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基于的宫颈细胞识别系统(3)
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摘要：图6 检测结果 综上得到了无病变风险的宫颈细胞的识别率为90%，存在病变风险的宫颈细胞图像识别的准确率为87%。该结果表明基于YOLOv3 算法对于识别宫颈
图6 检测结果
综上得到了无病变风险的宫颈细胞的识别率为90%，存在病变风险的宫颈细胞图像识别的准确率为87%。该结果表明基于YOLOv3 算法对于识别宫颈细胞是否发生病变具有一定的可行性。
4 结束语
该文通过对目前宫颈癌的现状进行分析，结合自动化技术以及深度学习技术,实现了基于YOLOv3的宫颈细胞识别系统的设计，文中重点介绍了识别系统各结构组成，并对各个模块的实现原理进行了介绍。最后经过对宫颈细胞图像的测试，证明了该系统基本上能够满足对于宫颈细胞自动化取样并识别的需求，并且能为医生在判断患者是否需要进一步检查上提供辅助，具有一定的可靠性和实用性。
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文章来源：《自动化与仪器仪表》 网址: http://www.zdhyyqybzz.cn/qikandaodu/2021/0718/847.html