【摘 要】
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宫颈癌风险筛查对于保护女性的身体健康具有重要意义.文中提出了一种基于深度神经网络的宫颈癌风险筛查系统,以癌变部位热图为基础,利用数字图像处理技术将二维坐标系下的图像特征数据转换为一维的特征数据,构建并利用logistic回归模型对数据集进行训练.系统测试结果表明,logistic模型灵敏度为85.71％,宫颈癌筛查的准确率达到85.61％,对于宫颈癌的临床诊断具有较强的实用性.
【机 构】
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唐山市工人医院,河北 唐山063000
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宫颈癌风险筛查对于保护女性的身体健康具有重要意义.文中提出了一种基于深度神经网络的宫颈癌风险筛查系统,以癌变部位热图为基础,利用数字图像处理技术将二维坐标系下的图像特征数据转换为一维的特征数据,构建并利用logistic回归模型对数据集进行训练.系统测试结果表明,logistic模型灵敏度为85.71％,宫颈癌筛查的准确率达到85.61％,对于宫颈癌的临床诊断具有较强的实用性.
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