专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]一种基于深度学习的染色核型图分类方法及装置-CN202011008279.X在审
  • 吴健;余柏翰;项阳;彭凯 - 浙江大学山东工业技术研究院
  • 2020-09-23 - 2021-04-30 - G06K9/62
  • 本发明属于染色分析技术领域,具体涉及一种基于深度学习的染色核型图分类方法。其公开了一种基于深度学习的染色核型图分类方法,包括以下步骤,S1:对待分类的染色核型图进行缩放或扩大处理、归一化处理,获得染色核型图的输入图像;S2:将染色核型图输入图像输入至染色异常核型图分类模型中,获得染色核型图的特征图;S3:利用注意力机制处理染色核型图的特征图,得到染色异常核型图分类模型对于染色核型图输入图像的关注点,并将模型关注点的结果同染色核型图特征图进行融合;S4:将融合后的特征图展开为一维向量,通过全连接层后得到染色核型图的输入图像在每个分类类别上的得分,取得分最高的那一类为分类结果。
  • 一种基于深度学习染色体核型分类方法装置
  • [发明专利]一种基于深度学习的染色核型分析方法及系统-CN202111547786.5有效
  • 李卫鹭 - 易构智能科技(广州)有限公司
  • 2021-12-16 - 2022-07-05 - G06T7/00
  • 本发明涉及染色核型分析技术领域,提出一种基于深度学习的染色核型分析方法及系统,包括:获取染色原始图像;对染色原始图像进行预处理,得到清晰图像;根据清晰图像的语义类信息,将前景语义类按照轮廓数目进行最小染色单元簇的分割,得到含单条染色或多条染色的若干分簇图像;采用基于深度学习的染色实例分割模型对分簇图像进行染色分割和分类,得到带分类编号和带轮廓信息的单条染色图像;采用分类模型对染色图像进行极性预测和结构变异分类,采用特征点检测模型对染色进行着丝点检测,最后根据染色图像的分类编号、极性编号和结构变异编号、着丝点位置、对染色进行排列,得到标准的核型图以完成染色核型分析。
  • 一种基于深度学习染色体核型分析方法系统
  • [发明专利]一种染色图像实例标签生成方法及系统-CN202111547790.1有效
  • 李卫鹭 - 易构智能科技(广州)有限公司
  • 2021-12-16 - 2022-12-06 - G06T7/00
  • 本发明涉及染色分析技术领域,提出一种染色图像实例标签生成方法及系统,其中包括以下步骤:将临床数据中的核型图按照预设的类别排列模板进行区域划分及图像切割,得到不同类别区域的染色子图,并进行图像增强;将染色子图进行阈值分割,得到对应的二值连通域及其类别标签,并提取染色单体图像的轮廓坐标;将所有染色单体图像与其对应的中期图中的染色进行特征匹配,得到各个染色核型图到中期图的坐标映射关系;将各个染色核型图中的轮廓映射至中期图上,将各个染色核型图上的轮廓坐标转换为中期图上的轮廓坐标;将各个染色在中期图上的轮廓坐标与其对应的类别标签合并,生成各个染色图像的实例标签。
  • 一种染色体图像实例标签生成方法系统

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