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]一种用于颅内出血的半监督图像分割方法及系统-CN202310671020.0有效
  • 刘萍萍;陈鹏飞;宁港军;周求湛 - 吉林大学
  • 2023-06-08 - 2023-09-15 - G06T7/11
  • 本发明提出了一种用于颅内出血的半监督图像分割方法及系统,属于医学图像分割技术领域,从数据集中筛选样本,划分训练集和测试集;将训练集送入一个由CNN和Transformer作为骨干网络的双架构分割框架中,在训练过程中,分别处理已标注和未标注的图像;计算CNN与Transformer总协同训练损失;训练过程结束后,仅使用训练好的CNN网络进行测试,将测试集输入至训练好的CNN网络提取特征,进行分割,并评估分割结果的正确性;本发明提出的半监督分割框架的性能有了巨大的提升,具有更好的分割性能,相比其他半监督分割算法有明显优势。
  • 一种用于内出血监督图像分割方法系统
  • [发明专利]基于MU-Net应用于CT影像的颅内出血病灶分割算法-CN202110336555.3有效
  • 刘萍萍;宁港军;石立达;周求湛 - 吉林大学
  • 2021-03-29 - 2022-01-28 - G06T7/10
  • 本发明公开了一种基于MU‑Net应用于CT影像的颅内出血病灶分割算法,所述颅内出血病灶分割算法在基于U‑Net的基础上提出了一个新的分割结构MU‑Net,并将其应用到颅内出血分割任务中。在编码器模块,引入了Res2Net的网络模块。这样的设计可以提取更精细的多尺度特征,并增加特征图的感受野。为了减少编码层和解码层对应层次之间存在的语义鸿沟,提出了多编码信息融合模块(MIF),通过对特征进行信息融合有效地弥补解码器丢失的全局信息。除此之外,为了进一步减小编码器解码器之间的语义鸿沟并且聚集多尺度信息,本发明提出了新的解码器模块(MDB)。
  • 基于munet应用于ct影像内出血病灶分割算法

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