基于多模态融合的肺癌高危因素分类方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202411266662.3

申请日：

2024-09-10

公开(公告)号：

CN119206333A

公开(公告)日：

2024-12-27

发明(设计)人：

童超张钰琦张啸谦苏强

申请人：

北京航空航天大学

申请人地址：

100191 北京市海淀区学院路37号

IPC主分类号：

G06V10/764

IPC分类号：

G06V10/774 G06V10/80 G06V10/82 G06V10/75 G06F18/214 G06F18/2431 G06F18/25 G06F17/14 G16H30/20

代理机构：

北京卓特专利代理事务所(普通合伙) 11572

代理人：

田冰;段旺

法律状态：

公开

国省代码：

北京市市辖区

引用

下载

收藏

法律状态

法律状态公告日	法律状态	法律状态信息
2024-12-27	公开	公开
2025-10-03	授权	授权
2025-01-14	实质审查的生效	实质审查的生效IPC(主分类):G06V 10/764申请日:20240910

共 50 条

[1]

基于多模态融合的肺癌高危因素分类方法 [P].

童超 ;

张钰琦 ;

张啸谦 ;

苏强 .

中国专利 :CN119206333B ,2025-10-03

[2]

基于多模态融合的物体识别与姿态估计方法 [P].

徐健 .

中国专利 :CN120164204A ,2025-06-17

[3]

基于多模态融合的非小细胞肺癌预后预测方法 [P].

傅小龙 ;

赵俊 ;

侯润萍 ;

夏武艳 ;

邵琰 .

中国专利 :CN118314106B ,2025-01-17

[4]

基于多模态融合的非小细胞肺癌预后预测方法 [P].

傅小龙 ;

赵俊 ;

侯润萍 ;

夏武艳 ;

邵琰 .

中国专利 :CN118314106A ,2024-07-09

[5]

基于多模态融合的患者信息分析方法、装置、设备及介质 [P].

蒋奕 ;

罗梓欣 ;

谢囡霭 ;

梁译文 ;

邹观南 ;

郭峰 ;

吴凌龙 ;

王昌淼 ;

万翔 .

中国专利 :CN120411700A ,2025-08-01

[6]

基于深度学习多模态融合的地震活动实时监测方法及设备 [P].

赵婕乐 ;

王海峰 ;

刘子扬 ;

尹航 ;

黄和 ;

王紫樒 ;

胡成超 ;

杨光义 ;

张洪艳 .

中国专利 :CN118915136A ,2024-11-08

[7]

基于AI的多模态融合招聘面试方法、设备和介质 [P].

吕若庭 ;

祁琪 ;

高超 ;

刘晓明 ;

刘楠 ;

张清梅 .

中国专利 :CN120822932A ,2025-10-21

[8]

一种基于多模态融合的抑郁症分类方法及系统 [P].

王新沛 ;

余婧 ;

许雨柔 ;

史芸 ;

党广虹 ;

王明康 ;

杨磊 ;

郭永军 .

中国专利 :CN120656721A ,2025-09-16

[9]

基于多模态融合深度学习的传统发酵卵形鲳鲹动态风味预测方法 [P].

王悦齐 ;

吴燕燕 ;

李雨洁 ;

陈胜军 ;

赵永强 ;

杨少玲 .

中国专利 :CN120072096A ,2025-05-30

[10]

一种基于多模态融合与自适应调整的代码生成方法 [P].

吴孝贤 ;

李建伟 ;

刘莹 ;

周洋 ;

朱孟凯 .

中国专利 :CN120803420A ,2025-10-17

← 1 2 3 4 5 →