摘要： 針對(duì)既有深度學(xué)習(xí)方法在乳腺癌病理圖像全局與局部特征統(tǒng)一表達(dá)上的不足，將長(zhǎng)距離建模的Transformer和強(qiáng)局部感知的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(convolutional neural network, CNN)相結(jié)合，提出一種多層級(jí)深度特征融合的乳腺癌病理圖像分類方法。該方法以雙分支并行的Deit-B和ResNet-18模型作為骨干架構(gòu)，在雙分支網(wǎng)絡(luò)中間層和末端位置分別引入特征融合操作，... （共8頁）