换一批基于深度学习的液基薄层细胞学检测质量控制评价研究
Study on the Evaluation of Thinprep Cytologic Test Quality Control Based on Deep Learning
摘要目的/意义 探究深度学习在液基薄层细胞学检测(thinprep cytologic test,TCT)质量控制评价中的应用,提高检查效率和诊断符合率.方法/过程 收集山东第一医科大学第一附属医院2017 年1 月—2023年12 月共2 834 例宫颈细胞涂片样本,开发质量控制模型,包括鳞状上皮细胞数量检测、切片清晰度评分和阴阳性判断3 个任务.收集2024 年1-12 月共529 例样本,用于评价质量控制模型的样本满意度和结果一致性.结果/结论 质量控制模型可有效减少病理医师工作量,提高TCT诊断结果符合率,进而提升工作效率和质量控制管理水平.
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DOI
10.3969/j.issn.1673-6036.2025.12.009
发布时间
2026-01-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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