公开(公告)号：CN119404230A

公开(公告)日：2025-02-07

申请号：CN202380048386.0

申请日：2023-06-22

Applicant: 文塔纳医疗系统公司

Inventor： 巴沁乐 ,  I·巴塔查里亚 ,  C·格特 ,  V·卡斯塔班 ,  J·F·马丁 ,  N·A·索布 ,  M·S·米里 ,  S·慕克吉

IPC: G06V10/774 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82

Abstract: 本公开涉及用于使用适应性学习框架来进行初始模型的高效开发以及对不同图像域的高效模型更新和/或适应的技术。为了实现初始模型的高效开发，可以进行如下两步开发策略：阶段1：模型预处置，其中人工智能系统利用现有的经注释数据集，并通过训练这些数据集来改善学习技能；以及阶段2：目标模型训练，其中人工智能系统利用从阶段1学习到的所述学习技能将自身延伸到不同图像域(目标域)，其中与常规学习方法相比，所述目标域中需要较少数目的注释。为了在初始模型开发之后高效地进行对新数据集的模型更新和适应，对数字病理学场景进行标识，基于所述场景来选择自适应学习方法，并使用所述自适应学习方法来更新所述模型并使其适应新数据集。

公开(公告)号：CN119301636A

公开(公告)日：2025-01-10

申请号：CN202380040226.1

申请日：2023-03-22

Applicant: 文塔纳医疗系统公司

Inventor： 巴沁乐 ,  J·F·马丁 ,  S·慕克吉 ,  王向学 ,  M·I·亚兹达那巴蒂

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/11

Abstract: 本公开提供了用以进行动作的方法和系统，所述动作包括：接收图像并使用图形用户界面来显示所述图像；接收由用户经由所述图形用户界面提供的至少一个第一图像注释；使用深度学习模型来产生第一经分割图像，其中所述深度学习模型使用数字病理学图像和所述至少一个第一图像注释；以及使用所述图形用户界面来显示所述第一经分割图像；接收由所述用户经由所述图形用户界面提供的至少一个第二图像注释；使用所述深度学习模型来产生第二经分割图像，其中所述深度学习模型使用所述数字病理学图像、所述至少一个第一图像注释和所述至少一个第二图像注释；以及使用所述图形用户界面来显示所述第二经分割图像。

公开(公告)号：CN118679501A

公开(公告)日：2024-09-20

申请号：CN202280069474.4

申请日：2022-10-07

Applicant: 文塔纳医疗系统公司

Inventor： 巴沁乐 ,  J·F·马丁 ,  K·J·祖伊德维尔 ,  U·霍赫纳

IPC: G06V10/82 ,  G06V20/69

Abstract: 本公开提供了用于使用机器学习模型来在目标图像分辨率下检测经预测伪影的方法和系统。访问经过训练以在目标图像分辨率下检测图像中的伪影像素的机器学习模型。可以将在初始图像分辨率下的描绘生物学样品的至少一部分的图像转换为在所述目标图像分辨率下。将所述机器学习模型应用于经转换图像以从所述经转换图像中识别一个或多个伪影像素。还提供了用于训练所述机器学习模型以在所述目标图像分辨率下检测经预测伪影的方法和系统。

公开(公告)号：CN118414640A

公开(公告)日：2024-07-30

申请号：CN202280083941.9

申请日：2022-12-01

Applicant: 文塔纳医疗系统公司

Inventor： 巴沁乐 ,  J·金 ,  J·F·马丁 ,  J·施密德 ,  王兴伟

IPC: G06V10/774 ,  G06V10/82

Abstract: 本公开涉及用于预处理训练数据、增强训练数据以及使用合成训练数据来有效地训练机器学习模型以(i)拒绝对抗实例图像以及(ii)对不包括对抗实例区域的图像的一些或所有区域进行检测、表征和/或分类的技术。具体地，本公开的各方面涉及：接收图像训练集，用于训练机器学习算法以对所述图像内的一些或所有区域或对象进行检测、表征、分类或它们组合；利用从一种或多种对抗算法生成的合成图像来增强所述图像训练集以生成经增强的图像批次；以及使用所述经增强的图像批次来所述训练机器学习算法以生成机器学习模型，所述机器学习模型被配置成对新图像内的一些或所有区域或对象进行检测、表征、分类或它们的组合。