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公开/公告号CN112329871A
专利类型发明专利
公开/公告日2021-02-05
原文格式PDF
申请/专利权人 河北工业大学;
申请/专利号CN202011253196.7
发明设计人 袁金丽;赵琳琳;郭志涛;苏逸;卢成刚;
申请日2020-11-11
分类号G06K9/62(20060101);G06T7/00(20170101);G06N3/04(20060101);
代理机构12210 天津翰林知识产权代理事务所(普通合伙);
代理人张国荣
地址 300130 天津市红桥区丁字沽光荣道8号河北工业大学东院330#
入库时间 2023-06-19 09:49:27
法律状态公告日
法律状态信息
法律状态
2022-03-08
授权
发明专利权授予
机译: 基于深度学习的计算机断层扫描肺结节检测方法
机译: 基于深度学习的计算机X线摄影肺结节检测方法
机译:基于卷积神经网络和传统特征量的PET / CT图像肺结节自动检测方法的改进。
机译:平衡结节的形状和周围环境:一种新的基于人工多通道图像的卷积神经网络方案,用于肺结节的诊断
机译:自校正多通道Bussgang盲反卷积,使用期望最大化(EM)算法和反馈。
机译:基于多尺度的肺结节检测特征3D U-Net卷积神经网络的转移学习
机译:一种可解释的深层分层语义卷积神经网络,用于肺结节恶性分类
机译:提高CT诊断特异性早期发现肺癌:基于4D CT的肺结节弹性测量。