基于改进的Faster R-CNN模型的异常鳞状上皮细胞检测

来源 :智能计算机与应用 | 被引量 : 0次 | 上传用户：cjt510

【摘要】

：

宫颈癌是目前世界上最常见的妇科恶性肿瘤,患者死亡率非常高。新柏氏液基细胞学检测(TCT)是宫颈癌筛查的基本方法,病理医生在显微镜下观察子宫颈脱落的鳞状上皮细胞,查看是否存在异常鳞状上皮细胞进行诊断。TCT对宫颈癌的检出率为100%,同时还可以发现部分癌前病变和微生物感染。目前国内的病理医生只有10 000人左右,而且培养周期长,需求缺口极大。本文使用经过病理医生标注的数字病理图像,训练目标检测模型

【作者】

：

尹远来赵磊

【机构】

：

山东理工大学计算机科学与技术学院

【出处】

：

智能计算机与应用

【发表日期】

：

2021年02期

【关键词】

：

非典型鳞状细胞检测 Faster R-CNN 可形变卷积网络特征金字塔网络 Atypical Squamous Cells detection Fa

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