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龙图腾网获悉上海市浦东医院(复旦大学附属浦东医院)申请的专利一种实验染色结果图像处理计算方法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：CN121033844B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202511166695.5，技术领域涉及：G06V20/69；该发明授权一种实验染色结果图像处理计算方法是由杨焕章;常东;窦馨;吴平设计研发完成，并于2025-08-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种实验染色结果图像处理计算方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种实验染色结果图像处理计算方法。方法包括：使用第一识别模型对预处理后的组织样本数字图像中的染色阳性区域进行识别，并对识别出的染色阳性区域进行面积量化，得到阳性区域面积数据；使用第二识别模型对预处理后的组织样本数字图像中的细胞内空泡区域进行识别提取，对提取出的细胞内空泡区域进行面积量化，得到空泡区域面积数据；基于阳性区域面积数据计算染色阳性区域面积占比，基于空泡区域面积数据计算空泡区域面积占比；将染色阳性区域面积占比和空泡区域面积占比输入预设的疾病评估模型，输出疾病状态评估结果。本发明提升了实验染色图像分析的精准性与全面性，可显著提升病理分析的自动化程度与结果可信度。

本发明授权一种实验染色结果图像处理计算方法在权利要求书中公布了：1.一种实验染色结果图像处理计算方法，其特征在于，包括如下步骤： 采集经染色处理后的组织样本数字图像，并对所述组织样本数字图像进行预处理；其中，所述染色处理包括免疫组化染色、细胞内结构染色； 使用第一识别模型对预处理后的所述组织样本数字图像中的染色阳性区域进行识别，并对识别出的染色阳性区域进行面积量化，得到阳性区域面积数据；其中，所述第一识别模型预先使用包含不规则形状的染色阳性区域的图像进行训练； 使用第二识别模型对预处理后的所述组织样本数字图像中的细胞内空泡区域进行识别提取，对提取出的细胞内空泡区域进行面积量化，得到空泡区域面积数据；其中，所述第二识别模型预先使用包含邻接低染色区域或与染色阳性区域嵌套的空泡图像进行训练； 基于所述阳性区域面积数据计算染色阳性区域面积占比，基于所述空泡区域面积数据计算空泡区域面积占比； 将所述染色阳性区域面积占比和空泡区域面积占比输入预设的疾病评估模型，输出疾病状态评估结果，以及通过对比不同时间节点的所述疾病状态评估结果，实现对治疗后疗效的动态监测； 使用第一识别模型对预处理后的所述组织样本数字图像中的染色阳性区域进行识别，包括： 从预处理后的所述组织样本数字图像中提取各候选染色阳性区域的多维度特征，包括颜色通道特征、纹理特征及形态学特征；其中，颜色通道特征为候选染色阳性区域在RGB或HSV颜色空间中的通道数值分布，纹理特征为基于灰度共生矩阵计算的区域纹理粗糙度，形态学特征包括区域周长、面积及圆形度； 将所述多维度特征输入第一识别模型，以获得所述候选染色阳性区域的像素级第一分割掩码；其中，所述第一识别模型为基于U-Net或MaskR-CNN架构的深度学习模型； 基于所述第一分割掩码，采用非极大值抑制算法去除冗余识别结果，保留置信度高于预设阈值的候选染色阳性区域作为最终的染色阳性区域； 从预处理后的所述组织样本数字图像中提取各候选染色阳性区域的多维度特征，包括： 获取染色阳性区域识别的历史记录，包括标注的真阳性区域、假阳性区域及其对应的特征参数，所述特征参数包括颜色通道特征、纹理特征、形态学特征、颜色梯度特征、区域密度特征、颜色通道相关性特征及位置特征； 对所述历史记录中的各特征参数进行关联性分析，计算特征间的互信息值和协同贡献度，筛选出四组具有强耦合或协同作用的特征对：颜色通道-纹理特征对、形态学-颜色梯度特征对、区域密度-纹理特征对、颜色通道相关性-位置特征对； 基于筛选出的所述四组特征对，从预处理后的所述组织样本数字图像中提取各候选染色阳性区域的对应特征参数，形成多维度特征组合； 将所述多维度特征输入第一识别模型，以获得所述候选染色阳性区域的像素级分割掩码，包括：所述第一识别模型包含四个并行的特征对识别分支，分别对应四组特征对： 第一分支针对颜色通道-纹理特征对，通过3个卷积层提取颜色通道与纹理的耦合特征，输出第一特征映射；第二分支针对形态学-颜色梯度特征对，采用空洞卷积层捕捉形态参数与边缘梯度的空间关联，输出第二特征映射；第三分支针对区域密度-纹理特征对，结合池化层与注意力机制强化密度分布与纹理连续性的协同特征，输出第三特征映射；第四分支针对颜色通道相关性-位置特征对，通过全连接层融合通道相关性系数与位置标记，输出第四特征映射； 通过特征融合模块对所述第一至第四特征映射进行加权拼接，加权系数基于各特征对在历史识别记录中的协同贡献度动态分配； 融合后的特征经解码器上采样至输入图像尺寸，通过softmax激活函数生成候选染色阳性区域的像素级分割掩码。

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