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长时间的病理图像人工诊断会使医生产生视觉疲劳,误诊和漏诊情况容易发生。针对以上现象,提出一种结合卷积神经网络中多维度特征的方法,快速准确识别出病理图像中的病灶区域。使用感兴趣区提取及图像裁剪获得小尺寸图块数据;使用染色校正的方法以解决图块染色不均,对比度弱等问题;搭建深度学习模型,使用多组深度可分离卷积提取不同尺度的特征,加入残差连接以避免梯度消失,联合不同维度的特征信息以提高特征利用率。实验结果表明,染色校正能够提高预测准确率,上述模型具有参数少、鲁棒性强的特点,最终对病理图像病灶的识别均能达到较