一种新型多尺度深宽结合的病理图片分类方法、系统及介质

摘要

本发明公开了一种新型多尺度深宽结合的病理图片分类方法、系统及介质，方法包括：多尺度病理切片采样，得到包含子图的样本组；将样本组中的每个子图分别输入预训练好的深度卷积模型，进行宽度特征提取，得到特征矩阵；将特征矩阵通过随机全连接激活过程进行增量节点映射，得到宽度增强节点；根据特征矩阵和宽度增强节点进行病理分型推理。本发明结合深度和宽度两种机器学习方法，提出一种新的模型以达到两者优势互补的作用，既预训练后的深度学习特征提取器提取深度语义特征、深度语义特征转化为宽度特征节点利用宽度学习架构快速拟合特征与输出标签的映射关系，在较短时间内获得更多的特征信息，从而达到病理图片分类的目的。