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Swede score

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  1. TOOL · CL_252240 ·

    AI框架以高精度自动化宫颈癌筛查

    研究人员开发了一个新的深度学习框架,用于自动化宫颈上皮内瘤变(CIN)的分级和Swede评分的预测,旨在辅助宫颈癌筛查,特别是在资源匮乏的地区。该框架采用双流交叉注意力架构,处理多模态宫颈图像以模拟专家视觉推理。该方法在CIN分级方面达到了71.85%的准确率和86.23%的AUC-ROC,Swede评分各组成部分的AUC-ROC值在75.7%至88.4%之间。该系统还引入了一个新颖的多中心数据集和一个自定义损失函数,以处理类别不平衡…