计算机科学与探索

作者：朱佳音, 李杨, 李明, 马金刚

单位：山东中医药大学 智能与信息工程学院，济南 250355

关键词：宫颈癌,计算机辅助技术,深度学习,宫颈细胞分割

基金：国家自然科学基金（81973981，82074579）；2022年山东省研究生优质教育教学资源项目（SDYAL2022041）。

宫颈癌作为一种常见的严重威胁女性生命健康的恶性肿瘤，其早期诊断和治疗对患者的生命安全至关重要。然而，由于传统的人工检查在效率和结果一致性上存在不足，迫切需要利用计算机辅助技术来提升诊断的准确性和效率。近年来，深度学习技术飞速发展，将其应用于宫颈细胞分割领域，极大提高了分割的精确度和速度，进而显著提升了宫颈细胞学检查的准确性与效率，为宫颈癌的早期诊断提供了强有力的技术支持。为了更好地了解深度学习技术在宫颈细胞分割领域的研究现状和进展，对当前广泛使用的公开的宫颈细胞分割数据集进行了总结，对常用的评价指标进行了系统归纳，以便更好地理解不同模型的性能表现。深入探讨了深度学习技术在宫颈细胞分割领域的具体应用，并对不同算法的主要改进策略、实际效果及其局限性进行了详尽的比较分析。对该领域当前所面临的挑战和问题进行了剖析，并对未来的研究方向提出了展望。

来源：2025年第6期

《计算机科学与探索》期刊编辑部

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