基于自监督学习的病理图像特征建模方法及分析方法

本公开提供一种基于自监督学习的病理图像特征建模方法及分析方法，该建模方法包括：将病理图像裁剪为多个Patch，特征提取获得归一化的Patch特征，无监督聚类处理生成聚类结果，构建用于Patch特征提取的深度学习模型，提取每个病理样本的Patch特征，基于提取得到的病理样本Patch特征构建正样本对与负样本对，以及构建用于病理图像特征建模的Transformer模型。本公开提供的病理图像特征建模方法不依赖人工标注信息，能够在无监督场景下有效构建具有判别性的病理图像全局表征。