一种基于自监督学习的多视图融合宫颈癌前病变图像分类方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202510003021.7

申请日：

2025-01-02

公开(公告)号：

CN119919726A

公开(公告)日：

2025-05-02

发明(设计)人：

陈鹏蓝蒋天经邵立智章军王兵

申请人：

安徽大学

申请人地址：

230039 安徽省合肥市肥西路3号

IPC主分类号：

G06V10/764

IPC分类号：

G06V10/82 G06N3/0455 G06N3/0895 G06N3/084 G06V10/80

代理机构：

合肥国和专利代理事务所(普通合伙) 34131

代理人：

吴娜

法律状态：

实质审查的生效

国省代码：

安徽省宣城市

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
2025-05-20	实质审查的生效	实质审查的生效IPC(主分类):G06V 10/764申请日:20250102
2025-05-02	公开	公开
2025-11-21	授权	授权

共 50 条

[1]

一种基于自监督学习的多视图融合宫颈癌前病变图像分类方法 [P].

陈鹏 ;

蓝蒋天经 ;

邵立智 ;

章军 ;

王兵 .

中国专利 :CN119919726B ,2025-11-21

[2]

一种基于深度学习的宫颈癌前病变识别的方法 [P].

刘君 ;

梁同 ;

陆晗 .

中国专利 :CN109977955A ,2019-07-05

[3]

一种基于Swin Transformer的多模态宫颈癌前病变区域分割方法 [P].

王涨 ;

申兴发 ;

王庆宇 ;

赵天昊 .

中国专利 :CN119107450A ,2024-12-10

[4]

一种基于Swin Transformer的多模态宫颈癌前病变区域分割方法 [P].

王涨 ;

申兴发 ;

王庆宇 ;

赵天昊 .

中国专利 :CN119107450B ,2025-10-28

[5]

一种宫颈癌前病变治疗头 [P].

李硕 ;

于祥升 ;

刘鸿志 .

中国专利 :CN120079044A ,2025-06-03

[6]

一种基于图神经网络的多模态宫颈癌前病变图像识别方法 [P].

晏菱 ;

申兴发 ;

李树丰 ;

赵庆彪 ;

刘立立 .

中国专利 :CN112750115B ,2024-06-04

[7]

一种基于图神经网络的多模态宫颈癌前病变图像识别方法 [P].

申兴发 ;

李树丰 ;

晏菱 ;

赵庆彪 ;

刘立立 .

中国专利 :CN112750115A ,2021-05-04

[8]

一种基于虚拟对抗训练网络的半监督宫颈癌图像分类方法 [P].

胡鹤轩 ;

杨天金 ;

黄倩 ;

胡强 ;

巫义锐 ;

张晔 ;

狄峰 ;

胡震云 ;

周晓军 ;

沈勤 ;

吕京澴 .

中国专利 :CN115937190B ,2025-09-09

[9]

基于自监督学习的图像分类方法及系统 [P].

刘嵩 ;

舒琦慧 .

中国专利 :CN110909820A ,2020-03-24

[10]

一种结合光谱和图像的宫颈癌前病变筛查方法 [P].

钱志余 ;

刘文文 ;

晋晓飞 ;

李俊俊 ;

张欢 .

中国专利 :CN110946552B ,2020-04-03

← 1 2 3 4 5 →