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龙图腾网获悉中国人民解放军总医院第一医学中心申请的专利基于深度学习的胰腺癌人工智能辅助病理诊断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：CN119380976B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27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：202411919349.5，技术领域涉及：G16H50/20；该发明授权基于深度学习的胰腺癌人工智能辅助病理诊断系统是由杜晨;杜鹏;令狐恩强;柴宁莉;郝婧;张真真;程冰倩;赵云云设计研发完成，并于2024-12-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的胰腺癌人工智能辅助病理诊断系统在说明书摘要公布了：本发明提供基于深度学习的胰腺癌人工智能辅助病理诊断系统，涉及医疗诊断技术领域，通过获取原始胰腺癌病理图像并进行预处理操作，生成对应的目标胰腺癌病理图像；对目标胰腺癌病理图像进行分类生成训练胰腺癌病理图像和验证胰腺癌病理图像；采用深度学习算法基于训练胰腺癌病理图像构建并训练胰腺癌病理诊断模型，并实时调整胰腺癌病理诊断模型的模型参数；基于验证胰腺癌病理图像评估胰腺癌病理诊断模型的诊断性能，并根据评估结果优化胰腺癌病理诊断模型；获取当前胰腺癌病理图像，经预处理后输入至胰腺癌病理诊断模型，输出当前诊断结果并展示给医师端，从而可以对病理图像进行自动分析，实现对胰腺癌的精准诊断，提高诊断效率和准确性。

本发明授权基于深度学习的胰腺癌人工智能辅助病理诊断系统在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的胰腺癌人工智能辅助病理诊断系统，其特征在于，所述系统包括： 采集模块，用于获取原始胰腺癌病理图像，所述原始胰腺癌病理图像包括良性、恶性的胰腺癌病理切片的图像，以及早期、中期、晚期的胰腺癌病理切片的图像，并对所述原始胰腺癌病理图像进行预处理操作，生成对应的目标胰腺癌病理图像； 分类模块，用于对所述目标胰腺癌病理图像进行分类生成训练胰腺癌病理图像和验证胰腺癌病理图像； 构建模块，用于采用深度学习算法，基于所述训练胰腺癌病理图像构建并训练胰腺癌病理诊断模型，通过迭代训练，所述胰腺癌病理诊断模型逐渐学习并识别图像中包含细胞形态、核分裂象的病理特征，并实时调整所述胰腺癌病理诊断模型的包括学习率、权重衰减的模型参数； 评估模块，用于基于所述验证胰腺癌病理图像评估所述胰腺癌病理诊断模型的诊断性能，评估结果包括准确率、召回率、F1分数，并根据评估结果调整网络结构、增加数据增强策略以优化所述胰腺癌病理诊断模型； 结果模块，用于获取当前胰腺癌病理图像，经预处理后输入至所述胰腺癌病理诊断模型，输出当前诊断结果并通过可视化界面展示给医师端； 在训练所述胰腺癌病理诊断模型时，利用提取所述训练胰腺癌病理图像中不同尺度和复杂度的局部特征，对所有所述局部特征进行求和得到对应的第一胰腺癌病理特征， 通过所述胰腺癌病理诊断模型的池化层降低所述第一胰腺癌病理特征的维度，保留所述第一胰腺癌病理特征中的第二胰腺癌病理特征， 所述第一胰腺癌病理特征和第二胰腺癌病理特征经过展平操作得到对应的输入胰腺癌病理特征。

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