基于深度神经网络的肺结节良恶性检测方法及装置

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN201710772014.9

申请日：

2017-08-31

公开(公告)号：

CN107616796B

公开(公告)日：

2018-01-23

发明(设计)人：

刘超飞刘立

申请人：

申请人地址：

100085 北京市海淀区高里掌路1号院18号楼103-86

IPC主分类号：

A61B508

IPC分类号：

代理机构：

北京路浩知识产权代理有限公司 11002

代理人：

王莹;李官

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
2018-02-16	实质审查的生效	实质审查的生效 IPC(主分类):A61B 5/08 申请日:20170831
2020-09-11	授权	授权
2018-01-23	公开	公开
2021-07-27	专利申请权、专利权的转移	专利权的转移 IPC(主分类):A61B 5/08 登记生效日:20210715 变更事项:专利权人变更前权利人:北京医拍智能科技有限公司变更后权利人:杭州卓健信息科技股份有限公司变更事项:地址变更前权利人:100085 北京市海淀区高里掌路1号院18号楼103-86 变更后权利人:310018 浙江省杭州市经济技术开发区下沙街道元成路199号1号楼22层

共 50 条

[1]

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

[2]

基于3D卷积神经网络与深度学习的肺结节良恶性分类方法 [P].

唐雯 ;

张荣国 ;

王少康 ;

陈宽 .

中国专利 :CN108389201A ,2018-08-10

[3]

一种基于特征融合的卷积神经网络的肺结节良恶性检测方法 [P].

王华锋 ;

赵婷婷 ;

冯毅夫 ;

高皓琪 ;

齐一凡 ;

马晨南 ;

付明霞 ;

潘海侠 .

中国专利 :CN107945179A ,2018-04-20

[4]

一种基于新型神经网络模型的CT影像肺结节良恶性分类方法 [P].

张鹏 ;

徐欣楠 ;

姜格宁 ;

张雷 .

中国专利 :CN109242839B ,2019-01-18

[5]

一种确定肺结节良恶性的方法及装置 [P].

丁泽震 ;

杨忠程 ;

魏子昆 .

中国专利 :CN108629764A ,2018-10-09

[6]

基于深度卷积神经网络自动分割肺结节的辅助检测方法 [P].

孔德兴 ;

杜维伟 ;

徐宗本 ;

靖稳峰 .

中国专利 :CN109727253A ,2019-05-07

[7]

与肺结节良恶性有关的标志物组合、肺结节良恶性判别方法和应用 [P].

李浩浩 ;

聂金福 ;

赵慧娟 ;

陈天哲 ;

陈晓亮 .

中国专利 :CN120683240A ,2025-09-23

[8]

基于深度神经网络的目标检测方法及装置 [P].

姚勇强 ;

董远 ;

白洪亮 ;

熊风烨 .

中国专利 :CN109146843A ,2019-01-04

[9]

一种基于神经网络的结节良恶性判断装置 [P].

张淦钧 .

中国专利 :CN114742761A ,2022-07-12

[10]

基于CNN模型的肺结节良恶性分类方法及装置 [P].

田淼 ;

梁文莹 ;

曾书勋 ;

康昭 ;

张映辉 ;

刘欣刚 ;

吴少智 ;

田丹 .

中国专利 :CN114187467A ,2022-03-15

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