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乳腺癌是全球女性癌症死亡的主要原因之一。现有诊断方法主要是医生通过乳腺癌观察组织病理学图像进行判断,不仅费时费力,而且依赖医生的专业知识和经验,使得诊断效率无法令人满意。针对以上问题,设计基于组织学图像的深度学习框架,以提高乳腺癌诊断准确性,同时减少医生的工作量。开发一个基于多网络特征融合和稀疏双关系正则化学习的分类模型:首先,通过子图像裁剪和颜色增强进行乳腺癌图像预处理;其次,使用深度学习模型中典型的3种深度卷积神经网络(Inception V3、Res Net-50和VGG-16),提取乳腺癌病