一种基于深度学习的肺结节生长速率预测装置

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN201811543927.4

申请日：

2018-12-17

公开(公告)号：

CN109636819A

公开(公告)日：

2019-04-16

发明(设计)人：

龚湛

申请人：

申请人地址：

450018 河南省郑州市郑东新区心怡路278号16层1601室

IPC主分类号：

G06T712

IPC分类号：

G06T760 G06T500 G06N304

代理机构：

北京连和连知识产权代理有限公司 11278

代理人：

李钦鹏

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
2019-05-10	实质审查的生效	实质审查的生效 IPC(主分类):G06T 7/12 申请日:20181217
2019-04-16	公开	公开

共 50 条

[1]

基于深度学习的磨玻璃肺结节风险分层预测系统 [P].

龚敬 ;

王升平 ;

彭卫军 ;

顾雅佳 ;

童彤 ;

朱晖 .

中国专利 :CN111539918A ,2020-08-14

[2]

一种基于浮动切割的肺结节深度学习分类方法 [P].

高峰 ;

张仕瑞 .

中国专利 :CN111583179B ,2020-08-25

[3]

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

[4]

一种基于深度学习的肺结节检测方法 [P].

许灿辉 ;

张洪红 ;

李玉腾 ;

史操 ;

程远志 ;

刘宇博 ;

杨琦 .

中国专利 :CN115619706A ,2023-01-17

[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]

一种基于ARM的深度学习轻量化肺结节分类方法 [P].

汤怀智 ;

任涛 ;

王莲莲 ;

张皓东 .

中国专利 :CN112819043A ,2021-05-18

[7]

一种基于深度学习的肺结节图像检测方法 [P].

宋永端 ;

邓磊 ;

熊一鑫 ;

周勇城 ;

沈志熙 ;

金其坚 .

中国专利 :CN116188404B ,2025-06-17

[8]

一种基于深度学习的肺结节筛查方法 [P].

袁克虹 ;

袁麓 .

中国专利 :CN108805209B ,2018-11-13

[9]

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

[10]

一种基于深度学习的肺结节图像增强与复原方法 [P].

王子奇 ;

张晓菊 ;

刘海洋 ;

黄少辉 ;

文菲菲 .

中国专利 :CN119887599A ,2025-04-25

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