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中文摘要
结肠组织病理学图像的细粒度分类对癌症治疗和预后评估都具有重要意义。然
而，结肠组织病理学图像尤其是组织学亚型图像形态特征表现极为相似，通过人工
实现高精度识别面临着巨大挑战。而现有的基于单个模型的计算机辅助诊断方法容
易产生预测偏差，基于此，通过多角度的特征提取以提高组织病理学细粒度图像分
类准确率，对结肠癌的治疗与研究尤为重要。
针对上述问题，本文提出一种基于多距离测度异质集成学习的细粒度分类方法，
对结肠组织病理学图像微卫星状态进行分型预测。该方法综合考虑两个方面来提升
模型性能：一
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