一种基于多任务学习的胎儿心脏疾病超声图像质量检测方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202311112939.2

申请日：

2023-08-31

公开(公告)号：

CN117274667B

公开(公告)日：

2025-10-24

发明(设计)人：

贺杰杨磊程鑫

申请人：

湖南大学

申请人地址：

410012 湖南省长沙市岳麓区麓山南路麓山门

IPC主分类号：

G06V10/764

IPC分类号：

G06V10/82 G06V10/44 G06N3/0464 G06N3/048 G06N3/08 G06T7/00

代理机构：

广州三环专利商标代理有限公司 44202

代理人：

杨振鹏

法律状态：

实质审查的生效

国省代码：

湖南省长沙市

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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
2024-01-09	实质审查的生效	实质审查的生效IPC(主分类):G06V 10/764申请日:20230831
2025-10-24	授权	授权

共 50 条

[1]

一种基于多任务的胎儿心脏标准切面检测方法 [P].

蒋燕东 ;

朱栋晓 ;

陈宇 ;

宿磊 ;

李可 ;

陈建军 ;

朱嫣婷 .

中国专利 :CN119888378A ,2025-04-25

[2]

一种基于多任务学习的超声图像多分类方法 [P].

肖潇 ;

戚庭月 ;

马彦辉 ;

孙红光 ;

朱毅 .

中国专利 :CN113689421A ,2021-11-23

[3]

一种超声图像多任务学习方法 [P].

李建飞 ;

郑申海 ;

冯禹杰 ;

乔丽红 .

中国专利 :CN119941684A ,2025-05-06

[4]

一种胎儿心脏超声图像的检测方法及相关装置 [P].

林泽慧 ;

刘恋 ;

杨鑫 ;

高睿 .

中国专利 :CN114469176A ,2022-05-13

[5]

一种胎儿心脏超声图像的检测方法及相关装置 [P].

林泽慧 ;

刘恋 ;

杨鑫 ;

高睿 .

中国专利 :CN114469176B ,2024-07-05

[6]

一种基于深度学习的小儿髋关节超声图像质量检测方法 [P].

姜立新 ;

刘梦瑶 ;

盛斌 ;

刘茹涵 ;

姚一静 ;

王芮 .

中国专利 :CN114862789A ,2022-08-05

[7]

一种基于多任务学习的工业缺陷检测方法 [P].

李煜 ;

罗长志 .

中国专利 :CN113822842A ,2021-12-21

[8]

基于多任务学习的缺陷检测方法 [P].

刘静 ;

何奎奎 ;

吴鹏 ;

刘晓涛 .

中国专利 :CN113947567A ,2022-01-18

[9]

基于多任务学习的缺陷检测方法 [P].

刘静 ;

何奎奎 ;

吴鹏 ;

刘晓涛 .

中国专利 :CN113947567B ,2024-03-22

[10]

基于多任务学习的自然田型检测方法 [P].

杨博 ;

刘涛 ;

黄少华 ;

杨坤 ;

张焰 .

中国专利 :CN118799743B ,2025-01-24

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