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。

公开(公告)号：CN115088022A

公开(公告)日：2022-09-20

申请号：CN202180013185.8

申请日：2021-02-10

Applicant: 文塔纳医疗系统公司

Inventor： F·阿盖伊 ,  N·穆拉里 ,  J·F·马丁 ,  J·施密德 ,  F·谢赫扎德 ,  A·索姆

IPC: G06V10/94 ,  G06V20/69

Abstract: 本公开提供一种用于在数字病理学中使用联邦学习分类器的方法，所述方法包括通过集中式服务器将全局模型分发给多个客户端装置。所述客户端装置使用样本的多个图像和对应注释来进一步训练所述全局模型，以生成至少一个进一步训练的模型。所述客户端装置向所述集中式服务器提供进一步训练的模型，所述集中式服务器将所述进一步训练的模型与所述全局模型聚合以生成更新的全局模型。然后将所述更新的全局模型分发给所述多个客户端装置。