高同志

1、立项背景和目标 乳腺癌病理人工诊断效率低、易出现漏诊误诊，基层医师阅片水平参差不齐，同时传统深度学习模型判定过程不透明，难以用于临床参考。本项目目标是搭建 CNN-RNN 混合识别模型，开发配套可视化桌面软件，精准完成乳腺病理图像良恶性判定，通过热力图直观标注病灶区域，打造轻量化 AI 辅助诊断工具，提升病理筛查效率，为医护人员提供可解释的智能判断依据。 2、软件功能、核心功能模块的介绍 本软件基于 Python Tkinter 开发，包含四大核心模块。一是图像上传预处理模块，支持本地病理图片读取、尺寸归一化、像素标准化；二是 AI 模型推理模块，加载训练完成的 CNN-RNN 模型，快速完成良恶性分类并输出置信概率；三是 Grad-CAM 热力可视化模块，反向计算特征权重，生成病灶高亮热力图；四是交互展示模块，分区呈现原图、热力图、预测结果与运行进度，界面简洁易上手，无需编程基础即可操作。 3、业务流程、功能路径描述 完整使用路径：打开软件主界面→点击上传按钮选中本地病理图像，系统自动完成图片预处理→后台调用 AI 模型进行特征提取与推理运算，同步计算热力图层→界面左侧展示原始病理图，右侧实时加载病灶热力图，底部显示良性 / 恶性判定结果、预测可信度数值与执行进度。使用者可查看 AI 识别结果与病灶定位，核验判断逻辑，完成单次辅助诊断，可重复上传多张图片进行批量测试使用。