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]一种基于无监督学习的血管斑块和血栓识别方法及系统-CN202310275506.2在审
  • 程栋梁;王晨;刘振;黄琦;洪洋 - 合肥合滨智能机器人有限公司
  • 2023-03-21 - 2023-06-09 - G06T7/00
  • 本发明公开了一种基于无监督学习的血管斑块和血栓识别方法及系统,涉及图像处理技术领域,该方法为:将血管超声图像输入到动静分割模型中,对血管超声图像进行动静分割,得到动静分割图;根据动静分割图,分别生成动脉掩膜和静脉掩膜;利用动脉掩膜和静脉掩膜,分别得到动脉区域图像和静脉区域图像;将动脉区域图像和静脉区域图像均输入到血管病灶定位模型中,动脉区域图像检测出的病灶即为斑块,静脉区域图像检测出的病灶即为血栓。本发明能够在超声血管扫查过程中快速准确的识别出血管病灶,具体包括斑块和血栓,显著提升模型的检测精度和泛化性,降低误检,节约超声医生的诊断时间,提高诊断效率。
  • 一种基于监督学习血管血栓识别方法系统

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