用于胰腺神经内分泌肿瘤的分类方法、分类装置

本申请公开了用于胰腺神经内分泌肿瘤的分类方法、分类装置。分类方法包括：使用预训练的分割模型，对来自多个患者的多个HE全切片图像分别进行分割；对于每个分割后的HE全切片图像进行量化，以确定多个第一特征参数；基于每个HE全切片图像的细胞形态与拓扑特征，从每个HE全切片图像中提取多个第二特征参数；针对每个HE全切片图像，从多个第一特征参数和多个第二特征参数中筛选出目标特征，并计算病理组学评分；将多个HE全切片图像各自的病理组学评分以及常规病理特征输入逻辑回归模型进行训练，得到训练后的逻辑回归模型；使用逻辑回归模型，对待分类的HE全切片图像进行分类。本发明可以快速地、精确地、低成本地实现胰腺神经内分泌肿瘤G分类。