基于LSTM和GAN结合的肺结节生长预测方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202510915292.X

申请日：

2025-07-03

公开(公告)号：

CN120727289A

公开(公告)日：

2025-09-30

发明(设计)人：

程凯亮张卜天王爽柳林叶振

申请人：

吉林大学

申请人地址：

130012 吉林省长春市前进大街2699号

IPC主分类号：

G16H50/30

IPC分类号：

G16H30/40 G06V10/25 G06V10/26 G06V10/82 G06V10/764 G06V10/80 G06N3/0464 G06N3/045 G06N3/0475 G06N3/094 G06N3/096 G06N3/0455 G06N3/0442 G06N5/04

代理机构：

北京华际知识产权代理有限公司 11676

代理人：

褚庆森

法律状态：

实质审查的生效

国省代码：

吉林省长春市

引用

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共 50 条

[1]

肺结节图像生长预测方法、装置、设备和介质 [P].

黎安伟 .

中国专利 :CN118229605A ,2024-06-21

[2]

肺结节检测模型的训练方法和肺结节检测方法 [P].

谢迎 ;

赵京霞 .

中国专利 :CN113139928B ,2024-02-23

[3]

基于先验预测的肺结节图像预测方法、装置、设备和介质 [P].

黎安伟 ;

王静雯 .

中国专利 :CN118229606B ,2025-11-07

[4]

肺结节检测模型的训练方法和肺结节检测方法 [P].

谢迎 ;

赵京霞 .

中国专利 :CN113139928A ,2021-07-20

[5]

基于先验预测的肺结节图像预测方法、装置、设备和介质 [P].

黎安伟 ;

王静雯 .

中国专利 :CN118229606A ,2024-06-21

[6]

一种肺结节生长预测方法和计算机设备 [P].

周富 ;

赵英琦 ;

罗飞 ;

刘峰 .

中国专利 :CN113378929A ,2021-09-10

[7]

基于影像组学与临床特征的肺结节恶性概率预测方法 [P].

杨晓光 ;

张俊晶 ;

毛宇 ;

侯永泉 ;

其木格 ;

李海娜 ;

徐海东 ;

王璐 .

中国专利 :CN121122702A ,2025-12-12

[8]

一种基于深度学习的肺结节生长速率预测装置 [P].

龚湛 .

中国专利 :CN109636819A ,2019-04-16

[9]

基于卷积神经网络的肺结节良恶性预测方法 [P].

田捷 ;

沈伟 ;

杨凤 ;

杨彩云 .

中国专利 :CN104700118A ,2015-06-10

[10]

基于ResNet-Inception模型的肺结节良恶性预测方法 [P].

齐守良 ;

刘力瑶 ;

杨帆 ;

赵歆卓 ;

张白桦 ;

钱唯 .

中国专利 :CN108022647B ,2018-05-11

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法律状态公告日	法律状态	法律状态信息
2025-10-21	实质审查的生效	实质审查的生效IPC(主分类):G16H 50/30申请日:20250703
2025-09-30	公开	公开