一种无需人工标注的组织病理图像分析方法

本发明涉及一种无需人工标注的组织病理图像分析方法，病理图像分析方法包括以下步骤：步骤1:图像预处理与切图：步骤2:多尺度特征提取：步骤3:微图块无监督聚类分析：随机选择图块，从每个图块取左上角128x128区域，通过基于方差的特征选择、UMAP算法降维、Leiden社区检测算法聚类最终得到每个微图块表示的节点的聚类类别；步骤4:监督学习模型训练与推理预测：数据集划分：训练集图块和测试集图块；监督学习模型训练：使用XGBoost算法来训练分类模型；步骤5:结果分析与可视化。本发明能够高效处理高分辨率病理图像、实现多尺度特征提取基础上，进行无监督和监督学习相结合的分类，并提供精准的细胞级别区域分类预测，量化，以及可视化结果。