基于深度学习的肺结节识别与分割方法、系统及存储介质

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202411797376.X

申请日：

2024-12-09

公开(公告)号：

CN119723190A

公开(公告)日：

2025-03-28

发明(设计)人：

张岩

申请人：

郑州大学第一附属医院

申请人地址：

450000 河南省郑州市金水区龙湖中环路1号郑州大学第一附属医院郑东院区

IPC主分类号：

G06V10/764

IPC分类号：

G06V10/26 G06V10/82 G06N3/0464 G06N3/08

代理机构：

北京知汇林知识产权代理事务所(普通合伙) 11794

代理人：

周敏毅

法律状态：

实质审查的生效

国省代码：

河南省郑州市

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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
2025-04-15	实质审查的生效	实质审查的生效IPC(主分类):G06V 10/764申请日:20241209
2025-03-28	公开	公开

共 50 条

[1]

基于深度学习的肺结节识别与分割方法及系统 [P].

陈海欣 ;

李伟忠 ;

严朝煜 .

中国专利 :CN112581436B ,2024-08-13

[2]

基于深度学习的肺结节识别与分割方法及系统 [P].

陈海欣 ;

李伟忠 ;

严朝煜 .

中国专利 :CN112581436A ,2021-03-30

[3]

一种基于深度学习的肺结节图像增强与复原方法 [P].

王子奇 ;

张晓菊 ;

刘海洋 ;

黄少辉 ;

文菲菲 .

中国专利 :CN119887599A ,2025-04-25

[4]

基于深度学习的肺结节精细化分割方法、装置及存储介质 [P].

谢元忠 ;

聂生东 ;

陈阳 ;

孔雪 .

中国专利 :CN114359560B ,2025-12-16

[5]

基于深度学习的肺结节精细化分割方法、装置及存储介质 [P].

谢元忠 ;

聂生东 ;

陈阳 ;

孔雪 .

中国专利 :CN114359560A ,2022-04-15

[6]

基于深度学习的动态超声乳腺结节实时分割与识别的方法 [P].

王守超 .

中国专利 :CN111539930B ,2020-08-14

[7]

基于深度学习的肺结节分割计算方法、装置及系统 [P].

杜强 ;

高泽宾 ;

郭雨晨 ;

聂方兴 ;

张兴 .

中国专利 :CN111553892B ,2020-08-18

[8]

基于深度学习的肺结节半自动分割方法、装置、设备及介质 [P].

韩晓光 ;

石鲁越 ;

刘周 ;

王昌淼 ;

李丽 ;

罗虹虹 ;

罗德红 ;

于振涛 .

中国专利 :CN114693671A ,2022-07-01

[9]

基于深度学习的图像分割方法及系统 [P].

高峰 .

中国专利 :CN118366162B ,2024-08-20

[10]

基于深度学习的图像分割方法及系统 [P].

高峰 .

中国专利 :CN118366162A ,2024-07-19

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