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]基于RecNet模型的磁粒子成像重建方法-CN202210712519.7有效
  • 杜洋;田捷;彭正耀;尹琳;梁倩 - 中国科学院自动化研究所
  • 2022-06-22 - 2022-12-16 - G06T11/00
  • 本发明属于磁粒子成像的图像重建领域,具体涉及一种基于RecNet模型的磁粒子成像重建方法、系统、设备,旨在解决现有的磁粒子成像重建方法中,基于系统矩阵的重建方法获取系统矩阵难度大,重建的结果包含噪声和伪影,x‑space的重建方法重建图像质量、清晰度较差的问题。本方法包括:获取待成像重建的一维MPI信号,作为输入信号;将输入信号及其对应的无磁场点速度信号,输入训练好的磁粒子重建模型RecNet进行图像重建,得到二维MPI图像;磁粒子重建模型RecNet基于域转换网络、改进的UNet网络构建。本发明可以在不获取系统矩阵的情况下获得高质量的、清晰的磁粒子分布图像。
  • 基于recnet模型粒子成像重建方法
  • [发明专利]基于Unet模型的生物标志物预测系统、方法、设备-CN202111459808.2在审
  • 田捷;杜洋;彭正耀;边畅 - 中国科学院自动化研究所
  • 2021-12-02 - 2022-03-01 - G16H30/00
  • 本发明属于医学图像处理领域,具体涉及一种基于Unet模型的生物标志物预测方法、系统、设备,旨在解决现有的生物标志物获取系统中得到TME中关键生物标志物成分的表达和分布信息的质量较差、在获取过程中容易损伤样本以及过于依赖专业人士主观判断的问题。本发明系统包括:图像采集模块,配置为采集待预测的苏木精‑伊红染色病理图像,作为输入图像;预测模块,配置为通过训练好的生物标注物预测模型获取所述输入图像的生物标志物表达和分布信息;所述生物标注物预测模型基于Unet模型构建。本发明提升了TME中关键生物标志物成分的表达和分布信息预测的质量、解决了生物实验损伤样本、依赖专业人士主观判断的问题。
  • 基于unet模型生物标志预测系统方法设备

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