一种基于局部子空间学习的MR图像海马体分割算法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN201710541559.9

申请日：

2017-07-05

公开(公告)号：

CN107292346B

公开(公告)日：

2017-10-24

发明(设计)人：

王艳李鲜何嘉吴锡周激流

申请人：

申请人地址：

610000 四川省成都市一环路南一段24号

IPC主分类号：

G06K962

IPC分类号：

G06T711

代理机构：

北京华仲龙腾专利代理事务所(普通合伙) 11548

代理人：

李静

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
2017-10-24	公开	公开
2017-11-24	实质审查的生效	实质审查的生效 IPC(主分类):G06K 9/62 申请日:20170705
2019-11-15	授权	授权

共 50 条

[1]

基于局部线性回归的半监督图像聚类子空间学习算法 [P].

张鸿 ;

汪萌 .

中国专利 :CN102968639A ,2013-03-13

[2]

基于距离场融合的MR图像海马体分割方法 [P].

冯前进 ;

庞树茂 ;

阳维 ;

卢振泰 .

中国专利 :CN105205810B ,2015-12-30

[3]

一种基于序列学习的海马体分割方法 [P].

肖志勇 ;

刘辰 .

中国专利 :CN109584244A ,2019-04-05

[4]

基于局部子空间学习的多视角聚类方法 [P].

冯林 ;

刘胜蓝 ;

刘洋 .

中国专利 :CN106096628A ,2016-11-09

[5]

一种基于局部同胚与子空间学习的非负张量数据降维算法 [P].

马争鸣 ;

吴荟彬 ;

陈成 ;

梁傲琨 ;

刘洁 .

中国专利 :CN111563540A ,2020-08-21

[6]

一种基于子空间学习的图像特征提取方法 [P].

李颖 ;

王建坤 ;

王高峰 .

中国专利 :CN111814887A ,2020-10-23

[7]

一种基于最优子空间学习的异构迁移学习方法 [P].

吴庆耀 ;

闫玉光 ;

毕朝阳 .

中国专利 :CN110705591A ,2020-01-17

[8]

一种基于对称正定矩阵流形切空间子空间学习的描述子局部聚合向量方法 [P].

马争鸣 ;

车航健 ;

陈李创凯 ;

刘洁 .

中国专利 :CN109598311A ,2019-04-09

[9]

基于完全矫正Boosting和子空间学习算法的步态识别方法 [P].

王艳 ;

潘沛克 ;

何嘉 ;

吴锡 ;

周激流 .

中国专利 :CN107103296A ,2017-08-29

[10]

一种基于深度学习的海马体分割方法、装置及存储介质 [P].

刘伟奇 ;

马学升 ;

陈金钢 ;

徐鹏 ;

赵友源 ;

陈磊 ;

庞盼 .

中国专利 :CN115526893A ,2022-12-27

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