基于语义相关性聚类的组织病理图像分类方法及系统

本发明涉及图像分类技术领域，具体公开了一种基于语义相关性聚类的组织病理图像分类方法及系统，首先对源域和目标域的多阶融合特征完成归一化映射，在新的特征空间中利用类中心间的余弦距离来衡量类别之间的语义相关性并完成样本判别聚类。然后构建总损失函数，通过自约式对齐域中心、类中心和样本分布，以匹配两个域之间的域边缘分布差异、类条件分布差异和样本特征分布差异，用多粒度的信息来实现跨域类间语义相关性知识转移，提高模型的分类能力。实验结果表明该方法及系统对WSI(Whole Slide Image，全视野图像)组织病理图像具有较高的分类精度，分类后的标注效果与人工标注接近，具有应用于临床的潜力。