本研究提出了一种自监督训练策略，以提高肾细胞癌亚型分类的效率，解决因早期症状不明显导致的诊断延误问题，推动计算机辅助诊断工具的发展。

本研究探讨了卷积神经网络在超声图像肾脏检测中的转移学习，显示出性能提升。通过深度学习方法识别肾脏肿瘤并量化其形态，利用机器学习处理数据不平衡，随机森林模型实现了100%的慢性肾脏疾病检测准确率。此外，结合CT成像和临床数据，设计深度学习模型以预测肾细胞癌患者的存活概率，从而提升癌症检测质量。

本文比较了两种组织切片染色变异技术，提出了一种新方法用于无监督染色色彩规范化。研究表明，利用多个参考图像可以增强染色变异的鲁棒性，提高深度学习模型在不同医院图像上的分类性能。此外，提出的半监督分类模型CLASSMix在肾细胞癌数据集上表现优越，有效应对数字病理学中的领域偏移问题。