Точная диагностика рака молочной железы по гистопатологическим изображениям является сложной задачей из-за гетерогенности роста раковых клеток, а также множества доброкачественных пролиферативных поражений ткани молочной железы. В этой работе мы предлагаем практичное и легко интерпретируемое решение для инвазивной диагностики рака. С минимальной аннотационной информацией предлагаемый метод анализирует контрастные закономерности между нормальными и злокачественными изображениями без присмотра и генерирует карту вероятности аномалий для проверки своих обоснований. В частности, полностью сверточный автокодировщик используется для изучения доминирующих структурных шаблонов среди обычных фрагментов изображения. Патчи, которые не имеют характеристик этой нормальной популяции, обнаруживаются и анализируются с помощью одноклассовой машины опорных векторов и однослойной нейронной сети. Мы применяем предложенный метод к общедоступному набору изображений