换一批摘要宫颈癌早期筛查可有效防控病情,降低发病死亡率.人工阴道镜检查虽广泛用于宫颈癌筛查,但主观性强且特异性低.因此,本研究提出一种基于阴道镜三视图特征集成的算法,以辅助临床医生筛查,提高诊断效率与准确性.该方法首先利用设计的CNN-Transformer网络CTLG对同一患者的醋酸图像、绿透镜图像和碘图像同时进行特征提取,融合后实现对宫颈病变准确诊断.为了训练和评估所提出算法的性能,基于 6 774 张临床阴道镜图像数据集进行实验.在测试集上,该算法的总体准确率达到 90.93%,召回率、精确率、特异性和F1 分数分别为 95.40%、92.12%、95.82%和 93.69%.误诊率和漏诊率仅为 4.60%和 4.18%.综上所述,该算法具有较高的临床应用价值,有助于降低误诊率和漏诊率,提高宫颈癌筛查效率.
更多相关知识
分类号
R737.25（泌尿生殖器肿瘤）
栏目名称
DOI
10.20169/j.issn.2095-2163.25011004
发布时间
2025-06-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
江苏省科技计划项目（BE2023737）
- 浏览1
- 被引0
- 下载0
相似文献
- 中文期刊
- 外文期刊
- 学位论文
- 会议论文
