基于深度学习的神经网络智能图像识别技术应用于宫颈鳞状上皮内病变细胞学筛查的可行性研究
张世豪1
冼丽英1
高敏1
陈志晓2
李志焕3
1.东莞市人民医院病理科,广东,5230592.广东工业大学计算机学院,广州,5100063.东莞华南设计创新院,广东,523808
摘要：目的 探讨基于深度学习的神经网络智能图像识别技术应用于宫颈鳞状上皮内病变细胞学筛查的可行性.方法 选择2017-07 ～ 2017-12期间该院经宫腔镜下宫颈组织活检确诊并有宫颈液基细胞学检查结果的体检者共373例,将基于深度学习的神经网络智能图像识别系统(简称智能系统)阅片与人工阅片的宫颈液基细胞学检查结果与阴道镜下宫颈组织活检相对照.结果 两种阅片方法对宫颈鳞状上皮内病变的敏感度比较,差异无统计学意义(P＞0.05);智能系统阅片对宫颈鳞状上皮内病变的特异度、符合率显著低于人工阅片,差异有统计学意义(P＜0.05).结论 智能系统有可能为宫颈鳞状上皮内病变细胞学筛查提供又一实用有效的手段.
关键词：病理学细胞学筛查宫颈上皮内病变图像处理深度学习神经网络计算机辅助
分类号：R361+.3(病理学)
资助基金：东莞市社会科技发展（一般）项目(2018507150011327)
论文发表日期：2019-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：4( 282-285 )
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