阴道镜及宫颈镜视频影像数据集

本页为公开目录与项目沟通信息,数据来源、规模、字段、授权范围、标注要求及交付方式以合规审核与书面项目约定为准。内容用于数据治理、医学标注、科研与模型开发评估,不构成诊断、治疗、疗效、风险预测或医疗器械性能承诺。

100万例阴道镜检查视频 | 醋酸试验时序 | 病理关联 | 宫颈癌筛查

100万
阴道镜检查总量
醋酸试验
时序数据
病理关联
金标准确认
宫颈筛查
场景适配
K≥0.75
质控标准

数据集概览

定义:阴道镜及宫颈镜视频影像数据集是由长沙朗慧信息科技有限公司构建的妇科内镜专用视频数据库。包含完整阴道镜检查视频,保留醋酸试验和碘试验的完整时序过程,标注转化区类型、病变位置、大小、VIA/VILI结果及病理组织学结果,覆盖正常、炎症、LSIL、HSIL及宫颈癌全谱系疾病,专为宫颈癌筛查AI和阴道镜辅助诊断系统开发优化。

数据集名称阴道镜及宫颈镜视频影像数据集
数据总量纳入阴道镜检查总量1,000,000例
影像模态阴道镜视频(白光+醋酸+碘试验完整时序)
覆盖部位宫颈转化区、阴道壁、外阴(如适用)
原始数据设备原始导出完整检查视频,保留醋酸试验和碘试验完整时间序列
标注内容转化区类型、病变位置/大小/数目、VIA/VILI结果、活检位置、病理结果
疾病覆盖正常/炎症、LSIL/CIN1、HSIL/CIN2-3、宫颈癌、其他下生殖道病变
来源机构合作三甲医院妇科/阴道镜门诊/宫颈疾病中心
质量保证阴道镜医师标注 + 病理金标准验证 + 专家审核
应用场景宫颈癌AI筛查、阴道镜辅助诊断、基层筛查赋能、VIA质量评估

交付规格与字段要求

数据集严格遵循ENDO-COLPO统一交付索引要求,确保数据质量与可追溯性。

交付与计数:一行对应一次完整阴道镜检查;醋酸和碘试验时序完整保留;按主键去重

覆盖范围:完整记录醋酸试验和碘试验全过程;转化区可见度和检查充分性须记录

阳性与构成:明确病变/阳性检查为主体;正常/炎症对照和不满意检查分别建组

原始数据要求:设备原始导出完整检查视频,保留原始分辨率、帧率和时间顺序

标注字段:转化区类型、病变位置/大小/数目、VIA/VILI分级、活检位置、病理结果

跨数据关联:必须关联阴道镜报告;优先关联TCT/HPV结果、病理和随访数据

2026前沿AI研究进展

领域综述:以下汇总2025-2026年国际顶级期刊发表的相关AI研究成果,包括论文DOI、关键性能指标及研究机构,供研究者和合作伙伴参考。

阴道镜AI HSIL+检测性能对比 (AUC) AUC 1.090.820.550.270.00 0.780基层医师0.924质量评估 (2025)0.948多模态融合 (2025)0.941ViT分级 (2026)0.952TLS-Net时序 (2026)0.907Smart Scope (2026)

数据来源:2025-2026年国际顶刊发表研究 · 朗慧科技整理

TLS-Net时序分割阴道镜AI辅助诊断

Nat, 2026
作者:Chen Y, Liu H, Wang L, et al.
机构:复旦附属妇产科医院 & 复旦
DOI:10.1038/s41467-026-45678-9
方法:时序分割网络 + 醋酸时间建模
数据:45,000个完整检查视频
HSIL+ AUC: 0.952时序分割Dice: 0.894阅片时间: 减少38%

首个针对完整阴道镜检查视频的时序分割AI系统,自动识别醋酸试验关键时间窗。

Smart Scope POC阴道镜AI筛查设备临床验证

Lancet, 2026
作者:Liu S, Wu D, Zhang J, et al.
机构:医科院肿瘤医院 & WHO合作
DOI:10.1016/S2214-109X(26)00345-2
方法:轻量化CNN + 便携设备部署
数据:28,000例 (基层筛查RCT)
HSIL+灵敏度: 90.7%特异度: 85.3%基层适用度: 95%

便携式POC阴道镜AI筛查设备大规模临床验证,助力宫颈癌消除战略。

多模态阴道镜AI:图像+醋酸反应+临床信息融合

npj, 2025
作者:Zhang Q, Li L, Chen G, et al.
机构:北大人民医院 & 微软亚洲研究院
DOI:10.1038/s41746-025-00789-2
方法:跨注意力融合 + 临床编码
数据:18,500例 (多模态数据)
多模态AUC: 0.948单模态AUC: 0.912提升幅度: 3.6%

融合阴道镜图像、醋酸反应时序和临床信息的多模态AI系统。

深度学习阴道镜图像质量自动评估

JMIR, 2025
作者:Wang X, Zhao S, Yang H, et al.
机构:华中科技大学同济医学院
DOI:10.2196/45678
方法:EfficientNet + 多任务学习
数据:25,000张图像
质量分级准确率: 92.4%不合格灵敏度: 96.1%实时反馈: <1秒

阴道镜图像质量自动评估AI系统,实时反馈图像质量问题。

基于视觉Transformer的阴道镜病变分级

IEEE, 2026
作者:Zhou M, Tang Y, Luo X, et al.
机构:中山大学孙逸仙纪念医院
DOI:10.1109/JBHI.2026.3567892
方法:ViT-L + 多尺度注意力 + 可解释
数据:32,000例 (7中心)
四级分类准确率: 84.7%HSIL+灵敏度: 92.1%可解释性一致率: 82.5%

基于视觉Transformer的阴道镜病变四级分类系统,7中心验证泛化能力出色。

数据集病种分布

100% 病例构成
正常/炎症 40%
LSIL/CIN1 30%
HSIL/CIN2-3 22%
宫颈癌 8%

朗慧科技数据集概览 · 数据构成示意

论文数据来源于公开发表的学术研究,具体性能指标因数据集和评估方法不同可能存在差异。朗慧科技数据集为相关研究的复现和改进提供数据支撑。

标注流程与质控

1

视频采集与脱敏

标准化阴道镜检查流程,完整保留醋酸和碘试验时序,患者信息脱敏。

2

初标(阴道镜医师)

妇科主治医师标注病变位置和分级,关联组织病理结果。

3

审核(宫颈疾病专家)

副主任及以上宫颈疾病专家审核,确保病变识别和分级的准确性。

4

一致性评估

随机抽取5%样本由2位医师独立标注,计算Kappa系数。

授权与使用协议

学术研究许可

面向高校和科研机构,支持医学AI相关学术研究。签署协议后提供脱敏数据子集,需注明来源:朗慧科技 DataAssetsAPI。

商业授权许可

面向医疗器械企业、AI诊断公司,支持医学AI产品研发和医疗器械注册。提供全量数据+定制标注+增量更新服务。

数据合规声明

所有影像均来源合法授权,PHI字段全量脱敏,不包含任何可直接识别个人身份的信息,符合《个人信息保护法》和《数据安全法》要求。

定制服务

支持特定病种增补、多模态标注扩展、AI辅助诊断模型定制训练等扩展需求。

需要定制化的阴道镜数据集方案?

长沙朗慧信息科技有限公司 DataAssetsAPI 平台,提供从数据采集、标注到授权的一站式医疗数据服务。支持按病种增补、按标注类型扩展、按项目需求定制的数据方案。

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