基于深度学习与数字孪生的脑瘤分级评估方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202511141340.0

申请日：

2025-08-15

公开(公告)号：

CN120707561A

公开(公告)日：

2025-09-26

发明(设计)人：

郑好李蔚董广辉

申请人：

四川农业大学

申请人地址：

625014 四川省雅安市雨城区新康路46号

IPC主分类号：

G06T7/00

IPC分类号：

G06T17/00 G06T5/70 G06V10/26 G06V10/774 G06V10/764 G06V10/82 G06N3/0464 G06N3/094 G06N3/086

代理机构：

成都言成诺知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 51314

代理人：

杜其

法律状态：

公开

国省代码：

四川省成都市

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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
2025-09-26	公开	公开
2025-10-17	实质审查的生效	实质审查的生效IPC(主分类):G06T 7/00申请日:20250815

共 50 条

[1]

基于深度学习的数字孪生预演淹没灾害评估方法、装置和程序产品 [P].

姬豪杰 ;

冉卓 ;

晋磊 ;

王先先 ;

冯炎 ;

梁园 ;

王龙洋 ;

曹颖欣 ;

程实 ;

王学友 .

中国专利 :CN120031441A ,2025-05-23

[2]

基于深度学习与数字孪生的路面轮胎附着系数估算系统 [P].

韩锋钢 ;

付俊 ;

彭倩 .

中国专利 :CN118798063A ,2024-10-18

[3]

基于深度学习与数字孪生技术的舰船目标检测方法 [P].

王锐琳 ;

刘伟宁 .

中国专利 :CN121074817A ,2025-12-05

[4]

基于数字孪生辅助深度迁移学习的电主轴热误差建模方法 [P].

刘强 ;

马帅 ;

陈祝云 ;

冷杰武 ;

张定 ;

赵荣丽 .

中国专利 :CN119129363A ,2024-12-13

[5]

基于深度学习和数字孪生的水工结构风险评估方法及系统 [P].

陈英 ;

杜鹏 ;

徐浩 ;

杨敏 ;

向勇 ;

桂欣 .

中国专利 :CN118821296A ,2024-10-22

[6]

基于深度学习和数字孪生的水工结构风险评估方法及系统 [P].

陈英 ;

杜鹏 ;

徐浩 ;

杨敏 ;

向勇 ;

桂欣 .

中国专利 :CN118821296B ,2024-12-27

[7]

一种基于数字孪生的机械结构的状态评估方法 [P].

赵洋 ;

顾啟弘 ;

禄盛 ;

陈将 ;

伍川 ;

王贺 .

中国专利 :CN119939817A ,2025-05-06

[8]

基于数字图像和深度学习算法的矿物颗粒识别与分级方法 [P].

张玉龙 ;

郭启文 ;

徐世达 ;

王宇涵 ;

张海霞 .

中国专利 :CN120526229A ,2025-08-22

[9]

基于数字图像和深度学习算法的矿物颗粒识别与分级方法 [P].

张玉龙 ;

郭启文 ;

徐世达 ;

王宇涵 ;

张海霞 .

中国专利 :CN120526229B ,2025-09-16

[10]

数字孪生环境下基于深度学习和多目视觉的数据采集方法 [P].

李浩 ;

刘根 ;

王昊琪 ;

文笑雨 ;

乔东平 ;

罗国富 .

中国专利 :CN110334701A ,2019-10-15

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