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龍圖騰網獲悉浙江大學申請的專利一種結直腸癌P53蛋白的免疫組化圖像自動評分系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN116153497B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-26發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202310003528.3，技術領域涉及：G16H50/20；該發明授權一種結直腸癌P53蛋白的免疫組化圖像自動評分系統是由曹雨齊;張金波;侯迪波;張光新設計研發完成，并于2023-01-03向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種結直腸癌P53蛋白的免疫組化圖像自動評分系統在說明書摘要公布了：本發明公開了一種結直腸癌P53蛋白的免疫組化圖像自動評分系統。包括染色通道分離模塊、細胞核區域提取模塊、有效組織區域提取模塊和免疫組化評分模塊，將結直腸癌P53免疫組化染色圖分離得到蘇木素、DAB和殘差通道；提取結直腸癌P53免疫組化染色圖中細胞核區域染色圖；獲得組織區域掩模；提取原始結直腸癌P53免疫組化染色圖的第一特征向量；基于細胞核區域染色圖及組織區域掩模，利用注意力機制學習細胞核區域染色強度和陽性染色百分比，得到第二特征向量；將第一特征向量和第二特征向量進行拼接經全連接層輸出得到免疫組化評分結果。本發明實現了免疫組化圖像的自動檢查。

本發明授權一種結直腸癌P53蛋白的免疫組化圖像自動評分系統在權利要求書中公布了：1.一種結直腸癌P53免疫組化圖像自動評分系統，其特征在于，所述系統包括： 染色通道分離模塊，用于將結直腸癌P53免疫組化染色圖通過顏色反卷積算法分離得到蘇木素、DAB和殘差通道； 細胞核區域提取模塊，用于將結直腸癌P53免疫組化染色圖變換到hrd空間，使用最大類間方差法分割得到細胞核區域掩碼，得到結直腸癌P53免疫組化染色圖中細胞核區域染色圖； 有效組織區域提取模塊，獲取染色通道分離模塊輸出的DAB通道的染色圖，通過LC顯著性檢測算法檢測組織區域，再利用自適應二值化方法得到組織區域的二值化圖像，并使用閉運算連接二值化圖像中相鄰區域獲得組織區域掩模； 免疫組化評分模塊，用于提取原始結直腸癌P53免疫組化染色圖的第一特征向量；基于細胞核區域提取模塊輸出的細胞核區域染色圖及有效組織區域提取模塊輸出的組織區域掩模，利用注意力機制學習細胞核區域染色強度和陽性染色百分比，得到第二特征向量；將第一特征向量和第二特征向量進行拼接經全連接層輸出得到免疫組化評分結果； 所述免疫組化評分模塊具體為： 所述免疫組化評分模塊包括兩個分支網絡單元，第一分支網絡單元用于提取原始結直腸癌P53免疫組化染色圖的第一特征向量，第二分支網絡單元將細胞核區域提取模塊輸出的細胞核區域染色圖、有效組織區域提取模塊輸出的組織區域掩模作為輸入，基于注意力機制學習細胞核區域染色強度和陽性染色百分比，得到第二特征向量；將第一特征向量和第二特征向量進行拼接，輸入至兩層全連接層中，激活函數為Softmax，全連接層輸出得到免疫組化評分結果；所述免疫組化評分結果包含強陽性、陽性、弱陽性、陰性四類； 其中，第一分支網絡單元具體為：所述第一分支網絡單元使用密集連接的卷積網絡作為骨架網絡，包括依次連接的第一卷積層、第一密集卷積塊、第一過渡層、第一FCANet多譜通道注意力單元、第二密集卷積塊、第二過渡層、第二FCANet多譜通道注意力單元、第三密集卷積塊、第三過渡層、第三FCANet多譜通道注意力單元、第四密集卷積塊； 其中，第二分支網絡單元具體為：所述第二分支網絡單元具體包括：依次連接的輸入層、全連接層。

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