基于深度卷积神经网络自动识别甲状腺结节良恶性的辅助诊断系统

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN201610362069.8

申请日：

2016-05-26

公开(公告)号：

CN106056595B

公开(公告)日：

2016-10-26

发明(设计)人：

孔德兴吴法马金连

申请人：

申请人地址：

310012 浙江省杭州市西湖区文三路90号71幢7层东709、710室

IPC主分类号：

G06T700

IPC分类号：

G16H5020

代理机构：

杭州中成专利事务所有限公司 33212

代理人：

周世骏

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
2019-09-17	授权	授权
2016-11-23	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:101688762123 IPC(主分类):G06T 7/00 专利申请号:2016103620698 申请日:20160526
2019-06-04	著录事项变更	著录事项变更 IPC(主分类):G06T 7/00 变更事项:申请人变更前:浙江德尚韵兴图像科技有限公司变更后:浙江德尚韵兴医疗科技有限公司变更事项:地址变更前:310012 浙江省杭州市文三路90号东部软件园6号楼科技大厦8层东801/802室变更后:310012 浙江省杭州市西湖区文三路90号71幢7层东709、710室
2016-10-26	公开	公开

共 50 条

[1]

基于多尺度卷积神经网络甲状腺超声图像结节诊断系统 [P].

李帅 ;

宋文凤 ;

刘吉 ;

郝爱民 .

中国专利 :CN107680678B ,2018-02-09

[2]

自动诊断甲状腺结节良恶性的方法及装置 [P].

杜强 ;

严亚飞 ;

郭雨晨 ;

聂方兴 ;

唐超 ;

张兴 .

中国专利 :CN112820399A ,2021-05-18

[3]

基于卷积神经网络的肺结节良恶性预测方法 [P].

田捷 ;

沈伟 ;

杨凤 ;

杨彩云 .

中国专利 :CN104700118A ,2015-06-10

[4]

基于自蒸馏卷积神经网络的甲状腺结节识别系统 [P].

李明磊 ;

罗浩 ;

闫鹏飞 ;

周航 ;

蒋宇辰 ;

周显礼 .

中国专利 :CN119515810A ,2025-02-25

[5]

基于基因组变异与异常表达结合的甲状腺结节良恶性辅助诊断系统 [P].

石涵 ;

李玉欣 ;

何文天 ;

魏宇洋 ;

杨峰 ;

洪跟东 .

中国专利 :CN118248319B ,2024-12-03

[6]

基于基因组变异与异常表达结合的甲状腺结节良恶性辅助诊断系统 [P].

石涵 ;

李玉欣 ;

何文天 ;

魏宇洋 ;

杨峰 ;

洪跟东 .

中国专利 :CN118248319A ,2024-06-25

[7]

基于深度学习的超声甲状腺结节良恶性特征可视化的方法 [P].

王守超 .

中国专利 :CN111243042A ,2020-06-05

[8]

一种基于神经网络的甲状腺CT图像结节自动诊断系统 [P].

程思一 ;

李文钧 ;

岳克强 ;

潘成铭 ;

孙洁 ;

刘昊 .

中国专利 :CN112862783A ,2021-05-28

[9]

基于TI-RADS多任务神经网络的甲状腺结节良恶性分类方法 [P].

董于杰 ;

卫建华 ;

范军俊 ;

高志熙 ;

安俊杰 ;

阎东军 ;

韩晓红 ;

张巍 ;

刘剑 ;

王亮 ;

侯祥敏 ;

王庆伟 ;

张云仙 .

中国专利 :CN114494687A ,2022-05-13

[10]

基于TI-RADS多任务神经网络的甲状腺结节良恶性分类方法 [P].

董于杰 ;

卫建华 ;

范军俊 ;

高志熙 ;

安俊杰 ;

阎东军 ;

韩晓红 ;

张巍 ;

刘剑 ;

王亮 ;

侯祥敏 ;

王庆伟 ;

张云仙 .

中国专利 :CN114494687B ,2025-11-07

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