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龙图腾网获悉中国科学院苏州生物医学工程技术研究所;丽水市中心医院申请的专利细胞病理涂片自动判读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：CN114387596B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202111626061.5，技术领域涉及：G06V20/69；该发明授权细胞病理涂片自动判读系统是由纪建松;戴亚康;耿辰;龚伟;陈敏江;徐民;翁巧优;周志勇设计研发完成，并于2021-12-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本细胞病理涂片自动判读系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种细胞病理涂片自动判读系统，包括：成像模块；图像采集模块；图像存储与管理模块；图像预处理模块；智能判读模块，其接收所述图像预处理模块输出的图像，对图像进行正常样本与病灶样本的预测分类，且在图像为病灶样本时，进一步对病灶类型进行预测判读；以及报告撰写模块，其自动生成图像所对应的样本的判读结论文本。本发明成功将人工智能辅助诊断技术应用于快速染色细胞病理学中，可显著提升诊断的准确性、一致性，降低细胞病理学医生的工作负荷；本发明通过改进现有卷积神经网络网络，利用多通道注意力机制特性，解决了由人工采样所引入的不确定因素，并能实现高准确性的全场景、多分类任务，最终能提高分类判读结果的准确性。

本发明授权细胞病理涂片自动判读系统在权利要求书中公布了：1.一种细胞病理涂片自动判读系统，其特征在于，包括： 成像模块； 图像采集模块，其控制所述成像模块对细胞病理涂片进行成像，实现细胞病理涂片的图像采集； 图像存储与管理模块，其存储所述图像采集模块采集的图像，并整理形成图像样本库； 图像预处理模块，其用于将图像样本库输出的图像进行预处理，去除图像中未被染色的区域后输出； 智能判读模块，其接收所述图像预处理模块输出的图像，对图像进行正常样本与病灶样本的预测分类，且在图像为病灶样本时，进一步对病灶类型进行预测判读； 以及报告撰写模块，其根据所述智能判读模块的结果自动生成图像所对应的样本的判读结论文本； 所述智能判读模块包括一个用于辨别正常样本与病灶样本的二分类模型和一个用于辨别病灶类型的多分类模型； 所述智能判读模块的判读方法包括以下步骤： 1）获取所述图像预处理模块处理后的同一张细胞病理涂片的所有图像； 2）使用所述二分类模型对所有图像进行正常图像和病灶图像的分类判断，并提取所有的病灶图像； 3）使用所述多分类模型对所有的病灶图像进行分类判断，得到每张病灶图像的病灶类型； 4）统计所有图像，按照所有图像中病灶图像的比例形成一级判别结果输出，再按照所有病灶图像中每种病灶类型的比例形成二级判别结果输出； 所述步骤4）中按照以下规则形成一级判别结果和二级判别结果： Ⅰ、对于一级判别结果P1，按照病灶图像占所有图像的比例K1的取值范围进行如下分级： K1=0，P1为0级；0＜K1≤10，P1为1级；10＜K1≤50，P1为2级；50＜K1≤70，P1为3级；70＜K1≤100，P1为4级； P1的级别表征当前细胞病理涂片对应的样本为患病的概率； Ⅱ、对于二级判别结果P2，按照每类病灶图像占所有病灶图像的比例K2的取值范围进行如下分级： K2=0，P2为0级；0＜K2≤10，P2为1级；10＜K2≤50，P2为2级；50＜K2≤70，P2为3级；70＜K2≤100，P2为4级； P2的级别表征当前细胞病理涂片对于的病例为某一具体类型的病症的概率； Ⅲ、当P1和P2之间的差值的绝对值大于2时，将当前的病灶类别对应的二级判别结果P2的级别减1后作为最终的二级判别结果输出。

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中国科学院苏州生物医学工程技术研究所;丽水市中心医院，其通讯地址为：215163 江苏省苏州市高新区科技城科灵路88号；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”。