一种基于深度学习的肺结节筛查方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN201810611520.4

申请日：

2018-06-14

公开(公告)号：

CN108805209B

公开(公告)日：

2018-11-13

发明(设计)人：

袁克虹袁麓

申请人：

申请人地址：

518055 广东省深圳市南山区西丽镇清华大学深圳研究生院

IPC主分类号：

G06K962

IPC分类号：

G06N304

代理机构：

北京市诚辉律师事务所 11430

代理人：

高香玉

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
2018-12-07	实质审查的生效	实质审查的生效 IPC(主分类):G06K 9/62 申请日:20180614
2018-11-13	公开	公开
2021-11-19	授权	授权

共 50 条

[1]

基于深度学习技术的肺结节筛查算法 [P].

韩伟 ;

赵二超 .

中国专利 :CN109785963A ,2019-05-21

[2]

一种基于深度学习技术的肺结节筛查方法及筛查系统 [P].

周成伟 ;

陈子煊 ;

李孝文 .

中国专利 :CN113160153A ,2021-07-23

[3]

一种基于深度学习的CT图像肺结节快速筛查方法 [P].

叶宏伟 ;

李辉 .

中国专利 :CN111369530B ,2020-07-03

[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

[6]

肺结节筛查模型的组建方法和装置以及肺结节筛查方法和装置 [P].

梁瀚 ;

周鑫兰 ;

李甫强 ;

乔斯坦 ;

赵鑫 ;

吴逵 .

中国专利 :CN119213498A ,2024-12-27

[7]

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

[8]

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

[9]

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

[10]

一种基于深度学习的肺结节检出软件测试方法 [P].

赵阳光 .

中国专利 :CN111913871A ,2020-11-10

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