本发明公开了一种HER‑2免疫组化病理切片分析方法、系统和可读存储介质。通过构建并训练基于卷积神经网络的HER‑2免疫组化病理切片分析模型；然后将待分析的HER‑2免疫组化病理切片图像输入HER‑2免疫组化病理切片分析模型进行分析，并输出分析结果。HER‑2免疫组化病理切片分析模型通过将卷积核转换到代数旋转群实现了卷积的旋转的不变性，从而使得卷积核可在旋转上学习特征。与现有的卷积相比，使用代数群卷积减少了相同特征不同角度的参数量，使得卷积模型有更多的容量学习更多的HER2细胞特征，从而使得算法模型对于HER2的分析更精准。本发明可以代替现有的任意基于CNN的算法模型，并带来显著的效果提升。