The present invention discloses a method for performing an annotation on a disease onset region using semi-supervised learning and a diagnostic system for performing the same. According to an aspect of the present invention, a diagnostic system using a neural network receives a patch that is a part of a predetermined slide that is a biological image, and a patch level class predicting a classification result regarding whether a predetermined disease exists in the patch. Generating a neural network, a pixel-level classification neural network for predicting a classification result for the disease for each pixel constituting the patch by receiving the neural network, and a diagnostic system using the neural network The step of obtaining a training slide image-each of the plurality of training slide images, the corresponding slide level diagnostic results are labeled-and the diagnostic system using the neural network, the plurality of training slide images Using this, a method is provided that includes progressively training the patch level classification neural network and the pixel level classification neural network.본 발명은 준-지도학습(semi-supervised learning)을 이용하여 질병의 발병 영역에 대한 어노테이션을 수행하기 위한 방법 및 이를 수행하는 진단 시스템이 개시된다. 본 발명의 일 측면에 따르면, 뉴럴 네트워크를 이용한 진단 시스템이, 생체 이미지인 소정의 슬라이드가 분할된 일부인 패치를 입력 받아 상기 패치에 소정의 질병이 존재하는지 여부에 관한 분류 결과를 예측하는 패치 레벨 클래시피케이션 뉴럴 네트워크, 및 상기 패치를 입력 받아 상기 패치를 구성하는 각 픽셀 별로 상기 질병에 대한 분류 결과를 예측하는 픽셀 레벨 클래시피케이션 뉴럴 네트워크를 생성하는 단계, 상기 뉴럴 네트워크를 이용한 진단 시스템이, 복수의 훈련용 슬라이드 이미지-상기 복수의 훈련용 슬라이드 이미지 각각에는, 그에 상응하는 슬라이드 레벨 진단 결과가 라벨링되어 있음-를 획득하는 단계 및 상기 뉴럴 네트워크를 이용한 진단 시스템이, 상기 복수의 훈련용 슬라이드 이미지를 이용하여, 상기 패치 레벨 클래시피케이션 뉴럴 네트워크 및 상기 픽셀 레벨 클래시피케이션 뉴럴 네트워크를 점진적으로 훈련하는 단계를 포함하는 방법이 제공된다.
