一种基于深度学习的乳腺癌超声图像的可解释性识别方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202110253620.6

申请日：

2021-03-02

公开(公告)号：

CN112862808A

公开(公告)日：

2021-05-28

发明(设计)人：

王建惠雨陈世超

申请人：

申请人地址：

221018 江苏省徐州市云龙区丽水路2号

IPC主分类号：

G06T700

IPC分类号：

G06T712 G06T713 G06T7136 G06K962 G06N304 G06N308

代理机构：

南京灿烂知识产权代理有限公司 32356

代理人：

赵丽

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
2021-05-28	公开	公开
2021-06-15	实质审查的生效	实质审查的生效 IPC(主分类):G06T 7/00 申请日:20210302

共 50 条

[1]

基于深度学习的乳腺癌图像特征识别方法及系统 [P].

张秀磊 ;

顾建军 ;

孙锁锋 ;

司丕蕾 ;

高素华 ;

杨永光 ;

刘小转 ;

王萍 ;

梁俊婷 ;

张倩 .

中国专利 :CN120746944A ,2025-10-03

[2]

基于可解释性深度学习的心电图分类 [P].

韩青华 ;

张世华 ;

张炙炀 ;

周维 .

中国专利 :CN114762605A ,2022-07-19

[3]

基于深度学习网络的超声乳腺癌图像病灶区自动分割方法 [P].

秦对 ;

冉孟佳 ;

张冰玉 ;

李章勇 .

中国专利 :CN118552726A ,2024-08-27

[4]

一种基于层级网络的可解释性超声图像结节识别方法 [P].

杨静 ;

张栋 ;

王娟 ;

韩泓丞 ;

袁新 ;

杜少毅 .

中国专利 :CN115187580B ,2025-08-01

[5]

一种基于深度学习的乳腺超声肿瘤识别方法 [P].

杨国武 ;

陈琴 ;

陈祥 .

中国专利 :CN110264462B ,2019-09-20

[6]

一种基于深度学习的可解释SAR图像的识别方法 [P].

李鹏 ;

胡晓伟 ;

冯存前 ;

汪洋 ;

齐铖 .

中国专利 :CN115147725A ,2022-10-04

[7]

基于超声图像的乳腺癌分子亚型识别预测方法及系统 [P].

吴英 ;

李发明 .

中国专利 :CN120823599A ,2025-10-21

[8]

基于多模态深度学习影像组学的乳腺癌超声图像分类方法 [P].

吴佩彦 ;

吴兴隆 ;

姜炎 ;

李梦萤 ;

邢涵硕 ;

徐国平 .

中国专利 :CN116740435B ,2025-09-02

[9]

基于多尺度深度学习的乳腺癌图像识别方法、装置及介质 [P].

高雨枫 ;

张天忆 ;

沈闯 .

中国专利 :CN110175998A ,2019-08-27

[10]

一种具有可解释性的医学图像深度学习方法 [P].

王好谦 ;

孙中治 ;

杨芳 .

中国专利 :CN112862089A ,2021-05-28

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