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摘要：本发明公开了一种针对乳腺癌病理图像的识别分类方法与系统，包括：收集乳腺癌病理图像并进行预处理，基于卷积神经网络提取多尺度纹理特征，通过设计不同感受野大小的卷积核，捕捉乳腺组织的局部和全局纹理信息，获得纹理特征；通过注意力机制对纹理特征进行自适应加权，根据不同区域的重要程度动态调整特征权重，获得关键纹理特征；基于关键纹理特征采用序列特征选择算法筛选最优纹理特征子集，通过迭代搜索和交叉验证，获得最具判别力的特征组合；根据特征组合构建基于集成学习的识别分类模型，将待预测病理图像输入识别分类模型进行处理，获得识别分类结果。本发明有效提高了乳腺癌病理图像分类的准确性、可靠性和可解释性。
主权项：1.一种针对乳腺癌病理图像的识别分类方法，其特征在于，包括：收集乳腺癌病理图像并进行预处理，获得预处理后的乳腺癌病理图像；基于卷积神经网络提取所述预处理后的乳腺癌病理图像的多尺度纹理特征，通过设计不同感受野大小的卷积核，捕捉乳腺组织的局部和全局纹理信息，获得纹理特征；通过注意力机制对所述纹理特征进行自适应加权，根据不同区域的重要程度动态调整特征权重，获得关键纹理特征；基于所述关键纹理特征采用序列特征选择算法筛选最优纹理特征子集，通过迭代搜索和交叉验证，获得最具判别力的特征组合；根据所述特征组合构建基于集成学习的乳腺癌病理图像的识别分类模型，将待预测病理图像输入所述识别分类模型进行处理，获得识别分类结果。
全文数据：
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百度查询： 常熟理工学院 一种针对乳腺癌病理图像的识别分类方法与系统
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