一种基于改进残差网络的乳腺癌病理切片分类方法及系统

本发明涉及医学图像识别技术领域，尤其涉及一种基于改进残差网络的乳腺癌病理切片分类方法及系统，该方法通过获取组织病理切片图像，将组织病理切片图像输入至预训练的切片分类残差网络模型，得到分类后的组织病理切片图像；所述切片分类残差网络模型通过在残差网络的主体残差网络架构Basicblock添加注意力模块机制BiFormer，并将残差块中的卷积核替换为深度可分离卷积得到的；所述注意力模块机制BiFormer与深度可分离卷积的协同，不仅可以提升乳腺癌病理切片分类精度，而且显著降低计算成本，解决现有技术中存在的病理切片分类方法存在计算复杂性高及背景噪声干扰大的问题。