基于肺结节影像组学的良恶性鉴别及生长预测系统

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202511329342.2

申请日：

2025-09-17

公开(公告)号：

CN120878185A

公开(公告)日：

2025-10-31

发明(设计)人：

李世家

申请人：

北京怀柔医院

申请人地址：

101400 北京市怀柔区永泰北街9号院

IPC主分类号：

G16H50/20

IPC分类号：

G16H50/30 G16H30/20

代理机构：

南京科天专利代理事务所(普通合伙) 3200975

代理人：

侯钢铁

法律状态：

公开

国省代码：

北京市市辖区

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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
2025-10-31	公开	公开
2025-11-18	实质审查的生效	实质审查的生效IPC(主分类):G16H 50/20申请日:20250917

共 50 条

[1]

基于多特征融合的肺结节良恶性预测系统及方法 [P].

乔建苹 ;

范燕玲 ;

颉丽华 ;

杨晓双 ;

姚文龙 .

中国专利 :CN114373096A ,2022-04-19

[2]

一种基于影像组学的肺结节良恶性智能诊断方法 [P].

何涓 ;

吴欣一 ;

蔡婧加 ;

吴钰玲 ;

郑翔元 ;

王子逊 .

中国专利 :CN120089300A ,2025-06-03

[3]

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

[4]

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

[5]

多个CT重建序列影像组学特征预测肺结节风险的系统 [P].

陈勃江 ;

李为民 ;

张瑞 .

中国专利 :CN115393280A ,2022-11-25

[6]

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

[7]

一种肺结节良恶性预测方法及装置 [P].

孙泽宇 ;

李秀丽 ;

金征宇 ;

俞益洲 .

中国专利 :CN111915596A ,2020-11-10

[8]

一种基于多维信息的肺结节良恶性鉴别方法 [P].

张国栋 ;

郭薇 ;

肖男 ;

肖娅 .

中国专利 :CN103745227A ,2014-04-23

[9]

基于支持向量机样本约简的肺结节良恶性鉴别方法 [P].

郭薇 ;

张国栋 ;

周炬 ;

吴海萍 .

中国专利 :CN103778444A ,2014-05-07

[10]

与肺结节良恶性有关的标志物组合、肺结节良恶性判别方法和应用 [P].

李浩浩 ;

聂金福 ;

赵慧娟 ;

陈天哲 ;

陈晓亮 .

中国专利 :CN120683240A ,2025-09-23

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