Datasets - 國網中心資料集平台

Applicaiton Required H11-M121_基於supertoken transformer應用於H&E染色肺臟病理切片之器質性肺纖維化語意分割

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利用對肺臟器質性肺纖維化之區域進行語意分割，輔助醫師對肺泡中的器質性非纖維壞的區域進行量化，以尋找影響器質性非纖維化痊癒狀況的生物因子。

Applicaiton Required H11-M28_基於批次模擬應對資料分布不均之分散式訓練方法

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基於用於在聯邦式資料特性的分部不均的訓練方法

Applicaiton Required H11-M118_肝臟免疫細胞浸潤分割模型

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肝臟免疫細胞浸潤語意分割，協助醫師診斷病情

Applicaiton Required H11-M24_非監督式深度學習方法之協同分割方法

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使用非監督式學習訓練之病理影像細胞分割模型，利用協同分割與多尺度特徵強化模型擷取影像特徵能力，以提升辨識準確性與Robustness。

Applicaiton Required H11-M19_持續性學習於籠統概括標籤之影像分割模型

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以圖像級標籤為基礎達成語意分割的持續學習，結合了生成模型進行資料擴增來達成更好效果。

Applicaiton Required H11-M119_挑選可信任偽標籤與一致性乳癌模型

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語意分割ki67陰性與陽性

Applicaiton Required H11-M117_病理報告輔助之肝臟腫瘤分割模型

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語意分割肝臟腫瘤，幫助病理醫師診斷病情

Applicaiton Required H11-M107_Domain generalization for pathology image segmentation

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使用特徵解偶和自適應實例歸一化重構的域一般性分割模型，以最小化語義信息損失來解開特徵，以提升域一般性分割模型的準確度

Applicaiton Required H11-M13_持續性學習之物體偵測模型

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Method 由於現有的病理影像資料集常是以實例分割的方式提供，為了達成更好的持續學習物件偵測效果，本方法於持續學習步驟中每次分為兩階段，於第一階段，先利用現有的持續學習語意分割方法SSUL, NeurIPS 2021生成語意分割先驗知識，再於第二階段以此先驗知識為額外輸入協助達成更好的持續學習物件偵測結果。 Usage 能用於持續性學習之細胞偵測模型...

Applicaiton Required H11-M104_基於多任務一致性之半監督肝腫瘤區域分割模型

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使用半監督式學習訓練之肝臟腫瘤分割模型，利用多任務一致性正規化強化模型擷取影像特徵能力，以提升辨識準確性與Robustness

Applicaiton Required H11-M114_CSFT

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Histopathological images provide the medical evidences to help the disease diagnosis. However, manually reviewing these images by pathologists is very time consuming. Moreover,...

Applicaiton Required H11-M23_弱監督式深度學習方法之分割方法

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Common bile duct (CBD) stones caused diseases are life-threatening. Because CBD stones locate in the distal part of the CBD and have relatively small sizes, detecting CBD stones...

Applicaiton Required H11-M115_CCA-MFNet

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In this paper, we propose a novel criss-cross attention based multi-level fusion network to segment gastric intestinal metaplasia from narrow-band endoscopic images. Our network...

Applicaiton Required H11-M116_ADMM-SRNet 基於 ADMM 與對比特徵之單分類稀疏表示網路

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Method One-class classification aims to learn one-class models from only in-class training samples. Because of lacking out-of-class samples during training, most conventional...