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龙图腾网恭喜山东云旗信息科技有限公司申请的专利一种基于深度学习的乳腺癌病理图片处理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：CN115035098B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-01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：202210790038.8，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于深度学习的乳腺癌病理图片处理方法及系统是由凌泽乐;蔡东兴;张欣欣设计研发完成，并于2022-07-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的乳腺癌病理图片处理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于深度学习的乳腺癌病理图片处理方法及系统，属于图像处理技术领域，对原始图像进行热点区域识别，对识别出来的热点区域进行切片切块，得到图片块集合；将集合中的图片块，输入到训练好的改进的DenseNet网络中进行颜色识别，得到图片块的颜色类别及对应的概率数值；将集合中的图片块，输入到训练好的改进的VGG16网络小目标分类器模型中进行包络分类识别，得到图片块的包络分类结果；根据颜色识别结果和包络分类结果，对细胞膜着色的百分比及着色强度进行评分，得到最终评级结果；本发明通过深度学习模型，智能化识别热点区域，对热点区域进行低维度的颜色分类和包络分类，得到乳腺癌病理图片处理结果，提高了图片处理的效率，为以后的疾病提供了更为准确的数据。

本发明授权一种基于深度学习的乳腺癌病理图片处理方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的乳腺癌病理图片处理方法，其特征在于，包括：对原始图像进行热点区域识别，对识别出来的热点区域进行切片切块，得到图片块集合；将集合中的图片块，输入到训练好的改进的DenseNet网络中进行颜色识别，得到图片块的颜色识别结果；将集合中的图片块，输入到训练好的改进的VGG16网络小目标分类器模型中进行包络分类，得到图片块的包络分类结果；所述改进VGG16，是将分类器softmax更换为sigmoid；所述VGG16的网络结构由六个部分组成：第一部分、第二部分由两个卷积层和一个maxpool组成，每个卷积层的输出连接一个ReLu激活函数；第三至第五部分由四个卷积层和一个maxpool池化层构成；模型的输入为227×227大小的图片，将第一层卷积核的大小设为9×9，卷积核步长为1，其余所有卷积核大小均为3×3，步长为1；所有maxpool池化层的大小均为2×2，步长为2；第六部分为展开后的全连接层，由3个全连接层组成，节点个数分别为4096、4096、1000；根据颜色识别结果和包络分类结果，对细胞膜着色的百分比及着色强度进行评分，得到最终评级结果。

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