基于跨模态时空融合网络的肺结节良恶性分类方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202411964812.8

申请日：

2024-12-30

公开(公告)号：

CN119904683A

公开(公告)日：

2025-04-29

发明(设计)人：

葛瑞泉沈寅方昭杰余潇庄柯周冠宇赵渝程王昌淼贾刚勇范小朋

申请人：

杭州电子科技大学杭州中科先进技术发展有限公司

申请人地址：

310018 浙江省杭州市钱塘区白杨街道2号大街1158号

IPC主分类号：

G06V10/764

IPC分类号：

G06V10/80 G06V10/20 G06V10/25 G06V10/40 G06V10/82 G06N3/0464 G06N3/08

代理机构：

代理人：

法律状态：

公开

国省代码：

浙江省杭州市

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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
2025-04-29	公开	公开
2025-05-16	实质审查的生效	实质审查的生效IPC(主分类):G06V 10/764申请日:20241230
2025-10-14	授权	授权

共 50 条

[1]

基于跨模态时空融合网络的肺结节良恶性分类方法 [P].

葛瑞泉 ;

沈寅 ;

方昭杰 ;

余潇 ;

庄柯 ;

周冠宇 ;

赵渝程 ;

王昌淼 ;

贾刚勇 ;

范小朋 .

中国专利 :CN119904683B ,2025-10-14

[2]

一种基于深度信念网络的肺结节良恶性分类方法 [P].

赵涓涓 ;

杨佳玲 ;

强彦 ;

强薇 ;

王华 .

中国专利 :CN107194929A ,2017-09-22

[3]

基于CNN模型的肺结节良恶性分类方法及装置 [P].

田淼 ;

梁文莹 ;

曾书勋 ;

康昭 ;

张映辉 ;

刘欣刚 ;

吴少智 ;

田丹 .

中国专利 :CN114187467A ,2022-03-15

[4]

一种基于双通路网络的肺结节良恶性分类方法 [P].

顾军华 ;

孙哲然 ;

张亚娟 .

中国专利 :CN112232433B ,2021-01-15

[5]

基于对抗生成网络和自编码结合的肺结节良恶性分类方法 [P].

蓝天 ;

匡艳 ;

黄翔昱 ;

刘峤 ;

彭川 .

中国专利 :CN110516747A ,2019-11-29

[6]

一种可解释的肺结节良恶性分类方法 [P].

张小洪 ;

陈伟 ;

张祥博 ;

刘晨 ;

周宏 ;

杨露 ;

李雨聪 ;

温浩 .

中国专利 :CN111767952B ,2024-03-29

[7]

一种可解释的肺结节良恶性分类方法 [P].

张小洪 ;

陈伟 ;

张祥博 ;

刘晨 ;

周宏 ;

杨露 ;

李雨聪 ;

温浩 .

中国专利 :CN111767952A ,2020-10-13

[8]

一种肺结节良恶性分类方法及相关产品 [P].

王博 ;

陶锦胜 ;

彭敏桦 ;

梁文华 ;

何建行 ;

叶竹佳 ;

陈志伟 ;

范建兵 .

中国专利 :CN115578307A ,2023-01-06

[9]

一种基于新型神经网络模型的CT影像肺结节良恶性分类方法 [P].

张鹏 ;

徐欣楠 ;

姜格宁 ;

张雷 .

中国专利 :CN109242839B ,2019-01-18

[10]

基于3D卷积神经网络与深度学习的肺结节良恶性分类方法 [P].

唐雯 ;

张荣国 ;

王少康 ;

陈宽 .

中国专利 :CN108389201A ,2018-08-10

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