基于深度学习的病理切片小目标检测方法及系统

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202111220413.7

申请日：

2021-10-20

公开(公告)号：

CN113947582A

公开(公告)日：

2022-01-18

发明(设计)人：

凌泽乐蔡东兴张欣欣

申请人：

申请人地址：

250215 山东省济南市中国（山东）自由贸易试验区济南片区经十东路28666号

IPC主分类号：

G06T700

IPC分类号：

G06T711 G06T550 G06K962 G06V10764 G06V1025 G06V1082 G06N304 G06N308

代理机构：

济南圣达知识产权代理有限公司 37221

代理人：

祖之强

法律状态：

公开

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
2022-01-18	公开	公开
2022-02-08	实质审查的生效	实质审查的生效 IPC(主分类):G06T 7/00 申请日:20211020

共 50 条

[1]

基于深度学习的病理切片图像质量评级方法及系统 [P].

陈辰 ;

蔡东兴 ;

张欣欣 .

中国专利 :CN113888529A ,2022-01-04

[2]

基于深度学习的肠道病理切片图像识别分析系统及方法 [P].

于红刚 ;

吴练练 ;

宫德馨 .

中国专利 :CN109063747A ,2018-12-21

[3]

基于深度学习的病理切片分析装置及方法 [P].

李位琼 ;

区初斌 .

中国专利 :CN121170353A ,2025-12-19

[4]

基于深度学习的甲状腺细胞病理切片恶性区域的检测方法 [P].

钱东东 ;

何一凡 ;

魏军 .

中国专利 :CN112508850A ,2021-03-16

[5]

基于深度学习的PD-L1病理切片自动判读方法及系统 [P].

夏晨洋 ;

史旭栋 ;

叶灵枫 .

中国专利 :CN114235539A ,2022-03-25

[6]

一种基于深度学习的病理切片智能分析方法及系统 [P].

房艳春 ;

朱强 ;

杨黄龙 ;

樊岑松 .

中国专利 :CN121170793A ,2025-12-19

[7]

基于深度学习的全尺度病理切片的快速诊断和评分方法 [P].

朱小钦 ;

杨亲亲 ;

范旭伟 ;

代子民 ;

郭洋洋 ;

付彩玲 ;

张一帆 .

中国专利 :CN108305249B ,2018-07-20

[8]

一种基于深度学习的胃癌病理切片分割算法 [P].

王连生 .

中国专利 :CN112085741B ,2024-03-26

[9]

一种基于深度学习的胃癌病理切片分割算法 [P].

王连生 .

中国专利 :CN112085741A ,2020-12-15

[10]

一种基于深度学习的银屑病组织病理切片分割方法和系统 [P].

张晶 ;

何校栋 ;

雷晓达 ;

李伟平 ;

卢迪 .

中国专利 :CN111311607A ,2020-06-19

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