12、人工智能在医疗与农业领域的应用：宫颈癌早筛与苹果病害预测

人工智能在医疗与农业领域的应用：宫颈癌早筛与苹果病害预测

1. 宫颈癌早筛中的人工智能应用

宫颈癌是女性中常见的癌症之一，及时诊断对于控制病情和降低死亡率至关重要。巴氏试验（Pap test）是一种经济高效的诊断方法，尽管它是一个基础的过程，但研究表明它包含了足够的关键信息。

目前，基于人工智能（AI）和深度学习的方法被用于对宫颈病理图像进行分割和分类。以下是一些相关研究的情况：
| 年份 | 技术 | 数据集 | 总图像数 | 实现的性能 |
| ---- | ---- | ---- | ---- | ---- |
| [22] | KNN、SVM、决策树等基础机器学习技术 | Herlev 数据集 | 917（公共数据集） | 准确率 99.27% |
| [26] | 深度学习方法 | 公共和私有 | NA | NA |

从这些研究可以看出，深度学习在宫颈细胞病理学图像分析中是一个日益受关注的领域。大多数先进的方法都应用于 Herlev 数据集、SIPaKMeD 数据集和一些真实数据集。其中，卷积神经网络（CNN）在宫颈癌诊断中比其他基于 AI 的方法更常被使用。

2. 苹果病害预测系统的数据驱动方法

苹果是印度克什米尔山谷最受欢迎的植物之一，该地区近一半的园艺面积都用于苹果种植。克什米尔苹果以其美味而闻名，每年都出口到不同地区。然而，苹果树容易受到苹果黑星病、链格孢叶斑病和苹果腐烂病等病害的影响。及时检测或预测这些病害有助于农民采取适当措施控制产量。

随着人工智能的出现，基于机器学习的技术可用于更准确的病害预测。一个完整的苹果病害预测系统框架通常包括特征提取和病害识别两个阶段。根据