一种基于通用分割模型与Transformer的乳腺癌病理图像自动分割方法及系统

本发明属于乳腺癌诊断领域，公开了一种基于通用分割模型与Transformer的乳腺癌病理图像自动分割方法及系统，该方法包括：准备数据集并进行预处理；通过任意分割模型SAM2从病理图像中提取特征；基于Transformer架构构建并训练分类模型，生成像素级分割结果。本发明通过SAM2提取丰富的图像特征，并利用Transformer的全局建模能力，生成像素级分割结果，从而实现乳腺癌区域的精确分割。在基于Camelyon‑16数据集的乳腺癌转移病灶分割研究中，本发明的混合模型在整体性能上优于其他方法。