细胞分割

模型F

细胞分类模块（区域合并团簇处理）

清晰

输入图像1024*1024

目的：提高团簇模糊细胞的检出率；降低其造成病变漏诊影响需求：1. 将目前的标注数据精细化，更好区分局部模糊区域；2. 输入图像与判读结果的冲突处理；3. 下周将该部分标注数据转换为模型训练数据，用于精细模型的训练以及分析 。                                                                                                 

模型B

WSI质量评价模块（QC）

目的：反馈细胞参数；检出细胞可接受需求：1. 在不误删的前提上，去掉分类模型无法去除的细胞；2.     从整张涂片入手，考虑分类以及检测模型无法涉及的全局信息；3. 针对每一类病变细胞的检出，出具可解释性的结果。

输入

需求：1. 图像无损压缩；2. 图像本地压缩可行性分析；3. 每一例涂片单独保存；4. 每一例涂片的输入标志位                              

图像预处理模块

关键模块

目的：提高病变细胞检出率；精准定位异常细胞需求：1. 基于yolo的框增长合并规范；基于rcnn的框概率修改合并规范；2.     检出病变团簇细胞后的处理方式   

目的：正确展示算法显示细胞；正确展示细胞结果需求：1. 分阶段显示，检测、分类、分割三种置信度；2.     阴性涂片的提示，视野的确定；3. 判读结果的逻辑，展示内容的确认。

模型A

阴性质控

该部分模型两点考量：1）图像标准化，不同格式涂片，包含扫描格式、同一制片的差异；2）模糊图像恢复，为了提供成像后不能对焦的影响，避免医生还需镜下复检；

模型D

模型C

细胞分类模块（不同机构微调）

模型E

细胞核定量分析模块

TCT宫颈细胞辅助筛查项目

模型D

目的：降低假阳性；检出细胞可接受需求：1. 由之前的细分类型过度到漏斗型结构，修正网络输入降低误删率；2.     不同机构微调策略的制定，做到网络耦合性好；3. 针对模型C的检出，专门设定相应的提示方式以及分类模型

细胞检测模块

是

涂片判读模块