基于CTE-MIL深度学习架构的结直肠癌病理图像分析平台

本发明公开了一种基于CTE‑MI L深度学习架构的结直肠癌病理图像分析平台，本发明涉及病理图像识别技术领域。包括以下步骤：通过前景训练图像处理模块采集并预处理已知病理区域的全切片图像，生成前景提取训练数据集。构建Ti ssue‑Seg分割网络模块，基于训练数据集训练模型，输出病理组织的前景掩码。特征单元筛选模块对前景掩码进行网格化，计算patch图像的特征表现分数，筛选出高响应patch图像。构建CFE特征提取网络模块，基于高响应patch对模型参数进行特异性调整，进行弱监督训练。注意力机制优化模块引入TFAM注意力机制，根据注意力得分进行特征融合，提升病理组织类型识别的准确性。