一种基于层级网络的可解释性超声图像结节识别方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202210967012.6

申请日：

2022-08-11

公开(公告)号：

CN115187580B

公开(公告)日：

2025-08-01

发明(设计)人：

杨静张栋王娟韩泓丞袁新杜少毅

申请人：

西安交通大学

申请人地址：

710049 陕西省西安市碑林区咸宁西路28号

IPC主分类号：

G06T7/00

IPC分类号：

G06T7/187 G06T7/73 G06V10/44 G06V10/74 G06V10/764 G06V10/774 G06V10/82 G06N3/08

代理机构：

西安通大专利代理有限责任公司 61200

代理人：

王艾华

法律状态：

授权

国省代码：

陕西省西安市

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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
2025-08-01	授权	授权

共 50 条

[1]

一种基于深度学习的乳腺癌超声图像的可解释性识别方法 [P].

王建 ;

惠雨 ;

陈世超 .

中国专利 :CN112862808A ,2021-05-28

[2]

一种基于胶囊网络的甲状腺结节超声图像分类方法 [P].

赵满坤 ;

张瑞璇 ;

魏玺 ;

刘志强 ;

于健 ;

徐天一 ;

高明 ;

张晟 ;

王臣汉 ;

喻梅 ;

于瑞国 ;

刘凯 .

中国专利 :CN110059730A ,2019-07-26

[3]

基于多尺度概率映射形态特征量化的可解释性识别系统 [P].

张栋 ;

王娟 ;

杜少毅 ;

杨静 ;

姜珏 ;

袁新 .

中国专利 :CN119445320B ,2025-11-21

[4]

基于多尺度概率映射形态特征量化的可解释性识别系统 [P].

张栋 ;

王娟 ;

杜少毅 ;

杨静 ;

姜珏 ;

袁新 .

中国专利 :CN119445320A ,2025-02-14

[5]

一种基于可解释性机器学习的甲状腺结节辅助诊断模型及系统 [P].

赵成山 ;

印国兵 .

中国专利 :CN118942673A ,2024-11-12

[6]

一种基于几何可解释性的点云生成方法 [P].

李革 ;

张若楠 .

中国专利 :CN113313834B ,2021-08-27

[7]

一种基于超声图像的神经区域识别方法 [P].

曾桀 ;

冉浩松 ;

赵楠 ;

郁葱 ;

李周游 .

中国专利 :CN118196595A ,2024-06-14

[8]

基于模型可解释性分析的未知协议聚类方法及系统 [P].

蒋浩文 ;

褚瑞娟 ;

李青 ;

任俊康 ;

陈伟权 .

中国专利 :CN120692204A ,2025-09-23

[9]

甲状腺结节超声图像实时识别方法及装置 [P].

朱瑞星 ;

黄孟钦 ;

曾强 ;

杨风辉 ;

周芳馨 .

中国专利 :CN111461202A ,2020-07-28

[10]

一种基于USFaster R-CNN的甲状腺超声图像结节自动定位识别方法 [P].

蔡庆玲 ;

孙玮 ;

梁伟霞 ;

何鸿奇 ;

林进可 .

中国专利 :CN110490892A ,2019-11-22

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