告)日：

2019-11-29

发明(设计)人：

蓝天匡艳黄翔昱刘峤彭川

申请人：

申请人地址：

611731 四川省成都市高新区（西区）西源大道2006号

IPC主分类号：

G06T700

IPC分类号：

G06K962

代理机构：

代理人：

法律状态：

实质审查的生效

国省代码：

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法律状态

法律状态公告日	法律状态	法律状态信息
2019-12-24	实质审查的生效	实质审查的生效 IPC(主分类):G06T 7/00 申请日:20190829
2019-11-29	公开	公开

共 50 条

[1] 基于3D卷积神经网络与深度学习的肺结节良恶性分类方法 [P].

唐雯 ;

张荣国 ;

王少康 ;

陈宽 .

中国专利 :CN108389201A ,2018-08-10

[2] 基于3D DIRLEAN的肺小结节良恶性分类方法 [P].

叶芳 ;

王文举 ;

殷淑雅 ;

朱琳 ;

陈怡楠 ;

于红 .

中国专利 :CN117576457A ,2024-02-20

[3] 基于CNN模型的肺结节良恶性分类方法及装置 [P].

田淼 ;

梁文莹 ;

曾书勋 ;

康昭 ;

张映辉 ;

刘欣刚 ;

吴少智 ;

田丹 .

中国专利 :CN114187467A ,2022-03-15

[4] 基于跨模态时空融合网络的肺结节良恶性分类方法 [P].

葛瑞泉 ;

沈寅 ;

方昭杰 ;

余潇 ;

庄柯 ;

周冠宇 ;

赵渝程 ;

王昌淼 ;

贾刚勇 ;

范小朋 .

中国专利 :CN119904683A ,2025-04-29

[5] 一种基于迁移学习的肺结节良恶性图像分类方法及系统 [P].

乔建苹 ;

范燕玲 ;

颉丽华 ;

杨晓双 ;

姚文龙 .

中国专利 :CN114494141A ,2022-05-13

[6] 一种可解释的肺结节良恶性分类方法 [P].

张小洪 ;

陈伟 ;

张祥博 ;

刘晨 ;

周宏 ;

杨露 ;

李雨聪 ;

温浩 .

中国专利 :CN111767952B ,2024-03-29

[7] 一种可解释的肺结节良恶性分类方法 [P].

张小洪 ;

陈伟 ;

张祥博 ;

刘晨 ;

周宏 ;

杨露 ;

李雨聪 ;

温浩 .

中国专利 :CN111767952A ,2020-10-13

[8] 一种基于深度信念网络的肺结节良恶性分类方法 [P].

赵涓涓 ;

杨佳玲 ;

强彦 ;

强薇 ;

王华 .

中国专利 :CN107194929A ,2017-09-22

[9] 一种基于多尺度迁移学习的肺结节良恶性分类方法和系统 [P].

张光磊 ;

李泽坤 ;

范广达 ;

邢彤彤 .

中国专利 :CN110852350B ,2020-02-28

[10] 一种基于双通路网络的肺结节良恶性分类方法 [P].

顾军华 ;

孙哲然 ;

张亚娟 .

中国专利 :CN112232433B ,2021-01-15

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