技术编号：18108381
提示：您尚未登录，请点 登 陆 后下载，如果您还没有账户请点 注 册 ，登陆完成后，请刷新本页查看技术详细信息。本发明涉及一种宫颈癌病变识别的领域，具体为一种基于深度学习的宫颈癌 前病变识别的方法。背景技术宫颈癌的发病率在女性恶性肿瘤中仅次于乳腺癌，但占据女性生殖道恶性肿 瘤之首。宫颈癌的早期筛查对于降低发病率和死亡率都具有重要意义。基于阴道 镜视野下的醋酸实验是目前临床上对宫颈癌筛查的重要技术手段。然而这种方法 面临有主观性过强、精度低的问题，因此不利于筛查工作在缺少有经验医生的基 层地区的推广。针对上述问题，实现宫颈癌筛查的自动化和智能化就显得尤为重要。近年来 由于深度学习中的卷积神经网络自动提取特征...
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