基于迁移学习的结直肠癌病理图像处理及分类方法

本发明公开了基于迁移学习的结直肠癌病理图像处理及分类方法，包括以下步骤：步骤S1：构建初步模型；步骤S2：对原始病理切片图像进行数据处理，获取临床数据集；步骤S3：处理后得到的临床数据集与初步模型进行第二次迁移学习和模型测试，获得最终模型；步骤S4：输入数据并对数据进行自动化处理后，利用最终模型对图像进行分类与检测，并在底层模型进行数据结果展示。本方案利用实际临床环境中医院采集的数据对模型进行迁移学习，增强网络的泛化能力；通过在真实数据上的训练，能够更好地适应临床应用场景，提升在实际环境中的适用性和鲁棒性。