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H11-M25_整合半監督式、弱監督式與非監督式深度學習方法之分割/協同分割方法

考量到病理影像數據龐大,人工標註成本極高,因此若能降低標註負擔,能更好加速病理 AI 模型開發。我們提出一種基於弱監督學習的方法,並引入前景與背景 Token,以幫助模型更有效地學習複雜的組織結構,進而精準分割出目標區域。

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作者 趙珈葦
維護者 趙珈葦
版本 1.0.0
最後更新 九月 30, 2025, 16:12 (CST)
建立 九月 30, 2025, 16:03 (CST)

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    1.資料來源:衛生福利部統計處死因統計檔。 2.參照2014年W.H.O. Noncommunicable Diseases Global Monitoring Framework: Indicator Definition and Specifications定義計算。 3.年中人口數係以內政部公布之年底人口數自行計算。