一种基于孪生网络的癌症分类对比学习方法

本发明公开了一种基于孪生网络的癌症分类对比学习方法，该方法包括通过采集设备获取多个样本病理切片图像和测试病理切片图像，对每个样本病理切片图像进行癌症类别判断，并根据判断结果进行标注，得到对应的第一标注数据，根据癌症类别将不同样本病理切片图像分别进行同类及异类随机配对，得到多个训练对，创建孪生网络，将每个训练对依次输入至孪生网络，通过分别学习不同训练对中病理切片图像间的相似性度量，得到训练完成的孪生网络，获取并使用在孪生网络训练时产生的具有表征能力的特征向量及其对应的第二标注数据训练癌症分类预测模型，将全部测试病理切片图像输入至癌症分类预测模型，得到多个分类预测结果并将其可视化。