公开(公告)号：CN115428038A

公开(公告)日：2022-12-02

申请号：CN202180030063.X

申请日：2021-11-19

Applicant: 索尼集团公司 ,  美国索尼公司

Inventor： M·佐尔丹 ,  刘明昌 ,  K-K·A·黄 ,  S-H·蒋 ,  龚礼予

IPC: G06V20/69 ,  G06V10/762 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774

Abstract: 基于图像的分类工作流使用无监督聚类来帮助用户识别感兴趣的亚群以进行分选。标记的细胞图像用于为特定实验微调有监督分类网络。所述工作流允许用户对各种应用以相同方式选择群体进行分选。有监督分类网络非常快，这允许其在细胞行进通过设备时做出实时分选决定。所述工作流更加自动化并且具有更少的用户步骤，从而提高了易用性。所述工作流使用机器学习来避免人为错误和手动门控的偏差。所述工作流不需要用户是图像处理方面的专家，因此增加了易用性。

公开(公告)号：CN115943441A

公开(公告)日：2023-04-07

申请号：CN202180030201.4

申请日：2021-11-19

Applicant: 索尼集团公司 ,  美国索尼公司

Inventor： 龚礼予 ,  刘明昌

IPC: G06V20/69

Abstract: 本文描述了用于细胞图像分类的高效稳健的高速神经网络。用于细胞图像分类的神经网络利用soft‑max分数之间的差异来确定细胞是否不明确。如果细胞不明确，那么该细胞被分类为伪类，而如果细胞不是不明确的，那么该细胞被分类为与最高类分数对应的类。用于细胞图像分类的神经网络使得能够实现高速度、高准确性和高召回率。

公开(公告)号：CN114746902A

公开(公告)日：2022-07-12

申请号：CN202180006808.9

申请日：2021-03-30

Applicant: 索尼集团公司

Inventor： 刘明昌 ,  龚礼予 ,  K-K·A·黄 ,  J·霍布森

IPC: G06T15/04

Abstract: 提供了一种用于块压缩纹理的超分辨率的方法。该方法包括接收具有第一块尺寸的第一纹理块。基于对接收到的第一纹理块应用第一块压缩(BC)方案，在经压缩的域中生成编码纹理值。另外，对生成的编码纹理值应用第一机器学习模型以在经压缩的域中生成超分辨率编码纹理值。处理生成的超分辨率编码纹理值以生成具有第二块尺寸的第二纹理块。第二块尺寸大于第一块尺寸。

公开(公告)号：CN114746902B

公开(公告)日：2025-04-15

申请号：CN202180006808.9

申请日：2021-03-30

Applicant: 索尼集团公司

Inventor： 刘明昌 ,  龚礼予 ,  K-K·A·黄 ,  J·霍布森

IPC: G06F30/27 ,  G06T15/04

Abstract: 提供了一种用于块压缩纹理的超分辨率的方法。该方法包括接收具有第一块尺寸的第一纹理块。基于对接收到的第一纹理块应用第一块压缩(BC)方案，在经压缩的域中生成编码纹理值。另外，对生成的编码纹理值应用第一机器学习模型以在经压缩的域中生成超分辨率编码纹理值。处理生成的超分辨率编码纹理值以生成具有第二块尺寸的第二纹理块。第二块尺寸大于第一块尺寸。