基于类别标签的病理图像分割方法、装置及其可读存储介质

本发明提出了一种基于类别标签的病理图像分割方法、装置及其可读存储介质，方法包括将全视野数字病理（WSI）图像分块后，利用ResNet、ViT或病理专用预训练大模型UNI提取包含局部纹理与全局语义的特征图谱；通过注意力机制计算图像块对分类结果的贡献度，结合梯度分析提取特征对分类决策的实际影响；采用排序加权策略融合两种权重，经高斯模糊与大津法阈值分割生成病变区域掩码，最终叠加至原始图像输出可解释的分割结果。本发明仅需切片级标签即可实现弱监督分割，显著降低标注成本，通过注意力与梯度信息的互补融合提升定位精度，生成直观的可视化病变区域，增强模型透明度与临床实用性，适用于多种病理图像分析场景。