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]一种甲状腺结节良恶性识别装置-CN202110716261.3有效
  • 陈奇富 - 什维新智医疗科技(上海)有限公司
  • 2021-06-28 - 2022-09-09 - G06T7/00
  • 本发明涉及一种甲状腺结节良恶性识别装置,包括:TDUS神经网络构建模块:用于构建TDUS神经网络;图像获取模块:用于获取关于甲状腺结节的彩色多普勒超声图像;TI‑RADS特征数据获取模块:用于获取TI‑RADS特征数据;感兴趣结节图像提取模块:用于得到感兴趣结节图像;血管信息提取模块:用于从感兴趣结节图像中提取血管信息,得到血管信息位图;血管数目探测模块:用于根据血管信息位图得到血管数目;血管分布估计模块:用于将感兴趣结节图像分为三个区域,再确定每个区域中血管信息所占的比率;甲状腺结节良恶性识别模块:用于甲状腺结节的良恶性判别。本发明通过TDUS神经网络能够有效识别甲状腺结节的良恶性。
  • 一种甲状腺结节恶性识别装置
  • [发明专利]一种三维脑血管分割方法及存储介质-CN202110360853.6有效
  • 夏立坤;张浩 - 首都师范大学
  • 2021-04-02 - 2022-07-19 - G06T7/12
  • 本发明公开了一种三维脑血管分割方法及存储介质,本发明通过卷积神经网络对预处理后的MRA数据进行分割,这种卷积神经网络能够有效且更充分地提取脑血管特征,从而生成边缘优化的脑血管特征,最后利用OSTU算法生成最终的二值化脑血管分割结果实验结果表明,与目前已有的网络框架比较,在相同条件下,本发明的基于改进的编码‑解码卷积神经网络结构的三维脑血管分割框架的性能优于现有最先进的框架,最终有效解决了脑血管边缘特征提取困难的问题,显著提高了脑血管分割结果
  • 一种三维脑血管分割方法存储介质
  • [发明专利]受控组织消融-CN201710586162.1有效
  • 约西·格罗斯 - 毕达哥拉斯医疗有限公司
  • 2013-11-03 - 2019-10-08 - A61B18/12
  • 本发明涉及一种用于促进受试者的血管神经组织的消融的装置,包括:血管内设备,被配置成放置在所述血管内,并且包括设置在所述血管内设备的相应纵向部位处的多个电极;以及控制单元,被配置成:在至少第一时段期间,通过驱动所述电极中的至少一个电极以向所述神经组织施加非消融性阻断电流,来抑制所述神经组织中的动作电位经过所述血管内设备传播;在第二时段期间,通过驱动所述电极中的至少一个电极以向所述神经组织施加激励电流,而引发所述神经组织中的动作电位;在选自由所述第一时段和所述第二时段构成的组的时段中的至少一个时段之后的第三时段期间,驱动所述血管内设备以向所述神经组织的一部分施加消融性能量。
  • 受控组织消融
  • [发明专利]基于多尺度上下文信息与注意力机制的肠壁血管分割方法-CN202210693989.3在审
  • 李胜;董胜;朱润雯;杨文琴;古梦婷;龚歆宇 - 浙江工业大学
  • 2022-06-19 - 2022-10-28 - G06V10/26
  • 本发明涉及一种基于多尺度上下文信息与注意力机制的肠壁血管分割方法,构建融合多尺度上下文信息与注意力机制的神经网络,包括特征编码器,特征编码器的多级输出分别通过结合通道注意力模块的跳跃连接、结合改进的轴向注意力模块的多尺度上下文融合模块,得到的多级特征逐次通过解码器模块解码、输出;制作肠壁血管数据集输入神经网络,训练直至神经网络稳定,输入待分割肠壁血管图像后由稳定的神经网络实现肠壁血管分割。本发明极大保存语义信息完整性,提高对粘膜褶皱、血管的分辨能力,更多关注微小血管的结构特征,提高抗干扰能力,缩小高低语义信息差距,增强提取微小血管的能力,更好区分粘膜褶皱与血管,抗干扰能力强。
  • 基于尺度上下文信息注意力机制血管分割方法
  • [发明专利]运动神经肌肉血管耦合功能检测系统-CN202210954259.4在审
  • 崔晗;李光林 - 中国科学院深圳先进技术研究院
  • 2022-08-10 - 2022-10-14 - A61B5/00
  • 本发明实施例公开了一种运动神经肌肉血管耦合功能检测系统,该系统包括:肌氧测量模块,覆盖于待测部位,用于获取处于运动刺激下的待测部位的肌氧信号,其中,所述待测部位的肌肉与目标运动神经关联;处理器,用于获取状态时间信息;通过所述肌氧测量模块获取处于运动刺激下的待测部位的肌氧信号;基于所述状态时间信息确定所述肌氧信号的时间响应特性参数;基于所述时间响应特性参数确定所述待测部位的运动神经肌肉血管耦合分析结果。解决了现有神经血管耦合功能无法用于检测运动神经肌肉血管耦合功能。
  • 运动神经肌肉血管耦合功能检测系统
  • [发明专利]通过图神经网络的链路预测进行血管分割的方法和装置-CN202210583355.2在审
  • 于皓;张立;赵杰 - 北京大学
  • 2022-05-25 - 2022-10-11 - G06T7/187
  • 本发明提供一种通过图神经网络的链路预测进行血管分割的方法和装置,所述通过图神经网络的链路预测进行血管分割的方法,包括:将待测血管图像输入至U‑net模型,获取由U‑net模型输出的目标第一邻接矩阵;基于待测血管图像的节点集、边集和目标第一邻接矩阵,生成目标血管连通图。本发明的通过图神经网络的链路预测进行血管分割的方法,通过优化后的U‑net模型基于待测血管图像生成对应有较优连通性以及拓展性的目标第一邻接矩阵,然后基于节点集、边集和目标第一邻接矩阵生成目标血管连通图,能够显著增强血管的拓扑结构和连通性,从而提高血管图像的分割效率和效果。
  • 通过神经网络预测进行血管分割方法装置
  • [发明专利]基于深度神经网络的颅内血管树分割方法和分割装置-CN202310969770.6在审
  • 冷晓畅;陆徐洲;鲁伟;何京松;向建平 - 杭州脉流科技有限公司
  • 2023-08-03 - 2023-09-05 - G06T7/11
  • 本申请公开了一种基于深度神经网络的颅内血管树分割方法和分割装置,颅内血管树分割方法,包括利用训练完成的深度神经网络从输入的DSA影像中分割出颅内血管树,训练过程包括:对含有血管的DSA图像进行采样,从采样图像中筛选获得血管密集图像,划分为小血管样本图和大血管样本图;根据典型角度造影中不同尺寸血管的相对位置关系,对各所述血管密集图像进行铺列组合,用于形成样本图像;在所述样本图像中获得每个像素点的离散度信息,所述离散度信息用于表示预定区域内血管像素值的离散程度;将所述样本图像、以及所述样本图像中每个像素点对应的所述离散度信息,结合制作为输入数据集,所述输入数据集用于训练所述深度神经网络。
  • 基于深度神经网络血管分割方法装置

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