基于深度学习的肺结节检测分级与管理的方法及系统

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN201710230623.1

申请日：

2017-04-10

公开(公告)号：

CN107103187B

公开(公告)日：

2017-08-29

发明(设计)人：

周鹏张少霆任静青浩渺陈峥罗红兵胡仕北何长久

申请人：

申请人地址：

610041 四川省成都市武侯区人民南路四段55号

IPC主分类号：

G16H5020

IPC分类号：

G06K946 G06K962 G06N304 G06N308

代理机构：

成都九鼎天元知识产权代理有限公司 51214

代理人：

韩雪

法律状态：

授权

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
2020-12-29	授权	授权
2017-08-29	公开	公开
2017-09-22	实质审查的生效	实质审查的生效号牌文件类型代码:1604 号牌文件序号:101749365404 IPC(主分类):G06F 19/00 专利申请号:2017102306231 申请日:20170410

共 50 条

[1]

一种基于深度学习的肺结节检测分级与管理的方法与系统 [P].

强光亮 ;

马善吴 ;

林楚童 ;

贺未 ;

金亮 .

中国专利 :CN118506114A ,2024-08-16

[2]

一种基于深度学习的肺结节检测分级与管理的方法与系统 [P].

强光亮 ;

马善吴 ;

林楚童 ;

贺未 ;

金亮 .

中国专利 :CN118506114B ,2024-11-01

[3]

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

[4]

基于深度学习的移动端肺结节检测与多级分类方法 [P].

张睿 ;

李雄 ;

张诗航 .

中国专利 :CN119273695A ,2025-01-07

[5]

基于深度学习的移动端肺结节检测与多级分类方法 [P].

张睿 ;

李雄 ;

张诗航 .

中国专利 :CN119273695B ,2025-05-09

[6]

基于深度学习的肺结节识别与分割方法及系统 [P].

陈海欣 ;

李伟忠 ;

严朝煜 .

中国专利 :CN112581436B ,2024-08-13

[7]

基于深度学习的肺结节识别与分割方法及系统 [P].

陈海欣 ;

李伟忠 ;

严朝煜 .

中国专利 :CN112581436A ,2021-03-30

[8]

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

[9]

基于深度学习的肺结节CT图像检测系统 [P].

王冉 ;

孙华东 ;

赵志杰 ;

任聪 ;

韩小为 ;

张立志 .

中国专利 :CN111476766A ,2020-07-31

[10]

一种基于深度学习的CT肺结节检测系统 [P].

陈华 ;

叶颖 .

中国专利 :CN111489349A ,2020-08-04

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