前列腺癌病理图像分类方法和装置、设备及介质

本发明实施例提供了一种前列腺癌病理图像分类方法和装置、设备及介质。其中，方法包括：获取前列腺癌病理图像；通过特征提取器对前列腺癌病理图像进行特征提取，得到多个实例特征；通过RLMI L模型对多个实例特征进行特征重构，得到全局特征和局部特征，其中，RLMI L模型包括重排序Mamba模块和线性可变形卷积模块，重排序Mamba模块用于提取多个实例特征之间的全局特征，线性可变形卷积模块用于捕获多个实例特征之间的局部特征；对全局特征和局部特征进行特征聚合，得到包级特征；计算包级特征每个类别的预测概率分布，得到前列腺癌病理图像的分类结果。基于此，本发明实施例能够提高对前列腺癌病理图像分类的准确性。