乳腺癌是世界上女性发病率最高的癌症，而组织病理图像是鉴定乳腺癌的“黄金标准”。为了实现对乳腺癌组织病理图像的精确分类，提出了一种基于多尺度多色域特征融合的乳腺癌组织病理图像分类方法。此方法能实MK-2206体内实验剂量现良、恶性病理图像的Cobimetinib说明书有效分类。首先进行多色域特征提取，将病理图像从RGB空间转换到HSV空间，分别提取H、S、V三个色彩分量的9维颜色矩特征和24维灰度共生矩阵特征(GLCM);其次进行多尺度特征提取，利用Haar两层小波分解提取病理图像的高频分量(水平、垂直、对角),共得高频分量的48维灰度共生矩阵特征。将最终形成的81维特征向量输入到不同训练集训练所生成的7类支持向量机(SVM)中进行分类，将分类结果采取多数投票策略，获得最终识别准确率。通过BreaKHis公开数据集的实验表明，4个放大倍数图像的分类准Antibiotic-associated diarrhea确率分别达到约95.31%、94.34%、93.07%和91.94%。