一种基于深度学习的皮肤癌黑色素瘤的图像识别方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN201711030895.3

申请日：

2017-10-28

公开(公告)号：

CN107909566A

公开(公告)日：

2018-04-13

发明(设计)人：

王亚奇周程昱刘军

申请人：

申请人地址：

310000 浙江省杭州市下沙高教园区白杨街道2号大街1158号

IPC主分类号：

G06T700

IPC分类号：

G06K962

代理机构：

杭州天昊专利代理事务所(特殊普通合伙) 33283

代理人：

何碧珩

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
2018-05-08	实质审查的生效	实质审查的生效 IPC(主分类):G06T 7/00 申请日:20171028
2021-02-12	发明专利申请公布后的驳回	发明专利申请公布后的驳回 IPC(主分类):G06T 7/00 申请公布日:20180413

共 50 条

[1]

基于深度学习的黑色素瘤识别方法及装置 [P].

杜登斌 ;

陈伯怀 ;

王振华 .

中国专利 :CN115082691A ,2022-09-20

[2]

基于深度学习的黑色素瘤识别方法及装置 [P].

杜登斌 ;

陈伯怀 ;

王振华 .

中国专利 :CN115082691B ,2024-06-28

[3]

一种基于深度学习的黑色素瘤皮肤病的分类识别方法 [P].

胡海根 ;

王海洋 ;

苏一平 ;

管秋 ;

肖杰 ;

陈胜勇 .

中国专利 :CN108427963B ,2018-08-21

[4]

一种基于集成学习的黑色素瘤皮肤病图像分类方法 [P].

胡海根 ;

孔祥勇 ;

苏一平 ;

陈胜勇 ;

管秋 ;

肖杰 .

中国专利 :CN108734138B ,2018-11-02

[5]

一种基于病变权重特征图的黑色素瘤识别方法 [P].

谈玲 ;

吴惠 ;

夏景明 .

中国专利 :CN115511882A ,2022-12-23

[6]

基于深度学习的恶性黑色素瘤及非恶性黑色素痣分类系统 [P].

丁隆乾 ;

郑先斐 ;

孙玲玲 .

中国专利 :CN109492711B ,2019-03-19

[7]

一种基于深度学习的黑色素瘤辅助诊断方法 [P].

钱春花 ;

王海权 ;

王瑞 .

中国专利 :CN117078642B ,2025-10-10

[8]

一种基于自监督对比学习的黑色素瘤图像识别方法和存储设备 [P].

闾海荣 ;

刘开创 ;

石顺中 .

中国专利 :CN114359656A ,2022-04-15

[9]

基于深度学习的皮肤癌识别系统 [P].

彭逢安 ;

邝洋辉 ;

李鑫 .

中国专利 :CN107480769A ,2017-12-15

[10]

黑色素瘤图像识别方法、装置、计算机设备及存储介质 [P].

刘杰 ;

王健宗 ;

瞿晓阳 .

中国专利 :CN112950569A ,2021-06-11

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