前列腺癌（PCa）是全球最常见和侵略性癌症之一。格里森评分（GS）系统是对前列腺癌进行分类的标准方法，也是确定严重程度和后续治疗方法的最可靠方法。病理学家会检查前列腺癌细胞的排列情况，并在6到10的范围内分配分数。通常，对前列腺全玻片（WSI）的自动分析通常被视为二进制分类问题，因而错过了更精细的分类标准。 GS给出的阶段之间的区别。本文提出了一种概率深度学习序数分类方法，该方法可以从前列腺WSI估计GS。使用可微概率模型将问题作为有序回归任务来处理，不仅可以提高结果的可解释性，



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