计算机视觉病理图通常涉及以下步骤：
获取数字病理切片样本
数字病理切片（Digital Pathology Slide，DPS）是以数字形式保存的病理切片图像，通常为.svs格式。
构造训练集
从数字病理切片中选取有代表性的样本，并将其标注出来。标注通常包括病变区域和正常区域，可以使用.xml文件来记录这些信息。
构建卷积神经网络（CNN）
卷积神经网络是一种深度学习模型，用于从图像中提取特征并进行分类或识别。常见的CNN架构包括VGG、ResNet、Inception等。
训练卷积神经网络
使用构造的训练集对CNN进行训练。训练过程中，网络会学习如何从病理图像中识别出病变区域。
提取卷积层
从训练后的CNN中提取第一卷积层和第二卷积层中的至少一个卷积层。这些层包含了图像的特征提取信息。
确定卷积核权重
分析提取的卷积层中每个卷积核的权重，将每个卷积过滤器中所有卷积核的权重求和，以确定每个卷积过滤器的深度。
剪枝和重新训练
根据卷积过滤器的深度和权重，移除低于某个阈值的卷积过滤器，以减少模型的复杂度。然后对剪枝后的网络进行重新训练，以提高识别效率。
图像剪裁
由于病理图像通常很大，需要对其进行剪裁。剪裁过程中，可以根据标注的病变区域进行切割，以确保切割后的图像包含足够的病变信息。
图像处理
对剪裁后的图像进行处理，例如二值化、去噪等，以提高后续识别的准确性。
结果分析
将处理后的图像输入到训练好的CNN中，得到识别结果。结果可以用于进一步的诊断和分析。
建议
选择合适的CNN架构：根据具体的应用场景和数据特点，选择合适的CNN架构可以提高识别的准确性。
优化训练过程：调整训练参数，如学习率、批次大小等，以加快训练速度和提高模型性能。
验证和测试：在训练过程中，使用验证集和测试集来评估模型的性能，确保模型的泛化能力。
结合专业病理知识：在分析和解释识别结果时，结合专业病理知识可以提高诊断的准确性和可靠性。