MFDC-Net：一种融合多尺度特征和注意力机制的乳腺癌病理图像分类算法

乳腺癌是全球最常见的恶性肿瘤之一，采用传统方法诊断需花费大量时间和精力，且受个人能力影响较大。用计算机辅助诊断的方法，可以提高病理图像分类的准确率和效率，从而满足临床应用的需求。为此，提出一种基于DenseNet的融合多尺度特征和注意力机制的乳腺癌病理图像分类算法（MFDC-Net）。在密集块中引入坐标注意力机制，精准定位重要特征的空间信息。采用多尺度池化过渡层，通过不同卷积核的平均池化和普通卷积，在实现降维的同时扩大感受野。采用多尺度特征增强模块，融合深层次图像特征，提高分类性能。结果显示，MFDC-Net模型的分类性能较其他经典模型更优，分类准确率达97.12%，易混淆率低至3.34%，能较好地进行乳腺癌组织病理图像分类，为诊断和治疗提供重要依据。