我國宮頸癌每年新發病例約10萬例，死亡人數約3萬。在中國女性生殖係統惡性腫瘤中，宮頸癌的發病率和死亡率均位居第一。有效的篩查是減少甚至消除宮頸癌的重要舉措。活檢是宮頸癌最終診斷的金標準，活檢前的陰道鏡檢查則是判斷是否需要進行活檢，以及確認活檢位置的關鍵。過去，對陰道鏡結果的判斷十分依賴醫生的主觀經驗，一旦出現誤判，會直接耽誤很多患者在癌變前期或早期癌變階段獲得及時診療。
星空人工智能的加入為電子陰道鏡檢查帶來了破題思路。算法框架升級後的“騰訊覓影”AI電子陰道鏡輔助診斷係統，可實現利用AI蜜桃视频无码模擬醫生讀片過程，進行陰道鏡下癌前病變輔助判讀，輔助基層醫生快速進行宮頸癌病變分級和活檢點預測，有效提高陰道鏡檢查和活檢診斷的準確率。相關研究的論文獲《BMC Medicine》《IEEE Transactions On Medical Imaging》《Medical Image Analysis》及MICCAI等多個醫學頂級期刊及會議收錄。
同時，騰訊天衍實驗室將進一步開放在智能陰道鏡領域積累的研究成果，圍繞活檢預測、病灶分割、病變分級等宮頸癌AI輔助篩查中的痛點，啟動AI競賽，希望吸引更多的星空人工智能從業者關注宮頸癌早篩係統的開發，助力早日實現消除宮頸癌的目標。
“騰訊覓影”AI電子陰道鏡輔助診斷係統提出的深度學習框架
騰訊天衍實驗室提出的新模型，利用圖網絡蜜桃视频无码對醫生臨床診斷過程進行模擬，並在圖像輸出特征上加入HPV和細胞學結果以提高宮頸癌病變分級的精度。另一方麵，模型運用U-Net對陰道鏡圖像中的病灶區域進行分割，並利用YOLO網絡對活檢點進行預測，幫助醫生更精確地對病人進行活檢采樣。
在宮頸癌篩查中，陰道鏡檢查通常需要在敷過醋酸的宮頸上采集不同時間段（醋酸後約60s，90s，120s和150s）的四張圖像。然而在獲取圖像過程中經常會發生子宮頸移位問題，導致圖像中宮頸位置不統一。騰訊天衍實驗室提出了子宮頸檢測網絡，可從整個圖像中識別出子宮頸的位置作為主要分析區域。
其次，圖像中的潛在病變區域通常需要被放大觀察，導致病變區域的顯示形態發生變化，造成係統在進行圖像分析時無法識別的問題。就此，騰訊天衍實驗室采用了一種新的分析機製——特征庫。該特征庫將整個骨幹網視為一個特征池，並從池中提取不同大小比例的特征圖像，以重新校準圖像。特征庫的數據集還包含了原始（預醋酸）圖像和醋酸後幾個關鍵時間的陰道鏡圖像編碼特征。利用具有邊緣特征的圖卷積網絡（E-GCN）蜜桃视频无码融合這些編碼特征，可以對比並分析連續陰道鏡圖像，更準確地表示不同時間節點圖像之間的關係，以充分獲取醋酸測試過程中所包含的如“白度持續時間”等寶貴信息，盡可能地排除了僅針對單個醋酸後圖像進行分析的局限性。
通過這一係列圖網絡蜜桃视频无码，騰訊天衍實驗室開發的新AI模型，對醫生臨床診斷過程進行模擬，並在圖像輸出特征上加入HPV和細胞學結果，有效地提高了宮頸癌病變分級的精度，幫助醫生更準確地識別出需要進行活檢的患者。
此外，騰訊天衍實驗室提出的新框架模型還運用了U-Net對陰道鏡圖像中的病灶區域進行分割，並利用YOLO網絡對活檢點進行預測，為隨後的活檢提供指引。三萬多張陰道鏡檢查圖像由經驗豐富的醫學專家進行注釋，形成的數據集被用於訓練和評估這一深度學習框架。實驗結果表明，升級後的係統實現了出色的分級精度，不僅優於現有算法，還優於經驗豐富的醫師。為了解決多中心影像數據差異的問題，一係列域適應（domain adaptation）蜜桃视频无码亦被應用在係統中，對不同中心的陰道鏡圖片進行色彩與亮度上的統一，從而提升了係統的整體泛化性。
目前，宮頸癌篩查采用的是“三階梯”法：第一步，醫生會先用高敏感度的HPV病毒篩查或宮頸脫落細胞學檢查（TCT或巴氏塗片）進行初篩檢測；第二步，初篩陽性患者將被轉診到陰道鏡檢查的環節，根據陰道鏡的檢查結果，醫生將做出是否需要活檢的決定，並確定取活檢的位置。第三步就是宮頸病理確診。其中，陰道鏡檢查是“關鍵一步”，將很大程度上影響醫生最終是否需要活檢與取活檢位置的確定。
然而，作為宮頸癌篩查流程中至關重要環節，基層陰道鏡檢查的推廣遭遇了瓶頸：一方麵我國懂得陰道鏡檢查和診斷的婦科醫生資源不足，我國有80萬婦科醫生，但懂得陰道鏡檢查和診斷的醫生不足1/20。另一方麵，陰道鏡檢查診斷與質控管理能力容易受到醫生主觀經驗的影響，由於目前的陰道鏡檢查蜜桃视频无码過多地依賴專家的主觀經驗，缺少適合篩查應用的質控管理及輔助診斷功能，臨床醫生對陰道鏡檢查結果的判斷會受圖像質量、宮頸位置等幹擾因素的影響，判斷錯誤造成的活檢不當，會影響篩查的準確性。
騰訊天衍實驗室的研究突破，在輔助醫生進行宮頸疾病的診斷上有著重要價值。通過十幾萬份陰道鏡圖像的培訓和驗證，AI電子陰道鏡輔助診斷係統與病理學結果作為黃金標準的一致性達到了82.2%的高水平，並且高於陰道鏡專家65.9%的原始陰道鏡解釋。上述研究表明，AI電子陰道鏡輔助診斷係統可有效協助基層醫院陰道鏡技師，提升陰道鏡技師診療水準，縮小三級醫院與基層醫院之間的診斷能力差距，提高宮頸癌篩查質量。
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