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申请/专利权人：赛诺菲
摘要：一种计算机实施的方法包括：接收受试者的成对图像，该成对图像包括该受试者的图像和该受试者的发光图像；使用第一机器学习模型并且根据该受试者的图像来生成围绕该图像中的受试者的边界框的坐标；基于围绕该受试者的边界框的坐标来提取一对裁剪图像，该对裁剪图像包括该受试者的裁剪图像和该受试者的裁剪发光图像；以及使用第二机器学习模型生成标识该关注区域的边界形状的参数，其中，该第二机器学习模型是神经网络，该神经网络包括：一个或多个卷积层，该一个或多个卷积层被配置为生成对该裁剪图像的特征进行编码的第一特征图和对该裁剪发光图像的特征进行编码的第二特征图；以及一个或多个全连接层，该一个或多个全连接层被配置为将该第一特征图和该第二特征图变换为标识该关注区域的边界形状的参数。
主权项：1.一种用于标识图像中的一个或多个关注区域的计算机实施的方法，该方法包括：接收受试者的一对图像，该对图像包括该受试者的图像和该受试者的发光图像；使用第一机器学习模型并且根据该受试者的图像来生成围绕该图像中的受试者的边界框的坐标；从该受试者的图像和该受试者的发光图像中并且基于围绕该受试者的边界框的坐标来提取一对裁剪图像，该对图像包括该受试者的裁剪图像和该受试者的裁剪发光图像；以及使用第二机器学习模型并且根据该对裁剪图像生成标识该关注区域的边界形状的参数，其中，该第二机器学习模型是神经网络，该神经网络包括：一个或多个卷积层，该一个或多个卷积层被配置为生成对该裁剪图像的特征进行编码的第一特征图和对该裁剪发光图像的特征进行编码的第二特征图；以及一个或多个全连接层，该一个或多个全连接层被配置为将该第一特征图和该第二特征图变换为标识该关注区域的边界形状的参数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 赛诺菲 用于标识发光图像中的关注区域的神经网络
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