深度学习框架用于宫颈癌检测，旨在提升PAP涂片分析的准确性。

简介：
颜色分类和leetcode深度宫颈癌研究：本文概述了利用深度学习进行宫颈癌分类的框架，特别是在SIPakMed数据集上的应用。该深度学习框架旨在提升由Pap涂片检查所进行的评估，并提高癌症预后的准确性。作为ETH项目的成果，该研究基于来自Pap测试涂片的细胞显微图像，开发了一个用于宫颈癌检测和分类的深度学习系统。其主要目标是为医生提供一个高效的工具，以便快速判断患者是否存在发展或具有发展为宫颈癌风险的情况。本质上，该系统旨在成为女性患者宫颈癌检测和预后方面的快速诊断工具。为了训练该模型，将使用包含正常和病理宫颈细胞的全新数据集，这些数据集基于Pap涂片图像中的特征和图像信息。该数据集包含996张巴氏涂片（全片图像）的簇细胞图像，并分为五个宫颈细胞分类类别：a)角化不良b)Koilocytoticc)化生性d)副基底层e)浅中级。总而言而言，该项目专注于构建一个基于整个幻灯片显微细胞图像（而非仅仅是裁剪的细胞图像）的五类分类程序。获取SIPakMed数据集以及该数据集的结构应类似于下图所示的设计。