公开(公告)号：CN115937592A

公开(公告)日：2023-04-07

申请号：CN202211599181.5

申请日：2022-12-12

Applicant: 电子科技大学长三角研究院(衢州)

Inventor： 龚海刚 ,  孙怡忻 ,  吴磊 ,  刘明 ,  王晓敏 ,  刘明辉 ,  解天舒 ,  程旋

IPC: G06V10/764 ,  G06T7/00 ,  G06V10/40 ,  G06V10/82 ,  G06N3/088 ,  G06V10/774 ,  G16H30/20 ,  G06N3/0455

Abstract: 本发明涉及一种基于潜层表征的主动学习样本标注方法，述样本标注方法包括：S1、特征提取步骤：通过自动编码器模拟从病理图像中提取潜层的表征；S2、判别步骤：将病理图像作为判别器D的输入，训练一个二分类模型，通过判别器D区分有标签和无标签的样本数据集，得到概率值；S3、样本标注步骤：设置样本选择策略ALHS，根据判别器的输出概率值分布通过样本选择策略ALHS选择未标注的样本进行标注，实现病理数据集的自动标注。本发明能够极大减轻病理学家标注数据集的沉重负担，能够缓解样本冗余问题，提高样本选择的质量；能够极大地节省样本标注成本；通用性强，能适用于类不平衡和噪声样本的场合。