-
Applicaiton Required H11-M112_基於對比式雙交叉偽監督之肝臟纖維化語意分割模型
Update frequency Irregular Page view 1524 Downloads 2肝臟纖維化之語意分割 -
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
Update frequency Irregular Page view 1668 Downloads 4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...
Update frequency Irregular Page view 1630 Downloads 2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
Update frequency Irregular Page view 1654 Downloads 3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
Update frequency Irregular Page view 1505 Downloads 3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
Update frequency Irregular Page view 1486 Downloads 3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
Update frequency Irregular Page view 1615 Downloads 10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
Update frequency Irregular Page view 1334 Downloads 3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
Update frequency Irregular Page view 1392 Downloads 5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
Update frequency Irregular Page view 1527 Downloads 0Method 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
Update frequency Irregular Page view 1327 Downloads 0Method 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
Update frequency Irregular Page view 1615 Downloads 3Method 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
Update frequency Irregular Page view 2185 Downloads 438Method 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
Update frequency Irregular Page view 2675 Downloads 13Method 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
Update frequency Irregular Page view 3446 Downloads 46Method: 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 H11-M32_肝組織脂肪變性細胞偵測模型
Update frequency Irregular Page view 2115 Downloads 27使用RnB-Unet模型偵測非酒精性脂肪肝之病理切片中的油滴之侯選區域及邊緣機率，以邊緣符合分數BMS篩選出正確之油滴區域，提供數量、面積、面積占比等量化資訊，協助醫師診斷脂肪肝之嚴重程度。 -
Applicaiton Required H11-M08_漸進式資料標註更正的自主學習模型
Update frequency Irregular Page view 2302 Downloads 4Method 最先進的（SOTA）方法通常是通過監督式學習來訓練的，這需要大量的labeled data。由於標記數資料需要大量的人力和時間成本，尤其是那些需要由專家來標記的資料(如醫學相關)，所需要的成本更是難以負擔。Unlabeled data因為不需要標註所以取得相對容易且成本較低，因此如何能有效利用unlabeled... -
Applicaiton Required H11-M07_任務導向的資料擴增技術
Update frequency Irregular Page view 2789 Downloads 21Method... -
Applicaiton Required H11-M22_半監督式深度學習方法之分割方法
Update frequency Irregular Page view 879 Downloads 0このデータセットには説明がありません
-
Applicaiton Required H11-M31_肝組織免疫染色價數評估模型
Update frequency Irregular Page view 1486 Downloads 101.肝臟組織HBsAg免疫組織化學染色價數評估。 2.肝臟組織HBcAg免疫組織化學染色價數評估。