研究計畫-專案詳細資料
摘要
為了解決光學顯微鏡分析的瓶頸，本計畫分成三個部分著手，第一為加速影像擷取效率、第二為加強目標物預測準確性、第三為人因介面開發與場域驗證；導入微流通道可把待測物固定在同一個焦平面，從根本上提高量測通量。提升正確度部分，我們將發展一個結合異常檢測、物件偵測網路、卷積脈衝神經網路與弱監督網路的多層次模型，用來精確標記目標物件，根據檢驗項目需求提供從影像級別偵測、物件存在與否鑑定、計數分析、到像素級別影像分割。我們也將開發配套的專家/機械協同系統，以利影像標註與實地應用。
Project IDs
系統編號:PB11107-7933
原計畫編號:MOST111-2221-E182-056
原計畫編號:MOST111-2221-E182-056
| 狀態 | 已完成 |
|---|---|
| 有效的開始/結束日期 | 01/08/22 → 31/07/23 |
Keywords
- 資訊科學--軟體
- 深度學習
- 神經網路
- 物件追蹤
- 寄生蟲
- 顯微鏡鏡檢
- 微生物
- 顯微鏡
- 數位學習
- 遠距教學
指紋
探索此研究計畫-專案觸及的研究主題。這些標籤是根據基礎獎勵/補助款而產生。共同形成了獨特的指紋。