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申请/专利权人：南京鼓楼医院
摘要：本发明公开了一种基于人工智能的宫颈癌信息筛查方法及系统，方法包括数据采集、数据预处理、传统图像特征提取、神经网络设计、模型训练与优化、模型验证与评估。本发明属于医疗信息技术领域，具体是指基于人工智能的宫颈癌信息筛查方法及系统，本方案建立宫颈癌信息筛查系统，通过人机交互功能改善了生成和打印报表的便利性；设计芯片插座并增设按压弹出功能，实现芯片的灵活插拔，有效降低了设备维修成本；采用数据增强技术扩大数据集的大小，提高模型对不同条件下图像的识别能力；建立病理切片图像特征提取模型，采用传统图像特征和深度卷积特征结合对模型训练，改善了宫颈癌病理诊断结果的准确性。
主权项：1.基于人工智能的宫颈癌信息筛查方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：步骤S1：数据采集，采集筛查人员的检验结果，检验结果包括HPV数据、BD数据和病理切片图像，将病理切片图像作为数据集；步骤S2：数据预处理，通过服务器的后台服务对数据集进行预处理，使用图像增强技术增加数据集的大小，并将数据集划分为训练集和测试集；步骤S3：传统图像特征提取，对病理切片图像使用局部二值模式和方向梯度直方图提取传统图像特征；步骤S4：神经网络设计，使用迁移学习建立病理切片图像特征提取模型对病理切片图像提取深度卷积特征，将提取的传统图像特征和深度卷积特征输入分类器中进行分类输出诊断结果；步骤S5：模型训练与优化，将训练集输入病理切片图像特征提取模型中进行训练，并使用适当的优化算法来更新病理切片图像特征提取模型的权重和偏置；步骤S6：模型验证与评估，将测试集输入病理切片图像特征提取模型进行验证，使用ROC曲线评估病理切片图像特征提取模型的分类能力。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京鼓楼医院 基于人工智能的宫颈癌信息筛查方法及系统
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