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龙图腾网恭喜南京市第一医院申请的专利一种基于卷积神经网络的淋巴瘤病理切片自动分类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：CN119741561B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-23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：202510259241.6，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于卷积神经网络的淋巴瘤病理切片自动分类方法是由王睿心设计研发完成，并于2025-03-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于卷积神经网络的淋巴瘤病理切片自动分类方法在说明书摘要公布了：本发明涉及医学影像处理领域，特别是涉及一种基于卷积神经网络的淋巴瘤病理切片自动分类方法。内容包括：收集原始切片图像并进行预处理，得到切片图像，并计算图像增强因子；基于切片图像像素值，计算局部对比度；基于图像增强因子和局部对比度，计算自适应增强因子；基于自适应增强因子，对切片图像进行增强处理，得到增强图像；将增强图像输入到特征筛选卷积神经网络中进行分类，得到最终的分类结果。解决了传统的图像增强和分类技术难以根据图像的局部特征进行精细化调整，在增强过程中无法有效提升图像的局部对比度和细节；传统的卷积神经网络在训练过程中，提取出来的特征存在冗余，计算复杂度高且难以提高分类准确率的问题。

本发明授权一种基于卷积神经网络的淋巴瘤病理切片自动分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于卷积神经网络的淋巴瘤病理切片自动分类方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：收集原始切片图像并进行预处理，得到切片图像；基于切片图像像素值，引入自适应增强算法，结合切片图像的梯度幅度和局部纹理特征，计算图像增强因子，图像增强因子的具体公式为： ，其中，是在位置处的图像增强因子；是切片图像的像素坐标；是图像区域中的像素总数;表示图像区域中的像素位置；表示图像区域；是图像区域的像素坐标；是切片图像在位置处的像素值；是切片图像在位置处沿水平方向的梯度；是切片图像在位置处沿垂直方向的梯度；是切片图像在位置处的梯度幅度；是切片图像在位置处的局部纹理特征；是图像区域中切片图像中所有纹理特征的最大值；S2：基于切片图像像素值，计算局部对比度；基于图像增强因子和局部对比度，计算自适应增强因子；基于自适应增强因子，对切片图像进行增强处理，得到增强图像；S3：将增强图像输入到特征筛选卷积神经网络中进行分类，得到最终的分类结果。

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南京市第一医院，其通讯地址为：210006 江苏省南京市秦淮区长乐路68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”。