基于自监督学习和多任务学习的病理图像分析方法及设备

本发明公开一种基于自监督学习和多任务学习的病理图像分析方法及设备，包括：收集若干无标签信息的病理图像以及若干具有标签信息的病理图像；将收集的无标签信息的病理图像划分为若干图像块，形成无标签数据集；将收集的具有标签信息的病理图像的原图及对应标注图划分为若干图像块，形成有标签数据集；建立自监督学习模型和多任务学习模型；利用无标签数据集对自监督学习模型进行训练；利用训练好的自监督学习模型对有标签数据集进行特征提取，分别获取块编码特征和类编码特征；再利用获取的块编码特征和类编码特征对多任务学习模型进行训练；将待分析的病理图像进行应用。本发明能够加快病理图像处理效率，有助于及时发现疾病、制定治疗方案。