一种状态空间对偶性多实例病理图像分类方法及系统

本发明涉及医学辅助诊断领域，尤其是一种状态空间对偶性多实例病理图像分类方法及系统，所述方法包括如下步骤：基于病理数据库获取待检测的肺癌病理全切片图像；获取所述肺癌病理全切片图像的组织区域，对所述组织区域进行裁剪得到图像块集合；利用特征提取器获取所述图像块集合的特征向量集，基于所述特征向量集构建融合特征集，依据所述融合特征集获得加权特征集；根据线性分类器对所述加权特征集进行二分类映射得到二分类预测概率向量；依据所述二分类预测概率向量得到所述肺癌病理全切片图像的癌症预测类别，实现对所述肺癌病理全切片图像的癌症类型进行分类。本发明用于癌症病理图像的自动化诊断，为医学辅助诊断提供高效可靠的技术支持。