基于深度卷积神经网络的乳腺癌病理图像有丝分裂检测方法

本发明涉及图像处理技术领域，具体公开了基于深度卷积神经网络的乳腺癌病理图像有丝分裂检测方法，包括：S1、数据收集与标注，S2、数据预处理，S3、网络构建与训练，S4、检测结果后处理，S5、模型验证与评估和S6、系统部署；本发明通过使用深度卷积神经网络，系统能够自动从乳腺癌病理图像中提取复杂的特征，如细胞的边缘、形状、纹理和色彩分布，这些深度特征使得模型能够在传统人工标注难以捕捉的微小变化中识别有丝分裂细胞，从而显著提高了检测精度，通过深度学习的方式克服了传统图像处理方法对于复杂病理图像中有丝分裂细胞的检测困难，能够在噪声和复杂背景下准确定位有丝分裂细胞。