面向时间序列特征的宫颈癌检测算法研究

核心问题

面向时间序列特征的宫颈癌检测算法研究，具体解决了宫颈癌早期筛查中的误诊率高、检测时间长以及检测手段单一等痛点问题。传统检测方法往往依赖于病理医生的经验判断，存在主观性强、效率低的局限，而该成果通过智能化手段，实现了对宫颈癌细胞的精准、快速检测。

解决方案

该成果采用“DNA+形态学”人工智能联合检测系统，技术原理上结合了数字病理扫描、细胞分割与分类以及单一薄片双检测三部分。通过搭建电机平台实现高速扫片，并利用九点对焦算法确保扫描过程中的自动清晰对焦。设计平滑拼接方法，实现扫描区域图像的无缝拼接。关键技术点在于有机结合细胞DNA检测和形态学检测方法，并利用LSTM（长短期记忆网络）模型对矫正后的细胞时序数据进行分类，从而实现对宫颈癌的精确检测。

竞争优势

该成果具有显著的检测时间短、检出率高以及应用场景广等优势。通过智能化、自动化的检测流程，大幅提高了检测效率，降低了人为因素导致的误诊率。同时，结合时间序列特征的分析，提升了检测的精准度。作为原始创新成果，该技术具有高度的创新性，有望为宫颈癌的早期筛查提供强有力的技术支持，具有重要的临床应用价值和市场前景。