基于深度学习的肺损伤区域自动分割系统及方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202510408942.1

申请日：

2025-04-02

公开(公告)号：

CN120339614A

公开(公告)日：

2025-07-18

发明(设计)人：

闵思敏张雷张小楠刘玉岭周驰

申请人：

安徽省宿州市立医院

申请人地址：

234000 安徽省宿州市埇桥区汴阳三路616号

IPC主分类号：

G06V10/26

IPC分类号：

G06V10/30 G06V10/34 G06V10/36 G06V10/44 G06V10/46 G06V10/94 G06N3/0464 G16H30/40 G06T19/00 G06F3/04815 G06F3/04845

代理机构：

马鞍山诗诚新知专利代理事务所(普通合伙) 34411

代理人：

王月华

法律状态：

实质审查的生效

国省代码：

安徽省宿州市

引用

下载

共 50 条

[1]

基于深度学习的肺损伤区域自动分割系统及方法 [P].

闵思敏 ;

张雷 ;

张小楠 ;

刘玉岭 ;

周驰 .

中国专利 :CN120339614B ,2025-11-28

[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]

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

[4]

基于深度学习的CBCT图像空腔区域分割方法及系统 [P].

安冉 ;

张康平 ;

王中振 ;

孙宇 ;

吴宏新 ;

张文宇 ;

王亚杰 .

中国专利 :CN118521788A ,2024-08-20

[5]

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

[6]

基于深度学习的桥梁损伤智能检测方法及系统 [P].

余郁 .

中国专利 :CN121033368A ,2025-11-28

[7]

基于深度学习的胰腺神经内分泌肿瘤自动分割方法及系统 [P].

黄炳升 ;

林晓艺 ;

高樱榕 ;

肖焕辉 ;

罗宴吉 ;

冯仕庭 ;

宋晨宇 ;

陈洁 .

中国专利 :CN110047082A ,2019-07-23

[8]

基于深度学习的脑肿瘤自动分割方法及系统 [P].

尤佳 ;

黄梦醒 ;

刘晋汝 ;

毋媛媛 ;

张雨 ;

刘慧舟 ;

徐博 .

中国专利 :CN119942107A ,2025-05-06

[9]

一种基于深度学习的病变区域自动分割方法 [P].

冯翱 ;

马宗庆 .

中国专利 :CN107730507A ,2018-02-23

[10]

基于深度学习的CT影像肺血管的分割方法及系统 [P].

余明亮 ;

魏军 .

中国专利 :CN111091573B ,2020-05-01

← 1 2 3 4 5 →

法律状态公告日	法律状态	法律状态信息
2025-08-05	实质审查的生效	实质审查的生效IPC(主分类):G06V 10/26申请日:20250402
2025-07-18	公开	公开
2025-11-28	授权	授权