甲状腺细胞病理图像信息区域分类模型构建方法和装置

本申请提供一种甲状腺细胞病理图像信息区域分类模型构建方法和装置。其中，在准备训练数据时，将对全景病理图像分割得到的图像块划分为初级数据集和高级数据集，并由病理专家对高级数据集的各个图像块添加注释标签；在训练阶段，先利用初级数据集初步训练一级网络，以训练模型识别图像块中的细胞特征的能力，之后以训练后的一级网络的参数作为二级网络的初始参数，并利用高级数据集对二级网络进行微调，得到用于识别有用信息区域的甲状腺细胞病理图像信息区域分类模型。如此，基于病理专家的注释标签有助于加深神经网络对有用信息区域的理解，其次，两级训练微调方案可以综合学习客观的细胞特征和病理专家的临床先验知识，有效提高模型的性能。