本发明提出一种基于病理图像的肝细胞癌组织学亚型智能量化系统,步骤包括:获取肝细胞癌病理图像并进行预处理;勾画病理图像中不同组织学类型的感兴趣区(ROI,region of interest),切割ROI获得色块(tile),构建不同组织学类型的tile数据集;将数据集分为训练集、验证集和测试集,利用深度学习网络对数据集进行训练,获得组织学类型判别模型;自动进行肝细胞癌病理图像分析并统计各组织学亚型所占比例,生成最终的分析报告和分布轮廓。本发明能够充分利用病理图像的信息,通过自动化的分类训练和统计,得到的分类报告可以作为辅助医生的工具,提高诊断的效率和准确度。