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专利名称

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申请人
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农业化学；冶金建筑机械工程区域搜索

主分类

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

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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

专利权人

国家电网公司

华为技术有限公司

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

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]使用神经网络方法的图像分割-CN201780064971.4有效
发明人： 徐峤峰;韩骁 -专利权人：医科达有限公司
申请日： 2017-08-23 - 公布日： 2023-06-20 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本公开涉及用于分割三维图像的系统、方法、设备和非暂态计算机可读存储介质。在一个实现方式中，提供了一种用于分割三维图像的计算机实现的方法。该方法可以包括：接收由成像设备获取的三维图像；以及从三维图像中选择相邻二维图像的多个堆叠。该方法还可以包括：由处理器使用神经网络模型来分割相邻二维图像的每个堆叠。该方法还可以包括：由处理器通过聚合来自多个堆叠的分割结果来确定三维图像的标记图。
使用神经网络方法图像分割

[发明专利]使用卷积神经网络进行图像分割的系统和方法-CN201780066346.3有效
发明人： 徐峤峰;韩骁 -专利权人：医科达有限公司
申请日： 2017-08-23 - 公布日： 2023-06-20 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本公开涉及用于分割三维图像的系统、方法、设备和非暂态计算机可读存储介质。在一个实现方式中，提供了一种用于分割三维图像的由计算机实现的方法。该方法可以包括：接收由成像设备获取的三维图像，以及创建来自三维图像的第一平面的第一二维图像堆叠和来自三维图像的第二平面的第二二维图像堆叠。该方法还可以包括：由处理器使用至少一个神经网络模型来分割第一二维图像堆叠和第二二维图像堆叠。该方法还可以包括：由处理器通过聚合来自第一堆叠和第二堆叠的分割结果来确定三维图像的标记图。
使用卷积神经网络进行图像分割系统方法

[发明专利]使用具有可变形层的CycleGAN的SCT图像生成-CN201980098267.X在审
发明人： 徐峤峰 -专利权人：医科达有限公司
申请日： 2019-06-27 - 公布日： 2022-02-18 - 主分类号： G06T11/00 文献下载
摘要：提供了用于从锥形束计算机断层扫描(CBCT)图像生成合成的计算机断层扫描(sCT)图像的技术。该技术包括：接收受试者的CBCT图像；使用生成模型来生成与CBCT图像相对应的sCT图像，生成模型在生成式对抗网络(GAN)中基于一个或更多个可变形偏移层被训练为处理作为输入的CBCT图像并且提供sCT图像作为输出；以及生成sCT图像的显示以用于对受试者的医学分析。
使用具有变形 cyclegan sct 图像生成

[发明专利]使用生成式对抗网络的图像增强-CN201980036580.0在审
发明人： 徐峤峰;韩骁 -专利权人：医科达有限公司
申请日： 2019-04-23 - 公布日： 2021-01-08 - 主分类号： G06T11/00 文献下载
摘要：提供了用于使用经训练的模型生成增强的锥形束计算机断层扫描(CBCT)图像的技术。受试者的CBCT图像被接收。使用生成模型来生成与CBCT图像相对应的合成的计算机断层扫描(sCT)图像。生成模型在生成式对抗网络(GAN)中被训练。生成模型还被训练成：处理作为输入的CBCT图像并且提供sCT图像作为输出。sCT图像被呈现以用于对受试者的医学分析。
使用生成对抗网络图像增强

[发明专利]使用深度卷积神经网络来改善锥形束CT图像质量的方法-CN201780093896.4在审
发明人： 徐峤峰;韩骁 -专利权人：医科达有限公司
申请日： 2017-07-24 - 公布日： 2020-09-18 - 主分类号： G06T11/00 文献下载
摘要：系统和方法可以包括使用投影空间方法或者图像空间方法来训练DCNN以减少一个或更多个伪影。投影空间方法可以包括：从一组患者中的每个患者收集受伪影污染的CBCT投影空间图像和相应的伪影减少的CBCT投影空间图像，以及使用从一组患者中的每个患者收集的受伪影污染的CBCT投影空间图像和相应的伪影减少的CBCT投影空间图像来训练DCNN以减少投影空间图像中的一个或更多个伪影。图像空间方法可以包括：从一组患者收集多个CBCT患者解剖图像和相应的配准的CT解剖图像，以及使用多个CBCT解剖图像和相应的伪影减少的CT解剖图像来训练DCNN以从CBCT解剖图像中除去伪影。
使用深度卷积神经网络改善锥形 ct 图像质量方法

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