基于深度主动学习的甲状腺癌病理图像分类方法
该论文提出了一种基于深度主动学习的甲状腺癌病理图像分类方法，旨在降低标注成本，提高分类性能。该方法将卷积神经网络（CNN）和主动学习相结合，选择少量样本进行标注，降低了标注成本。
深度学习在病理图像分类中的应用：
近年来，深度学习在病理图像分类中的应用取得了很大进展，特别是在图像分类、目标检测和图像分割等方面。深度学习可以自动学习图像特征，提高图像分类的准确性。
卷积神经网络（CNN）在病理图像分类中的应用：
卷积神经网络（CNN）是一种常用的深度学习模型，在病理图像分类中应用广泛。CNN 可以自动学习图像特征，提取病理图像的特征，并进行分类。
主动学习在病理图像分类中的应用：
主动学习是一种机器学习算法，可以选择少量样本进行标注，降低标注成本。在病理图像分类中，主动学习可以选择最有价值的样本进行标注，提高分类性能。
甲状腺癌病理图像分类的挑战：
甲状腺癌病理图像分类是一项具有挑战性的任务，需要高质量的图像和大量的标注数据。然而，医学图像的手动注释非常繁琐、耗时，并且需要领域知识的指导。
基于深度主动学习的甲状腺癌病理图像分类方法的优点：
该方法可以降低标注成本，提高分类性能。该方法可以选择少量样本进行标注，降低标注成本，并提高分类性能。
实验结果：
在甲状腺病理图像上的实验结果表明，该方法能够在不牺牲最终分类准确率的情况下降低标记成本。
结论：
基于深度主动学习的甲状腺癌病理图像分类方法是一种具有前途的方法，可以降低标注成本，提高分类性能。在未来，基于深度主动学习的方法将在病理图像分类领域发挥重要作用。
知识点：
1. 深度学习在病理图像分类中的应用
2. 卷积神经网络（CNN）在病理图像分类中的应用
3. 主动学习在病理图像分类中的应用
4. 甲状腺癌病理图像分类的挑战
5. 基于深度主动学习的甲状腺癌病理图像分类方法的优点
6. 实验结果的分析
7. 结论和未来展望
