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龙图腾网获悉北京透彻未来科技有限公司申请的专利基于深度语义分割网络的肺癌病理组织分型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：CN116363647B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202310317036.1，技术领域涉及：G06V20/70；该发明授权基于深度语义分割网络的肺癌病理组织分型系统是由王书浩设计研发完成，并于2023-03-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度语义分割网络的肺癌病理组织分型系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于深度语义分割网络的肺癌病理组织分型系统，包括：设置肺癌识别模型、肺癌分型识别模型；根据所述肺癌识别模型对输入的病理组织切片图像进行图像预测处理，基于深度语义分割网络技术预测出切片图像中每个像素点为癌的第一概率，将所述第一概率大于等于第一概率阈值的像素点设定为癌变区域；将所有癌变区域图像输入至肺癌分型识别模型，基于深度语义分割网络技术确定癌变区域图像中每个像素点为各个癌分型的第二概率，根据第二概率的统计值确定一张病理组织切片图像对应的癌分型，以及对应该癌分型的预测概率。通过预测癌变区域以及癌变区域中各个像素点所属的癌分型，统计学统计相应癌分型的预测概率，提升癌分型的分类的精确性。

本发明授权基于深度语义分割网络的肺癌病理组织分型系统在权利要求书中公布了：1.基于深度语义分割网络的肺癌病理组织分型系统，其特征在于，包括：肺癌识别模型、肺癌分型识别模型； 根据所述肺癌识别模型对输入的病理组织切片图像进行图像预测处理，基于深度语义分割网络技术预测出切片图像中每个像素点为癌的第一概率，将所述第一概率大于等于第一概率阈值的像素点设定为癌变区域； 将所有癌变区域图像输入至肺癌分型识别模型，基于深度语义分割网络技术确定癌变区域图像中每个像素点为各个癌分型的第二概率，根据第二概率的统计值确定一张病理组织切片图像对应的癌分型，以及对应该癌分型的预测概率； 其中，基于深度语义分割网络技术确定癌变区域图像中每个像素点为各个癌分型的第二概率，包括：在肺癌分型识别模型中记录有每类癌分型的标准模型，所述标准模型是通过多个标准图像组成的代表相应癌分型的细胞组织形态的图像集合；将癌变区域图像中每个像素点对应的细胞组织与所述标准模型比对，根据相似度计算相似概率，将所述相似概率设定为对应癌分型的第二概率；在所述肺癌分型识别模型中，若某个像素点对应的细胞组织属于两个或两个以上癌分型，针对每个癌分型分别与相对应的标准模型比对，若与其中一个癌分型的标准模型的相似概率超过设定阈值时，则该像素点属于该类癌分型，若与其中两个或者多个癌分型的标准模型的相似概率均超过设定阈值时，则该像素点对应多个癌分型，且每个癌分型相对应的相似概率为该类癌分型的第二概率；当一个像素点对应的细胞组织属于两个或两个以上癌分型时，将对应癌分型的相似概率处于第一位和第二位的癌分型作为主要分类；将相似概率最大的对应的区域设定为前景，将相似概率位第二位的对应的区域设定为背景； 将所有处于前景的区域形成前景区域，将所有处于背景的区域形成背景区域；以前景区域作为肺癌分型识别模型进行概率预测时，计算肺癌分型识别模型的评估指标为第一指标，以背景区域作为肺癌分型识别模型进行概率预测时，计算肺癌分型识别模型的评估指标为第二指标； 将第一指标与第二指标进行比对，若第一指标优于第二指标，选出前景区域对应的癌分型及相应相似概率作为反馈数据反馈至肺癌分型识别模型；若第二指标优于第一指标，选出背景区域对应的癌分型及相应相似概率作为反馈数据反馈至肺癌分型识别模型。

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