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申请/专利权人：赛维森(广州)医疗科技服务有限公司

摘要：本公开提供了一种病理玻片数字图像数据集的半监督甄选方法和甄选系统，包括：获得多张病理玻片数字图像，并且将具有标注结果的病理玻片数字图像形成为第一数据集，将不具有标注结果的病理玻片数字图像形成第二数据集；利用第一数据集训练多个分类模型并获得错分值，将错分值大于第一预设值的病理玻片数字图像从第一数据集移动至第二数据集，将第二数据集输入分类模型并获得一致值和伪标注结果，将第二数据集中的一致值大于第二预设值的病理玻片数字图像从第二数据集移动至第一数据集，将该病理玻片数字图像的伪标注结果作为该病理玻片数字图像的标注结果。由此，能够清理病理玻片数字图像数据集中的低质量数据，并扩展高质量数据。

主权项：1.一种病理玻片数字图像数据集的半监督甄选方法，其特征在于，包括：准备步骤，获得多张病理玻片数字图像，并且将具有标注结果的病理玻片数字图像形成为第一数据集，将不具有标注结果的病理玻片数字图像形成第二数据集；以及更新步骤，利用所述第一数据集获得训练集和验证集，利用所述训练集训练多个分类模型，将所述验证集分别输入训练后的各个分类模型，并获得分别与各个分类模型对应的各个第一分类结果，利用各个第一分类结果形成第一分类结果集，基于所述第一分类结果集获得所述验证集中各张病理玻片数字图像的错分值，所述各张病理玻片数字图像的错分值表示所述第一分类结果集中的各个分类模型对该病理玻片数字图像的第一分类结果相对于标注结果的不一致程度，将所述第一数据集中的所述错分值大于第一预设值的病理玻片数字图像从所述第一数据集移动至所述第二数据集，将所述第二数据集分别输入所述训练后的各个分类模型，并获得分别与各个分类模型对应的各个第二分类结果，利用各个第二分类结果形成第二分类结果集，基于所述第二分类结果集获得所述第二数据集中的各张病理玻片数字图像的一致值，所述各张病理玻片数字图像的一致值表示所述第二数据集中的各个分类模型对该病理玻片数字图像的第二分类结果之间的一致程度，将各个分类模型对该病理玻片数字图像的第二分类结果集中出现概率最高的第二分类结果作为该病理玻片数字图像的伪标注结果，并且将所述第二数据集中的一致值大于第二预设值的病理玻片数字图像从所述第二数据集移动至所述第一数据集，将该病理玻片数字图像的伪标注结果作为该病理玻片数字图像的标注结果。

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