摘要
个个本发明提供了一种宫颈疾病类型概率预测方法、系统、设备、介质及产品,涉及辅助诊断领域,方法包括:对原始数据集进行预处理;所述原始数据集包括年龄、LCT结果、HPV结果以及阴道镜图像;根据预处理后的原始数据集训练神经网络模型,构建宫颈疾病阴道镜诊断模型;根据所述宫颈疾病阴道镜诊断模型预测待检病例的各个宫颈疾病类型概率。本发明能够辅助阴道镜医生确定具体的宫颈疾病类型,有助于阴道镜医生做出准确的诊断,降低人工诊断漏检、误检率。
技术关键词
阴道镜
概率预测方法
宫颈
训练神经网络模型
Xgboost模型
疾病
网格搜索方法
统计分析方法
交叉验证方法
处理器
随机方法
训练集
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年龄
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