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为了解决乳腺病理图像分类准确率低,耗时费力的问题,本文提出了利用卷积神经网络(CNN)对乳腺病理图像进行分类的方法。利用该方法将病理图像快速、自动划分为良性和恶性2类。采用基于Inceptionv3架构的卷积神经网络模型和迁移学习算法进行病理图像特征提取;利用全连接层神经网络和SoftMax函数进行图像分类。同时针对高分辨率图像提出了图像分块化思想,将每块的分类概率通过加和、乘积、取最大值3种算法进行整合,得出图像最终分类结果。利用BreaKHis公共数据集对所提出的分类方法进行了实验验证。结果显示