本研究提出了一种新方法，解决组织学图像中的客户端漂移和灾难性遗忘问题，通过动态巴洛连续性评估客户端更新，显著提升模型性能。

本研究探讨了生成对抗网络（GAN）在医学影像中的应用，提出多种方法生成高质量的组织学图像，以提高癌症诊断和肿瘤检测的性能。研究表明，GAN和其他深度学习技术能够有效解决数据不平衡问题，增强模型的鲁棒性和准确性。

数字病理学和自动扫描保存整张组织学图像的显微系统的出现，使得计算机方法在组织学图像分析中得到广泛应用。本文提出了一种改进基于深度学习的自动分割方法，通过结合非确定性训练时间和确定性测试时间染色归一化，提高了分割核实的性能。实验结果显示，该方法在性能上比基线模型提升了5.77％至5.27％。

通过两种基于内容的组织学图像检索方法，使用自定义的孪生网络作为特征提取器，在乳腺和皮肤癌数据集上实现了稳健准确的补丁级检索，并在顶部 K 正确率上进行了评估。

本文评估了利用组织学图像的自动分类方法提高乳腺癌诊断准确性的算法，并在乳腺癌图片分类问题上取得了进展。