本文探讨了基于深度学习的全自动决策支持系统在浸润性导管癌免疫组化评分中的应用，显著提高了评分的准确性。研究提出了图像搜索方法和数据集，促进了肿瘤检测与癌症诊断，并推动了病理图像生成技术的发展。

本文探讨了深度学习模型在乳腺癌浸润性导管癌（IDC）诊断中的应用。研究显示，深度残差卷积网络的预测准确率高达99.29%，迁移学习和支持向量机分类器也显著提高了分类准确性。使用Vision Transformer模型的研究表明，其准确性和效率优于传统卷积神经网络，达到了95.15%的准确率。