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龙图腾网获悉电子科技大学长三角研究院(衢州)申请的专利一种基于潜层表征的主动学习样本标注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：CN115937592B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202211599181.5，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于潜层表征的主动学习样本标注方法是由龚海刚;孙怡忻;吴磊;刘明;王晓敏;刘明辉;解天舒;程旋设计研发完成，并于2022-12-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于潜层表征的主动学习样本标注方法在说明书摘要公布了：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。

本发明授权一种基于潜层表征的主动学习样本标注方法在权利要求书中公布了：1.一种基于潜层表征的主动学习样本标注方法，其特征在于：所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； 所述步骤S1具体包括以下内容： 利用自动编码器进行潜层的表征学习，将医疗数据集样本嵌入低维空间，设为原始输入空间到学习到的潜层表征的映射，即，解码器根据低维表征z重建输入图像，设为潜层特征表示到重建后图像的映射，即，自动编码器的目标函数为MAE损失函数，表示为，表示自动编码器的输入，即原始图像，表示自动编码器的输出，即重建后图像，N表示图像的数量； 自动编码器模型在训练过程中使用随机梯度下降法来优化目标函数并保存损失最小的模型，在自动编码器模型训练好后，在实现图像重建的同时，其潜层表征信息为判别器D提供好的表征输入，以区分有标签和无标签的数据集； 所述步骤S3具体包括以下内容： 根据所述判别步骤的输出概率值对数据集进行排序，按照顺序将其分为K个部分，在数据集的每个部分通过随机抽样法或者最小置信度法或者边际抽样法或者熵方法选择一个样本由病理学家进行标注。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人电子科技大学长三角研究院(衢州)，其通讯地址为：324000 浙江省衢州市柯城区芹江东路288号1幢18楼；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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