基于多分支注意力和随机实例掩码的全切片图像分类方法、系统及介质

本申请提供了一种基于多分支注意力和随机实例掩码的全切片图像分类方法、系统及介质，该方法包括：获取全切片数字病理图像，进行图像分割，得到若干个实例；基于特征提取网络进行特征提取，得到实例特征序列；基于多分支注意力机制对实例特征序列进行并行分析，执行随机Top‑K实例掩码操作，基于每个注意力分支的注意力分布对实例特征序列进行加权求和；将所有注意力分支的包级别特征表示进行聚合，生成全切片数字病理图像的综合特征表示，得到分类预测结果；通过设立多个并行的注意力分支，促使不同分支主动学习和捕获全切片数字病理图像中存在的多种不同视觉模式，从而能够有效表征肿瘤异质性，提升全切片数字病理图像分类的泛化能力。