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]一种基于联邦学习的青光图像检测方法-CN202210892726.5在审
  • 叶娟;王琳艳;卓晓玲;程志明;宋思远;金凯;邵安 - 浙江大学
  • 2022-07-27 - 2022-09-23 - G06T7/00
  • 本发明公开了一种基于联邦学习的青光图像检测方法。建立了一个两阶段的青光诊断网络模型,通过两阶段的青光诊断网络模型对眼底图像进行处理,第一阶段用于获得杯盘比结果,第二阶段用于获得青光分类概率结果;收集眼底图像数据并预处理,用预处理后的眼底图像数据对两阶段的青光诊断网络模型中的第二阶段进行训练,获得训练后的两阶段的青光诊断网络模型;针对待测的眼底图像输入训练后的两阶段的青光诊断网络模型获得两阶段的结果,综合两阶段的结果对眼底图像中的青光情况进行分类判断。本发明实现了快速高效的青光图像检测,方法大大减少了医生的诊断周期。
  • 一种基于联邦学习青光眼图像检测方法
  • [发明专利]一种基于迁移学习的青光多模态智能识别系统-CN202210399132.0在审
  • 李一;王骄 - 东北大学
  • 2022-04-13 - 2022-07-08 - G06V40/18
  • 本发明公开一种基于迁移学习的青光多模态智能识别系统,使用迁移学习方法,针对多标签和多模态数据集进行青光亚型病例的深度学习模型构建,包括多模态数据预处理模块、多模态识别模块;通过对网络参数的预训练,极大减少了训练网络所使用的数据量,充分利用了数据的文本信息和图像信息,多特征综合诊断,极大提高了青光诊断的准确性;本发明实现了诊断深入到青光的亚型,突破了传统只能诊断是否为青光的技术手段,通过基于迁移学习的青光多模态智能诊断网络,实现自动从训练数据库中学习诊断青光的多模态特征。
  • 一种基于迁移学习青光眼多模态智能识别系统
  • [发明专利]青光诊断和治疗-CN98803289.9无效
  • 曼索尔·萨法雷兹 - 康涅狄格大学
  • 1998-02-12 - 2000-04-12 - C12Q1/68
  • 本文公开了,通过检测与青光有关的基因中的突变,例如CYP1B1基因,诊断青光,尤其是原发性先天青光的方法。本文公开的方法包括杂交分析,如Southern或Northern分析,其使用的是突变核酸探针和与青光有关的基因杂交;使用限制消化酶的直接突变分析;对与青光有关的基因测序;等位基因特异寡核苷酸探针与扩增的基因组DNA的杂交;或确定与青光有关的基因编码突变蛋白质的存在。本文也公开了在诊断青光中使用的工具。此外,本文公开了治疗青光的方法,包括服用与青光有关的基因编码的蛋白质;服用基因,基因结构物或其它的核酸结构物,或服用其他治疗剂。
  • 青光眼诊断治疗

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