基于自监督学习细粒度识别的肝癌MVI树状分级模型

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202311703231.4

申请日：

2023-12-12

公开(公告)号：

CN117911742A

公开(公告)日：

2024-04-19

发明(设计)人：

罗烨易勇刘昕宇周晨浩高旭康

申请人：

同济大学复旦大学附属中山医院

申请人地址：

200092 上海市杨浦区上海市四平路1239号

IPC主分类号：

G06V10/764

IPC分类号：

G06T7/00 G06V10/77 G06V10/52 G06V10/44 G06V10/774 G06V10/80 G06V10/82 G06N3/0464 G06N3/0455 G06N3/0895

代理机构：

上海科律专利代理事务所(特殊普通合伙) 31290

代理人：

叶凤

法律状态：

实质审查的生效

国省代码：

上海市市辖区

引用

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共 50 条

[1]

基于半监督学习和细粒度特征学习的分类优化方法 [P].

赖丹宇 ;

陈龙 .

中国专利 :CN109657697B ,2019-04-19

[2]

基于弱监督学习的甲状腺结节细粒度自动识别分类系统 [P].

杨杰 ;

陈宏 ;

李金峰 ;

魏岸若 ;

李玉翰 ;

苏家豪 .

中国专利 :CN116246099B ,2025-10-14

[3]

用于表情识别的细粒度识别模型及方法 [P].

张香伟 ;

曹喆 ;

毛云青 ;

彭大蒙 ;

葛俊 .

中国专利 :CN115546879A ,2022-12-30

[4]

基于深度学习的细粒度图像识别方法和装置 [P].

宋波 .

中国专利 :CN111027605A ,2020-04-17

[5]

基于度量学习的小样本细粒度图像识别方法 [P].

时维国 ;

胡连江 ;

宋存利 .

中国专利 :CN118982708A ,2024-11-19

[6]

一种基于深度学习的高效车辆细粒度识别方法 [P].

杨非 ;

叶娇娇 ;

高飞 ;

陆陈昊 ;

鲍虎军 ;

华炜 .

中国专利 :CN114022703A ,2022-02-08

[7]

一种基于深度学习的高效车辆细粒度识别方法 [P].

杨非 ;

叶娇娇 ;

高飞 ;

陆陈昊 ;

鲍虎军 ;

华炜 .

中国专利 :CN114022703B ,2025-04-04

[8]

一种基于轻量化双线性CNN模型的鸟类图像细粒度识别方法 [P].

沈秉辰 ;

孙宇辰 ;

金梓乔 ;

刘兆英 .

中国专利 :CN114648667B ,2024-06-07

[9]

一种基于轻量化双线性CNN模型的鸟类图像细粒度识别方法 [P].

沈秉辰 ;

孙宇辰 ;

金梓乔 ;

刘兆英 .

中国专利 :CN114648667A ,2022-06-21

[10]

基于直推式半监督深度学习的细粒度图像分类方法 [P].

石伟伟 ;

黑新宏 ;

谢国 ;

王晓帆 ;

贾萌 ;

鲁晓锋 .

中国专利 :CN114373093A ,2022-04-19

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法律状态公告日	法律状态	法律状态信息
2024-05-07	实质审查的生效	实质审查的生效IPC(主分类):G06V 10/764申请日:20231212
2024-04-19	公开	公开