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1. WO2022216590 - CLASSIFICATION DE NOYAUX CELLULAIRES AVEC ÉVITEMENT DE ZONE D'ARTÉFACT

Numéro de publication WO/2022/216590
Date de publication 13.10.2022
N° de la demande internationale PCT/US2022/023278
Date du dépôt international 04.04.2022
CIB
G06T 5/00 2006.1
GPHYSIQUE
06CALCUL; COMPTAGE
TTRAITEMENT OU GÉNÉRATION DE DONNÉES D'IMAGE, EN GÉNÉRAL
5Amélioration ou restauration d'image
G06T 7/11 2017.1
GPHYSIQUE
06CALCUL; COMPTAGE
TTRAITEMENT OU GÉNÉRATION DE DONNÉES D'IMAGE, EN GÉNÉRAL
7Analyse d'image
10Découpage; Détection de bords
11Découpage basé sur les zones
G06T 5/20 2006.1
GPHYSIQUE
06CALCUL; COMPTAGE
TTRAITEMENT OU GÉNÉRATION DE DONNÉES D'IMAGE, EN GÉNÉRAL
5Amélioration ou restauration d'image
20en utilisant des opérateurs locaux
G06N 3/08 2006.1
GPHYSIQUE
06CALCUL; COMPTAGE
NSYSTÈMES DE CALCULATEURS BASÉS SUR DES MODÈLES DE CALCUL SPÉCIFIQUES
3Systèmes de calculateurs basés sur des modèles biologiques
02utilisant des modèles de réseaux neuronaux
08Méthodes d'apprentissage
CPC
G06V 10/7753
G06V 10/82
G06V 10/98
G06V 20/698
G06V 2201/03
Déposants
  • NEC LABORATORIES AMERICA, INC. [US]/[US]
Inventeurs
  • COSATTO, Eric
Mandataires
  • BITETTO, James J.
Données relatives à la priorité
17/711,54601.04.2022US
63/170,67705.04.2021US
Langue de publication Anglais (en)
Langue de dépôt anglais (EN)
États désignés
Titre
(EN) CELL NUCLEI CLASSIFICATION WITH ARTIFACT AREA AVOIDANCE
(FR) CLASSIFICATION DE NOYAUX CELLULAIRES AVEC ÉVITEMENT DE ZONE D'ARTÉFACT
Abrégé
(EN) Methods and systems for training a neural network model include augmenting (306) an original training dataset to generate an augmented training dataset, by applying an image artifact to a portion of an original image of the original dataset to generate an artifact image. A target image is generated (308) corresponding to the artifact image by deleting labels from the target image at the position of the artifact. A neural network model is trained (204) using the augmented training dataset and the corresponding target image, the neural network model including a first output that identifies artifact regions and other outputs identifying objects.
(FR) L'invention concerne des procédés et des systèmes d'entraînement d'un modèle de réseau neuronal, qui comprennent l'augmentation (306) d'un jeu de données d'entraînement d'origine pour générer un jeu de données d'entraînement augmenté, par l'application d'un artéfact d'image à une partie d'une image d'origine du jeu de données d'origine en vue de générer une image d'artéfact. Une image cible est générée (308), correspondant à l'image d'artéfact par suppression d'étiquettes de l'image cible à la position de l'artéfact. Un modèle de réseau neuronal est entraîné (204) à l'aide du jeu de données d'entraînement augmenté et de l'image cible correspondante, le modèle de réseau neuronal comprenant une première sortie qui identifie des régions d'artéfact et d'autres sorties identifiant des objets.
Documents de brevet associés
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