摘要
本发明公开了基于深度神经网络的病理切片诊断筛查分析方法，包括：S1、获取病理切片的数字化图像数据，进行预处理，形成图像数据集；S2、构建三维时空Transformer网络模型，获取时空维度上的特征图像，形成图像特征集；S3、通过迁移学习将在大规模图像数据集上预训练的模型参数迁移至构建的三维时空Transformer网络模型中，对模型进行优化模型；S4、利用标注好的病理切片图像数据集对微调后的模型进行训练；S5、将待诊断筛查的病理切片图像输入训练好的模型，输出诊断结果。本申请实现了快速准确输出诊断结果并可视化展示，提升病理诊断效率与准确性。
