摘要
本发明公开了一种基于显微成像的病理特征识别及阴性排除方法,包括如下步骤:S1、采集病理切片图像并数字化生成原始显微图像数据;S2、对原始显微图像进行预处理;S3、构建融合变换器编码与门控动态感受野机制的病理图像识别网络,输出病理特征向量;S4、通过注意力引导与类别感知解码器进行上下文建模,输出图像分类结果;S5、基于正负样本嵌入构建判别边界分离模型,进行阴性排除判断;S6、结合不确定性与边界距离进行置信度加权评估,设定动态阈值,筛除低可信样本;S7、将分类结果与阴性标签编码为结构化数据,发送至诊断辅助系统。本发明融合多尺度建模与阴性筛查机制,实现病理图像智能识别与可信诊断输出。