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龙图腾网获悉广东技术师范大学申请的专利一种基于主动学习的结直肠癌病理组织图像分类方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116664932B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310623858.2，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于主动学习的结直肠癌病理组织图像分类方法是由贾西平;卓立林;韩楚;廖秀秀;张倩;陈昕叶;崔怀林;林智勇设计研发完成，并于2023-05-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于主动学习的结直肠癌病理组织图像分类方法在说明书摘要公布了：本发明在结直肠癌肿瘤病理组织图像分类领域公开了一种基于主动学习的结直肠癌肿瘤病理组织分类方法，该方法包括以下步骤：收集结直肠癌组织图像，筛除不合格的图像；将所有图像划分为训练集、验证集以及测试集；对训练集中极小部分结直肠癌病理图像做图像级标注；并将所有图像划分为训练集、验证集以及测试集；建立一种深度学习模型；初始已化标注池及未标注池，利用已标注池中的样本训练网络；利用本轮训练好的模型对未标注池的样本进行预测；筛选出满足查询函数条件的样本进行标注；本发明利用一种基于主动学习的深度神经网络实现结直肠癌肿瘤病理组织图像分类，在一定程度上解决了计算机辅助结直肠癌病理诊断的问题。

本发明授权一种基于主动学习的结直肠癌病理组织图像分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于主动学习的结直肠癌病理组织图像分类方法，其特征在于，包括如下步骤： S1：收集结直肠癌病理组织图像，所述结直肠癌病理组织图像包括已标注的图像和未标注的图像，初始化未标注池和已标注池，将所述已标注的图像放入所述已标注池，所述未标注的图像放入所述未标注池，建立深度神经网络模型； S2：用所述已标注池里的图像训练所述深度神经网络模型； S3：将训练好后的深度神经网络模型保存，分别根据样本多样性和样本平均熵对未标注的图像进行筛选，对筛选出的图像进行人工标注，再将人工标注后的图像移出所述未标注池，加入所述已标注池； S4：利用所述已标注池中的图像更新所述深度神经网络模型； S5：当所述已标注池中人工标注的图像数量达到预设阈值时，得到更新好的所述深度神经网络模型；当所述已标注池中人工标注的图像数量未达到预设阈值时，返回步骤S3； S6：利用更新好的所述深度神经网络模型对结直肠癌病理图像进行分类； 步骤S3中，根据样本多样性对未标注的图像进行筛选，对筛选出的图像进行人工标注，再将人工标注后的图像移出所述未标注池，加入所述已标注池，包括如下步骤： S3.01：将未标注池中的图像输入步骤S2中获得的所述深度神经网络模型，根据预测结果筛选出候选集，并得到所述候选集的图像特征； S3.02：利用所述步骤S2中获得的深度神经网络模型提取所述已标注池的组织特征，据此建立聚类模型，通过聚类映射计算出聚类空间中各簇的中心； S3.03：通过所述聚类模型，将所得的所述候选集图像特征映射到所述聚类空间，计算各候选集图像特征映射到其最近的簇中心的最小距离； S3.04：从所述候选集图像特征中筛选出图像特征映射到最近的簇中心的距离最大的多个图像进行人工标注，将所述人工标注的图像移出所述未标注池，并加入所述已标注池。

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