【摘 要】
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目的探讨人工智能在宫颈脱落细胞学诊断中的价值。方法对202例宫颈薄层液基细胞学标本采用多流卷积神经网络细胞分类算法进行判读,以人工判读结果为标准,评估其诊断效能。结
【机 构】
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北京大学人民医院妇产科,北京大学人民医院病理科,四川大学华西第二医院妇产科四川大学出生缺陷与相关妇儿疾病教育部重点实验室
【基金项目】
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适合国人宫颈癌筛查方案建立(No:2016YFC1302901)。
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目的探讨人工智能在宫颈脱落细胞学诊断中的价值。方法对202例宫颈薄层液基细胞学标本采用多流卷积神经网络细胞分类算法进行判读,以人工判读结果为标准,评估其诊断效能。结果202例标本中有效筛查病例182例,多流卷积神经网络二分类和多分类算法的符合率分别为68.13%和73.08%。二分类算法的灵敏度、特异度、阴性预测值分别为100%、62.09%、100%;多分类算法的特异度相对较高,NILM、ASCUS、LSIL、ASC-H、HSIL分别为96.55%、73.75%、98.29%、99.45%、98.90%
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