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宫颈癌是女性中第四大最常见癌症，同时是中国第一大妇科恶性肿瘤。在中国，平均每10分钟就有一位女性因宫颈癌去世。阴道镜检查是宫颈癌“三阶段”诊断中不可或缺的一部分，但这取决于当地医疗器件水平和医生经验，在欠发达地区往往无法进行精准的筛检。据调查数据显示，农村地区宫颈癌发病率和死亡率明显高于城市地区。基础条件较差、专业人员缺乏等原因致使目前农村地区的筛查覆盖率仍明显低于城市，这也导致了农村患者无法及时发现治疗。为了降低传统手段的误诊率，解决由于医疗器械和医生能力水平导致无法普及宫颈癌筛查工作的痛点问题。本产品利用计算机图像处理等技术手段辅助医生进行宫颈癌检查，基于深度学习算法的图像分割、目标识别分类技术对阴道镜图像进行病灶提取分析，通过LSTM网络自动生成病例报告。本产品能够有效提高宫颈癌检测的准确率，以达到能够在在不同发展水平地区精准筛查宫颈癌的目的。。