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龍圖騰網(wǎng)恭喜山東云旗信息科技有限公司申請的專利一種基于深度學(xué)習(xí)的乳腺癌病理圖片處理方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN115035098B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-01發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202210790038.8，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T7/00；該發(fā)明授權(quán)一種基于深度學(xué)習(xí)的乳腺癌病理圖片處理方法及系統(tǒng)是由凌澤樂;蔡東興;張欣欣設(shè)計研發(fā)完成，并于2022-07-06向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于深度學(xué)習(xí)的乳腺癌病理圖片處理方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明提出了一種基于深度學(xué)習(xí)的乳腺癌病理圖片處理方法及系統(tǒng)，屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，對原始圖像進行熱點區(qū)域識別，對識別出來的熱點區(qū)域進行切片切塊，得到圖片塊集合；將集合中的圖片塊，輸入到訓(xùn)練好的改進的DenseNet網(wǎng)絡(luò)中進行顏色識別，得到圖片塊的顏色類別及對應(yīng)的概率數(shù)值；將集合中的圖片塊，輸入到訓(xùn)練好的改進的VGG16網(wǎng)絡(luò)小目標(biāo)分類器模型中進行包絡(luò)分類識別，得到圖片塊的包絡(luò)分類結(jié)果；根據(jù)顏色識別結(jié)果和包絡(luò)分類結(jié)果，對細(xì)胞膜著色的百分比及著色強度進行評分，得到最終評級結(jié)果；本發(fā)明通過深度學(xué)習(xí)模型，智能化識別熱點區(qū)域，對熱點區(qū)域進行低維度的顏色分類和包絡(luò)分類，得到乳腺癌病理圖片處理結(jié)果，提高了圖片處理的效率，為以后的疾病提供了更為準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)。

本發(fā)明授權(quán)一種基于深度學(xué)習(xí)的乳腺癌病理圖片處理方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于深度學(xué)習(xí)的乳腺癌病理圖片處理方法，其特征在于，包括：對原始圖像進行熱點區(qū)域識別，對識別出來的熱點區(qū)域進行切片切塊，得到圖片塊集合；將集合中的圖片塊，輸入到訓(xùn)練好的改進的DenseNet網(wǎng)絡(luò)中進行顏色識別，得到圖片塊的顏色識別結(jié)果；將集合中的圖片塊，輸入到訓(xùn)練好的改進的VGG16網(wǎng)絡(luò)小目標(biāo)分類器模型中進行包絡(luò)分類，得到圖片塊的包絡(luò)分類結(jié)果；所述改進VGG16，是將分類器softmax更換為sigmoid；所述VGG16的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)由六個部分組成：第一部分、第二部分由兩個卷積層和一個maxpool組成，每個卷積層的輸出連接一個ReLu激活函數(shù)；第三至第五部分由四個卷積層和一個maxpool池化層構(gòu)成；模型的輸入為227×227大小的圖片，將第一層卷積核的大小設(shè)為9×9，卷積核步長為1，其余所有卷積核大小均為3×3，步長為1；所有maxpool池化層的大小均為2×2，步長為2；第六部分為展開后的全連接層，由3個全連接層組成，節(jié)點個數(shù)分別為4096、4096、1000；根據(jù)顏色識別結(jié)果和包絡(luò)分類結(jié)果，對細(xì)胞膜著色的百分比及著色強度進行評分，得到最終評級結(jié)果。

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