基于多任务学习的肺结节检测分割方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202210218396.1

申请日：

2022-03-03

公开(公告)号：

CN114677383B

公开(公告)日：

2024-03-15

发明(设计)人：

夏勇张峰

申请人：

西北工业大学

申请人地址：

710072 陕西省西安市友谊西路127号

IPC主分类号：

G06T7/11

IPC分类号：

G06T7/136 G06T7/155 G06T7/187 G06T7/62 G06T7/00 G06T5/30 G06V10/25 G06V10/26 G06V10/764 G06V10/82 G06N3/045 G06N3/0464 G06N3/08

代理机构：

西安凯多思知识产权代理事务所(普通合伙) 61290

代理人：

王鲜凯

法律状态：

授权

国省代码：

陕西省西安市

引用

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共 50 条

[1] 基于多任务学习的肺结节检测分割方法 [P].

夏勇 ;

张峰 .

中国专利 :CN114677383A ,2022-06-28

[2] 一种基于多任务学习的肺结节检测分割方法 [P].

夏勇 ;

张峰 .

中国专利 :CN114757902A ,2022-07-15

[3] 一种基于多任务学习的肺结节假阳性筛查方法 [P].

李劲鹏 ;

翟鹏华 ;

陶娅玲 .

中国专利 :CN112116603A ,2020-12-22

[4] 基于深度学习的医学图像肺结节检测方法 [P].

姬红兵 ;

王厚华 ;

张文博 ;

朱志刚 ;

曹奕 .

中国专利 :CN107492095A ,2017-12-19

[5] 一种基于深度学习的CT肺结节检测方法 [P].

张荣国 ;

孙蒙蒙 ;

王少康 ;

陈宽 .

中国专利 :CN108446730A ,2018-08-24

[6] 基于多注意力与多任务特征融合的肺结节检测与分类方法 [P].

蔡林沁 ;

黄宇婷 ;

谭飞 ;

谢昊天 .

中国专利 :CN114529516B ,2024-09-24

[7] 基于多注意力与多任务特征融合的肺结节检测与分类方法 [P].

蔡林沁 ;

黄宇婷 ;

谭飞 ;

谢昊天 .

中国专利 :CN114529516A ,2022-05-24

[8] 一种基于Mask-RCNN深度学习的虚拟医疗中肺结节检测与分割方法 [P].

蔡林沁 ;

隆涛 ;

卢俊夫 ;

陈思维 ;

代宇涵 .

中国专利 :CN110310281A ,2019-10-08

[9] 肺结节检测模型的训练方法和肺结节检测方法 [P].

谢迎 ;

赵京霞 .

中国专利 :CN113139928B ,2024-02-23

[10] 肺结节检测模型的训练方法和肺结节检测方法 [P].

谢迎 ;

赵京霞 .

中国专利 :CN113139928A ,2021-07-20

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法律状态公告日	法律状态	法律状态信息
2024-03-15	授权	授权