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。

公开(公告)号：CN116057585A

公开(公告)日：2023-05-02

申请号：CN202180056644.0

申请日：2021-07-29

Applicant: 文塔纳医疗系统公司

Inventor： H·费洛斯 ,  M·霍贾斯特 ,  J·拉森 ,  J·F·马丁 ,  N·穆拉里 ,  F·谢赫扎德

IPC: G06V10/778 ,  G06V10/82 ,  G06N20/00 ,  G06T7/00

Abstract: 访问一种机器学习模型，所述机器学习模型配置成使用一个或多个参数来处理图像以生成标记。执行所述机器学习模型以将至少一个数字病理学图像中的每一个的至少一部分转换成多个预测标记；并且为所述多个预测标记中的每一个生成置信度度量。利用一种界面，所述界面描绘所述至少一个数字病理学图像的所述至少一部分并且基于对应的置信度度量差异性地表示预测标记。响应于所述界面的利用，接收确认、拒绝或替换所述多个预测标记中的至少一个的标记输入。基于所述标记输入更新所述机器学习模型的所述一个或多个参数。