基于深度学习的乳腺癌HE切片三级淋巴结构密度检测方法

本发明涉及一种基于深度学习的乳腺癌HE切片三级淋巴结构密度检测方法，包括以下步骤：S1、将目标病理图像边长为较小像素的目标子图片为第一目标子图片，较大的为第二目标子图片；S2、根据目标病理图像的信息熵和边缘数量进行过滤，剔除空白的不包含细胞的图片；S3、对第一目标子图片进行细胞识别；S4、对第二目标子图片进行区域识别；S5、删除在坏死区域中的细胞，并将处于肿瘤区域中类别标签不为肿瘤细胞的标签修正为肿瘤细胞；S6、统计由步骤S4得到的TLS区域中的细胞数量及种类；S7、计算单位面积内的TLS密度。本发明过引入细胞分割+区域分类+密度计算的多阶段检测方法，解决现有TLS分析方法在识别精度、密度计算准确性、自动化程度不足。