• 需申請審核 H11-M01_數位病理全玻片影像二元分類器

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    Abstract we propose, RankMix, a data augmentation method of mixing ranked features in a pair of WSIs. RankMix introduces the concepts of pseudo labeling and ranking in order to...
  • 需申請審核 H11-M104_基於多任務一致性之半監督肝腫瘤區域分割模型

    更新頻率 不定期 瀏覽次數 571 下載次數 3
    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
  • 需申請審核 H11-M114_CSFT

    更新頻率 不定期 瀏覽次數 1275 下載次數 5
    Histopathological images provide the medical evidences to help the disease diagnosis. However, manually reviewing these images by pathologists is very time consuming. Moreover,...
  • 需申請審核 H11-M23_弱監督式深度學習方法之分割方法

    更新頻率 不定期 瀏覽次數 757 下載次數 0
    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...
  • 需申請審核 H11-M115_CCA-MFNet

    更新頻率 不定期 瀏覽次數 688 下載次數 0
    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...
  • 需申請審核 H11-M116_ADMM-SRNet 基於 ADMM 與對比特徵之單分類稀疏表示網路

    更新頻率 不定期 瀏覽次數 430 下載次數 0
    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...
  • 需申請審核 H11-M113_肝臟纖維分割模型

    更新頻率 不定期 瀏覽次數 675 下載次數 4
    主要使用於肝臟纖維分割任務
  • 需申請審核 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

    更新頻率 不定期 瀏覽次數 591 下載次數 2
    肝臟纖維化之語意分割
  • 需申請審核 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

    更新頻率 不定期 瀏覽次數 814 下載次數 4
    使用於肝臟發炎細胞之分割任務
  • 需申請審核 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
  • 需申請審核 H11-M109_基於課程式學習的完全感知脂肪肝油滴分割模型

    更新頻率 不定期 瀏覽次數 696 下載次數 2
    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
  • 需申請審核 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
  • 需申請審核 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
  • 需申請審核 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

    更新頻率 不定期 瀏覽次數 544 下載次數 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。
  • 需申請審核 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

    更新頻率 不定期 瀏覽次數 619 下載次數 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。
  • 需申請審核 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
  • 需申請審核 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
  • 需申請審核 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,...
  • 需申請審核 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...
  • 需申請審核 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...