何海珍，潘嘉佳，李佩佩，潘嫱微，潘琼慧，郭敏

作者单位：325000浙江省温州，温州市人民医院

我国宫颈癌筛查目前采用的是“三阶梯”法，三个阶梯逐步推进。阴道镜检查作为对初筛结果阳性的诊断工具，其检查质量好坏，将直接影响到宫颈癌筛查的最终结果。研究表明，阴道镜诊断准确率随操作者的经验丰富与否波动较大，而提升阴道镜检查和活检的准确率，一直是子宫颈上皮内病变管理的关键[1]。阴道镜引导下活检是检测宫颈上皮内瘤变（CIN）常规方法，提高其诊断准确性也是临床的焦点及难点。本研究拟探讨基于深度学习的人工智能阴道镜诊断系统在临床中的应用价值，报道如下。

1 资料与方法

1.1 一般资料 收集2018年6月至2020年6月浙江省温州市人民医院收治的行液基薄层细胞（TCT）及人乳头瘤病毒（HPV）检测、阴道镜检查、对可疑病灶进行阴道镜下定位活检及留取标本行病理检查的患者5 734例，排除标准：（1）必要信息（年龄，TCT、HPV检测结果，子宫颈转化区类型，阴道镜活检病理结果，阴道镜图像）缺失者；（2）未做阴道镜指导下活检者；（3）阴道镜图像不满意者（视野模糊，宫颈管病变、子宫颈暴露不完全，宫颈表面或宫颈管出血、病变被白带覆盖等）。最终2 740例患者入选。本研究经医院伦理委员会批准，经患者同意并签署知情同意书。

1.2 方法 所有患者均采用徕卡光电一体阴道镜检查，按阴道镜检查正规操作程序，每位患者取3张图片（0.9%氯化钠注射液图像、醋酸图像和碘图像各1张）。

初……