• Applicaiton Required H11-M111_基於空間一致性與對比噪聲標註學習的免疫細胞浸潤分割模型

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    使用於肝臟發炎細胞之分割任務
  • Applicaiton Required H11-M110_Domain Generalization with Background Consistency and Texture Reduct...

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    使用監督式學習訓練之肝細胞核分割模型,利用抗背景擾動一致性和紋理縮減的集合模型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-M109_基於課程式學習的完全感知脂肪肝油滴分割模型

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    使用課程式學習訓練,提升脂肪肝油滴分割模型對大小型油滴的偵測感知能力
  • Applicaiton Required H11-M108_基於合作式蒸餾的病理分割模型

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    利用合作式蒸餾提升大腸腫瘤分割模型效能
  • Applicaiton Required H11-M103_基於對比式聚類之胰臟腺癌不精確標注弱監督分割模型

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    使用對比式聚類的弱監督學習方式,從不精確標註資料取得更詳細的標註資訊,透過區塊方式訓練胰臟管線癌的辨識模型。模型會以影像分割方式取得胰臟腺癌區域。
  • Applicaiton Required H11-M102_在核心針活檢之多染色病理全切片影像之變型配準框架模型

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    本研究提出了一個核心針活檢組織配準框架。提出的框架主要包括三個主要步驟。 (1)自動去污;(2)通過剛性配準進行初始旋轉和定位;以及(3)變形配準。
  • Applicaiton Required H11-M101_MSCS: 基於異質模型協作多倍率一致性之半監督病理影像分割模型

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    使用多倍率半監督式學習訓練之分割模型,以在少量標註資料下提升辨識準確性與模型穩健性
  • Applicaiton Required H11-M105_ACC-GAN

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    利用標註一致性引導訓練病理影像的轉換預處理模型保留重要語意特徵,以維持AI模型在不同病理掃描器影像之效能
  • Applicaiton Required H11-M17_持續性學習結合自我標註資料之影像分割模型

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    Method 以圖像級標籤為基礎達成語意分割的持續學習,在訓練Transformer的同時讓一部分的模型向CNN學習,結合Transformer及CNN的知識來達成更好的結果。並在持續性學習中同時針對Transformre及CNN做蒸餾式學習,達成持續學習的效果。 Usage 弱監督及持續性學習之細胞分割模型 Release Note v1.0.0,...
  • Applicaiton Required M11-M16_持續性學習結合自我標註資料之物體偵測模型

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    Method 使用半監督式學習訓練之乳癌物件偵測模型,利用GAN模型自己生成資料集影像,克服原始資料集影像較少的問題,讓偵測模型能有足夠多的訓練資料。再使用前任務的模型標上偽標籤,達成半監督與數據擴增的效果。 Usage 半監督式學習訓練之乳癌物件偵測模型 Release Note v1.0.0, 2023/10/10...
  • Applicaiton Required H11-M14_持續性學習之影像分割模型

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    Method 為了使細胞實例分割模型具有持續性學習的能力,本方法以兩階段的實例分割模型為框架,加入輸出層級以及特徵層級的知識蒸餾以解決持續性學習裡的災難性遺忘問題,並且以偽標籤方法來解決來解決背景偏移問題,使得模型可以持續學習新資料以及新類別。 Usage 能用於持續性學習之細胞分割模型 Release Note v1.0.0, 2023/07/11...
  • H11_M09_高解析度影像的高效率深度學習方法

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    Method The goal of the model is to use resnet50 with AMP(AUTOMATIC MIXED PRECISION) to accelerate the training speed and make a high-resolution skin cancer classification. Usage...
  • Applicaiton Required H11-M06_考慮到例外分佈的病理影像標註品質評估技術

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    Method 使用無監督式學習訓練之病理影像異常檢測模型,僅須提供未帶有腫瘤區域的資料來訓練模型,便可協助醫師偵測出病理影像中可能的腫瘤區域。 模型訓練分為兩階段, 第一階段是使用 Self-Supervised Learning 去訓練一個好的 Image Encoder (類似 MoCo) ,第二階段會使用到訓練好的 Encoder...
  • Applicaiton Required H11-M05_基於不精確標註資料的弱監督式病理影像切割模型

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    Method: 使用多實例學習訓練WSI的分類與切割模型,只需要給定WSI有無包含腫瘤組織資訊即可訓練具有分割與分類效果的模型。 模型訓練分為兩階段, 第一階段是使用 Self-Supervised Learning 去訓練一個好的 embedder,把patch轉為特徵向量 ,第二階段會使用到訓練好的 Aggregator...
  • Applicaiton Required 01_Brain_PCA-GENE

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    申請者須與本研究團隊合作,申請與完成IRB審核程序並與院方簽署合約後,才可取得及使用本資料集。 本資料集為台大醫院回溯蒐集經腦部電腦斷層或核磁共振確認為肺癌腦轉移病患影像,可供肺癌腦轉移分析相關研究使用。
  • Applicaiton Required 01_Brain_PCA-EMR

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    申請者須與本研究團隊合作,申請與完成IRB審核程序並與院方簽署合約後,才可取得及使用本資料集。 本資料集為台大醫院回溯蒐集經腦部電腦斷層或核磁共振確認為肺癌腦轉移病患影像,可供肺癌腦轉移分析相關研究使用。
  • Applicaiton Required 01_Brain_PCA-MR

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    申請者須與本研究團隊合作,申請與完成IRB審核程序並與院方簽署合約後,才可取得及使用本資料集。 本資料集為台大醫院回溯蒐集經腦部核磁共振確認為肺癌腦轉移病患影像,可供肺癌腦轉移分析相關研究使用。
  • Applicaiton Required 01_Brain_PCA-CT

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    申請者須與本研究團隊合作,申請與完成IRB審核程序並與院方簽署合約後,才可取得及使用本資料集。 本資料集為台大醫院回溯蒐集經腦部電腦斷層確認為肺癌腦轉移病患影像,可供肺癌腦轉移分析相關研究使用。
  • Applicaiton Required 01_Abdomen_CT_PAN-NE

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    申請者須與本研究團隊合作,申請與完成IRB審核程序並與院方簽署合約後,才可取得及使用本資料集。 本資料集為台大醫院回溯蒐集的腹部胰臟電腦斷層影像,可供腹部胰臟電腦斷層影像分析相關研究使用。
  • Applicaiton Required 01_Abdomen_CT_PAN-NP

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    申請者須與本研究團隊合作,申請與完成IRB審核程序並與院方簽署合約後,才可取得及使用本資料集。 本資料集為台大醫院回溯蒐集的腹部胰臟電腦斷層影像,可供腹部胰臟電腦斷層影像分析相關研究使用。