基于示例搜索与多示例学习的乳腺癌全切片图像分类方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202510911501.3

申请日：

2025-07-02

公开(公告)号：

CN120635587A

公开(公告)日：

2025-09-12

发明(设计)人：

宋江玲黄兵苗嘉玥殷隽

申请人：

西北大学

申请人地址：

710069 陕西省西安市太白北路229号

IPC主分类号：

G06V10/764

IPC分类号：

G06V10/80 G06N3/0455 G06V10/82 G06V10/774 G06N3/0895 G06V10/26 G06V20/70

代理机构：

西安恒泰知识产权代理事务所 61216

代理人：

王芳

法律状态：

实质审查的生效

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
2025-09-30	实质审查的生效	实质审查的生效IPC(主分类):G06V 10/764申请日:20250702
2025-09-12	公开	公开

共 50 条

[1]

基于多示例学习的图像分类方法 [P].

丁建睿 ;

刘家栋 ;

丁卓 .

中国专利 :CN120125895A ,2025-06-10

[2]

一种基于多示例学习的小样本乳腺癌细胞图像判别方法 [P].

邵俊明 ;

秦之理 ;

杨勤丽 .

中国专利 :CN113902014A ,2022-01-07

[3]

一种基于双层多实例学习的乳腺癌病理全切片图像分类方法 [P].

陈金令 ;

陆浩 ;

唐卓葳 ;

柯琦 ;

季语祝 ;

高子清 ;

魏继鸿 .

中国专利 :CN118135278A ,2024-06-04

[4]

基于深度多示例学习的极化SAR图像分类方法 [P].

焦李成 ;

刘旭 ;

张丹 ;

赵佳琦 ;

赵进 ;

尚荣华 ;

侯彪 ;

杨淑媛 ;

马文萍 ;

马晶晶 .

中国专利 :CN105894018B ,2016-08-24

[5]

基于多示例学习的病理图像分类方法及装置 [P].

郭恒亮 ;

陈婉婷 ;

杨蓓 ;

吴刚 ;

张杜娟 ;

毕跃峰 ;

魏海涛 ;

李召鹏 ;

张旭坤 .

中国专利 :CN120259714A ,2025-07-04

[6]

一种基于多视融合多示例学习的国画图像分类方法 [P].

李大湘 ;

李阳 ;

孟锐 ;

陈梦思 ;

王小毓 .

中国专利 :CN111325290A ,2020-06-23

[7]

基于多示例学习的恶意软件分类方法 [P].

彭海朋 ;

吴智健 ;

王佳豪 ;

李丽香 .

中国专利 :CN120105420A ,2025-06-06

[8]

基于度量学习和多示例支持向量机的图像分类方法 [P].

阮奕邦 ;

肖燕珊 ;

郝志峰 ;

刘波 .

中国专利 :CN109165673B ,2019-01-08

[9]

基于多示例学习的分类器构建方法及装置 [P].

李鹏程 ;

肖燕珊 ;

刘波 ;

曾博 ;

温劲 ;

冯俊耀 ;

郝志峰 .

中国专利 :CN110414621B ,2019-11-05

[10]

一种基于低频信息衰减与监督对比学习的乳腺癌图像分类方法 [P].

刘宝弟 ;

王长超 ;

姜文宗 ;

刘伟锋 .

中国专利 :CN120997595A ,2025-11-21

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