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An Interpretable Attention Model for Classifying Precursor Risks of Cervical Cancer from Colposcopic Images

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内容提要

本研究提出Cervix-AID-Net模型，通过阴道镜图像对宫颈癌前期风险进行分类，分类精度达到99.33%和99.81%，对宫颈癌的预防和早期检测具有重要意义。

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标签

Cervix-AID-Net model 宫颈癌 早期检测 阴道镜 风险分类
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