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龙图腾网获悉温州医科大学附属第一医院申请的专利一种基于人工智能的肺癌病理切片分析方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120726047B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511221202.3，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于人工智能的肺癌病理切片分析方法及系统是由郑亦胡;叶克鑫;朱一挺;陈伟;李婷;苏可信;任珏余;薛舒曼;马骏;林玲设计研发完成，并于2025-08-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能的肺癌病理切片分析方法及系统在说明书摘要公布了：本申请属于病理诊断技术领域，公开了一种基于人工智能的肺癌病理切片分析及系统，通过引入人工智能模型生成的识别依据可视化信息，并结合多个病理医生对模型识别结果的修正操作及其修正原因的获取，进一步对这些修正结果进行一致性分析以生成统一数据，最终利用这些数据对人工智能模型进行增量训练，从而构建了一个人工智能与专家知识结合的闭环反馈优化机制，解决了人工智能模型在病理诊断中因训练数据覆盖不足、专家标注效率及结果不一致性导致的模型性能问题，实现了模型的学习和性能提升。

本发明授权一种基于人工智能的肺癌病理切片分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的肺癌病理切片分析方法，基于人工智能模型对肺癌病理切片早期浸润性病灶进行识别，其特征在于，该方法的步骤包括： A1.获取肺癌病理切片的全玻片图像； A2.基于人工智能模型，对所述全玻片图像进行分析，识别早期浸润性病灶区域，并生成所述早期浸润性病灶区域的识别依据可视化信息； A3.接收多个病理医生根据所述识别依据可视化信息对所述早期浸润性病灶区域执行的修正操作，并获取所述修正操作对应的修正原因，得到多个修正结果； A4.对所述修正结果进行一致性分析，生成最终的早期浸润性病灶区域识别结果信息； A5.根据所述最终的早期浸润性病灶区域识别结果信息，对所述人工智能模型进行增量训练; 步骤A3包括： A301.向所述病理医生显示所述识别依据可视化信息，作为对所述早期浸润性病灶区域进行修正操作的参考信息； A302.接收所述病理医生对所述早期浸润性病灶区域执行的修正操作；所述修正操作包括对早期浸润性病灶区域的添加、删除、边界调整和分类修改中的至少一项； A303.根据所述修正操作的类型以及对应修正区域的图像特征，从预设的病理特征词汇库中提取与所述修正操作相关的候选修正原因列表，并向所述病理医生进行显示； A304.接收所述病理医生从所述候选修正原因列表中选择的修正原因，和或接收所述病理医生输入的补充修正原因； A305.对选择的修正原因和或输入的补充修正原因进行规范化处理，得到结构化修正原因； A306.将所述结构化修正原因与所述修正操作关联记录，得到修正结果; 步骤A303包括： 根据所述修正操作的类型以及对应修正区域的图像特征，从预设的病理特征词汇库中初步提取与所述修正操作相关的候选修正原因列表； 基于所述修正区域的图像特征，分析初步提取的候选修正原因列表中的各原因与所述图像特征的关联程度，得到各候选修正原因的特征关联度； 获取历史修正数据中与所述修正区域的图像特征相似的早期浸润性病灶区域的修正原因的共现频率信息； 结合所述特征关联度以及所述共现频率信息，对所述初步提取的候选修正原因列表进行优先级排序或分组处理，得到优化后的候选修正原因列表； 向所述病理医生显示所述优化后的候选修正原因列表。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人温州医科大学附属第一医院，其通讯地址为：325000 浙江省温州市瓯海区南白象温州医科大学附属第一医院；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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