近年来,卷积神经网络（Convolution Neural Network）在图像识别、自然语言处理、目标检测等多个领域中取得了广泛的研究和应用。在图像识别领域,卷积神经网络与数字病理（Digital Pathology）的结合,使得医学影像的自动化分析成为可能。将卷积神经网络应用到肺纤维化病理图像（Whole Slide Image）的分析任务中,进行肺纤维化病变程度的诊断,能够减轻病理医师的工作强度,降低误诊率,消除因主观因素导致的诊断差异。同时,计算机辅助诊断系统能够填补国内病理医师的人才缺口,极大地提高病理医生的工作效率。目前,卷积神经网络在肺纤维化疾病诊断方向的研究较少,在其他疾病的医学影像分析任务中,通常使用卷积神经网络模型对病理图像或者CT扫描图像进行分类或分割处理,区分出背景、血管、正常组织、病变组织等区域,主要聚焦于区域分类,关于病变组织区域的定量化分析的相关研究较少。针对以上问题,本文设计并实现了B/S架构的基于卷积神经网络的肺纤维化分析系统,使用监督学习的方法训练卷积神经网络模型,结合Ashcroft评分方法,对肺纤维化病理图像中的病灶区域进行定量化分析,完成对肺纤维化疾病的诊断。具体研究内容如下:（1）针对数据集存在的数据不平衡、图片亮度低和染色不一致的问题,首先切分病理图像和其对应的XML标记文件对数据集中的图片进行扩充;使用HSV方法调整数据集中的图片亮度,用染色标准化算法对数据集进行染色标准化处理,解决了数据集数据不平衡、图片亮度低和染色不一致的问题。（2）本文在对肺纤维化病理图像进行分析时,优化了病理图像的处理流程。首先进行二分类,训练基于Res Net50网络的二分类模型区分出病理图像中的肺部组织和血管、大气泡等非肺部组织;针对二分类模型识别出的肺部组织区域,进行多分类处理,结合Ashcroft评分方法,训练基于Res Net50＿IBN＿b的多分类模型对肺纤维化病变区域进行细致的等级划分,实现对肺纤维化病变区域的定量分析。（3）本文对二分类模型和多分类模型的性能进行评估时,加入了对病理图像进行预测和预测结果可视化的过程。分别利用二分类模型和多分类模型,对病理图像进行预测,可视化预测结果,与医生的诊断结果进行对比,更加直观地验证了模型的准确性,使得模型的分析结果更加具有说服力。（4）基于以上研究成果,本文设计实现了肺纤维化分析系统,能够实现自动化分析肺纤维化病理图像中的病灶区域,完成对肺纤维化疾病的诊断工作。本文研究成果能够辅助医生完成肺纤维化疾病的诊断工作,在肺纤维化疾病的诊断与治疗中具有重要的应用前景。