【摘 要】
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宫颈癌作为最常见的妇科恶性肿瘤,严重影响着广大女性的健康。传统的诊断方法是医生通过对患者的宫颈细胞涂片、局部CT、病灶区MRI等影像资料的分析,结合临床表现进行分析判断。然而,这种方法容易受到医生的临床经验、人为主观判断的影响,从而导致误诊或漏诊的情况。近年来,随着人工智能的飞速发展,新兴的疾病辅助诊断应用已成为研究热点之一。基于人工智能的疾病辅助诊断主要分为基于机器学习的临床数据检测方法和基于深
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宫颈癌作为最常见的妇科恶性肿瘤,严重影响着广大女性的健康。传统的诊断方法是医生通过对患者的宫颈细胞涂片、局部CT、病灶区MRI等影像资料的分析,结合临床表现进行分析判断。然而,这种方法容易受到医生的临床经验、人为主观判断的影响,从而导致误诊或漏诊的情况。近年来,随着人工智能的飞速发展,新兴的疾病辅助诊断应用已成为研究热点之一。基于人工智能的疾病辅助诊断主要分为基于机器学习的临床数据检测方法和基于深度学习的图像检测方法,这种新兴的辅助诊断方法在医学领域的应用日渐成熟,比如食道癌临床特征的检测、脑肿瘤图像的检测等。但是,基于人工智能的方法在宫颈癌检测方面的研究比较少,并且仍面临着许多的困难与挑战。首先,目前还没有用于宫颈癌类别检测的MRI标准数据集,特征明显且分类准确的数据集不仅能够增强模型的预测能力,而且可以提高训练时的收敛性;其次,细胞涂片或CT图像具有单一性,同一类别的图像数据在经过训练后提取到的特征信息相差较大,难以发挥模型的最佳性能;第三,真实有效的宫颈癌样本数量十分有限,并且还存在严重的数据类别分布不平衡问题。本文在对宫颈癌病理类型检测的研究基础上,对来自于四川省某三甲医院的临床宫颈癌MRI病例进行分析和实验,针对存在的难点进行了深入讨论,并提出了具体的解决方案。本文的主要工作内容为以下几点:(1)标注并建立了宫颈癌MRI中的T2矢状图像数据集,该数据集总共包含了3类,总共有422例图像。(2)建立了一种基于深度生成对抗网络的数据扩充方法,有效解决了宫颈癌数据样本不平衡问题。(3)构建了一种基于深度残差神经网络的图像识别模型,用于提取宫颈癌病灶区的特征信息,实验结果表明该模型在宫颈癌检测上优于其他方法。(4)构建了一种基于机器学习的临床特征融合方法,实验结果表明该方法不仅降低了模型的复杂度,而且能够提升宫颈癌检测的准确度。
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