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公开/公告号CN113889231A
专利类型发明专利
公开/公告日2022-01-04
原文格式PDF
申请/专利权人 长春工业大学;
申请/专利号CN202111201550.6
发明设计人 李阳;郑贺伟;
申请日2021-10-15
分类号G16H30/20(20180101);G06K9/62(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);
代理机构
代理人
地址 130012 吉林省长春市延安大街2055号计算机科学与工程学院
入库时间 2023-06-19 13:32:21
机译: 数字体医学图像中的肺结节分割方法,涉及根据参数集调整显示肺结节分割的模板
机译: 基于深度特征和自适应聚集网络的多面跟踪方法
机译: X射线断层密度测定系统,特别是用于识别肺结节的系统,其中定义了与结节或感兴趣区域有关的椭球,然后应用图像处理确定结节范围
机译:基于手工制作和深度特征的肺结节检测
机译:基于深度模型提取的深度特征和多层感知器统计特征融合的医学图像分类
机译:一种形态学图像处理方法,可提高胸部X光片上肺结节的可见度
机译:基于Lausnian滤波对胸部射线照片肺结节增强的基于Laussian滤波的参数化对数图像处理方法
机译:一种在CT图像中检测肺结节的学习方法。
机译:甲状腺结节在超声图像中的分类通过融合传统特征和res-GaN深度特征
机译:基于SVM和CT图像特征级融合的肺结节检测模型与粗糙集
机译:基于图形几何和学习/优化的统计信号和图像处理方法识别和数据融合方法