一种基于卷积神经网络的淋巴瘤病理切片自动分类方法

本发明涉及医学影像处理领域，特别是涉及一种基于卷积神经网络的淋巴瘤病理切片自动分类方法。内容包括：收集原始切片图像并进行预处理，得到切片图像，并计算图像增强因子；基于切片图像像素值，计算局部对比度；基于图像增强因子和局部对比度，计算自适应增强因子；基于自适应增强因子，对切片图像进行增强处理，得到增强图像；将增强图像输入到特征筛选卷积神经网络中进行分类，得到最终的分类结果。解决了传统的图像增强和分类技术难以根据图像的局部特征进行精细化调整，在增强过程中无法有效提升图像的局部对比度和细节；传统的卷积神经网络在训练过程中，提取出来的特征存在冗余，计算复杂度高且难以提高分类准确率的问题。