學術發表

一套用於組織病理全切片影像的胃癌偵測深度學習系統，以像素級標註的 H&E 切片訓練，並在 3,212 張真實世界 WSI 上驗證（約 100% 敏感度、80.6% 平均特異度）。已部署於解放軍總醫院，並在另外兩家醫院驗證。Calvin 擔任深度學習管線的主要 ML 工程師，也是共同作者之一。

一套弱監督的組織病理影像分割框架，透過實例級偽標籤從影像級標籤學習，降低密集像素標註的需求。Calvin 主導 SOTA 基線實驗、參與方法設計，並於 2019 年首爾 ICCV 發表。