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公开(公告)号：CN118608547B
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202411081243.2
申请日：2024-08-08
Applicant: 之江实验室 , 上海人工智能创新中心
IPC: G06T7/11 , G06T7/194 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V20/69 , G06V20/70 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开了一种基于原型和半监督深度学习的细胞核分割方法和系统，方法包括：将病理图像构建为有标签图像和无标签图像；构建基于半监督学习的深度学习细胞核分割网络，首先利用有标签图像仅对细胞核分割网络中的学生网络进行监督训练；利用无标签图像对细胞核分割网络中的教师网络和学生网络进行引入类别原型的学习和训练；利用训练后的学生网络进行待测病理图像细胞核分割。本发明能够利用基于原型的半监督学习的方法减少标注成本并实现高精度的细胞核分割，具有标注数据量少、自动化和成本低等特点，对基于病理图像的医学诊断具有重大意义。
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公开(公告)号：CN118608547A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202411081243.2
申请日：2024-08-08
Applicant: 之江实验室 , 上海人工智能创新中心
IPC: G06T7/11 , G06T7/194 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V20/69 , G06V20/70 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开了一种基于原型和半监督深度学习的细胞核分割方法和系统，方法包括：将病理图像构建为有标签图像和无标签图像；构建基于半监督学习的深度学习细胞核分割网络，首先利用有标签图像仅对细胞核分割网络中的学生网络进行监督训练；利用无标签图像对细胞核分割网络中的教师网络和学生网络进行引入类别原型的学习和训练；利用训练后的学生网络进行待测病理图像细胞核分割。本发明能够利用基于原型的半监督学习的方法减少标注成本并实现高精度的细胞核分割，具有标注数据量少、自动化和成本低等特点，对基于病理图像的医学诊断具有重大意义。
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公开(公告)号：CN117270123A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202311568140.4
申请日：2023-11-23
Applicant: 之江实验室
IPC: G02B6/42 , H01L27/144 , G02B6/14 , H04B10/50 , H04B10/60 , H04B10/2575
Abstract: 本发明公开了一种多通道光电收发集成系统，基于硅基设计的光电传输结构，本发明实现了在同一种结构下光电的相互作用，包括光电调制与光电解调。通过设计光电传输结构的物理尺寸与电磁传输特性，实现了其与不同类型的外部电放大芯片的尺寸匹配与电性能匹配，并构建了多通道的光电收发集成系统，可用于多通道高速光电信号的传输。本发明公开的一种多通道光电收发集成系统具有光电收发一体集成特点，集成程度高，采用同一种工艺即可实现光电的相互转化作用，避免了不同工艺带来的异质集成问题，有利于未来更大规模的光电集成与高速信号传输。
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公开(公告)号：CN117270123B
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202311568140.4
申请日：2023-11-23
Applicant: 之江实验室
IPC: G02B6/42 , H01L27/144 , G02B6/14 , H04B10/50 , H04B10/60 , H04B10/2575
Abstract: 本发明公开了一种多通道光电收发集成系统，基于硅基设计的光电传输结构，本发明实现了在同一种结构下光电的相互作用，包括光电调制与光电解调。通过设计光电传输结构的物理尺寸与电磁传输特性，实现了其与不同类型的外部电放大芯片的尺寸匹配与电性能匹配，并构建了多通道的光电收发集成系统，可用于多通道高速光电信号的传输。本发明公开的一种多通道光电收发集成系统具有光电收发一体集成特点，集成程度高，采用同一种工艺即可实现光电的相互转化作用，避免了不同工艺带来的异质集成问题，有利于未来更大规模的光电集成与高速信号传输。
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